人工智能已經(jīng)廣泛應用于人臉識別、自動駕駛、金融等領域。在生物醫(yī)學方面應用主要集中于醫(yī)學診斷的圖像識別，而將人工智能應用于指導生物醫(yī)學材料的設計尚無相關(guān)研究和報導。2019 年 5 月 21 日，《美國國家科學院院刊》（PNAS）發(fā)表了華人科學家、瑞典卡羅琳斯卡醫(yī)學院助理教授李林鮮團隊的一項最新成果，首次實現(xiàn)了將人工智能技術(shù)應用于生物材料的設計中。

本項研究的文章通訊作者李林鮮教授在接受 DeepTech 采訪時表示，“傳統(tǒng)水凝膠的設計方法有限，效率低下，合成難度大，耗時長。大多數(shù)報導均基于原有的已知結(jié)構(gòu)的基礎上進行修飾，結(jié)構(gòu)差異性小，進而導致其力學性能可調(diào)控范圍窄。利用機器學習的方法，可以很好地預測和指導具有不同機械性能的結(jié)構(gòu)多樣的水凝膠的設計?！?/p>

在這項研究中，研究人員利用組合化學技術(shù)快速創(chuàng)建了超過兩千種結(jié)構(gòu)差異的水凝膠文庫，通過計算這些化合物的上千種拓撲和物理化學特征參數(shù)，實現(xiàn)了利用機器學習預測水凝膠的形成。研究人員實現(xiàn)了將凝膠的物理化學結(jié)構(gòu)特征與其自組裝行為聯(lián)系起來，加速了用于生物醫(yī)學用途的新型自組裝水凝膠結(jié)構(gòu)的設計。多肽自組裝水凝膠

多肽是氨基酸以肽鍵連接在一起而形成的化合物，而多肽分子又可以利用氫鍵、疏水性作用、 π-π 堆積作用等非共價鍵力，自組裝形成形態(tài)與結(jié)構(gòu)特異的多肽分子聚集體。由于多肽分子良好的生物相容性和可調(diào)控的降解性，自組裝多肽在組織工程、藥物緩釋等方面表現(xiàn)出巨大的應用潛力。 1993 年，麻省理工學院教授張曙光等發(fā)現(xiàn)一種可自組裝的離子互補型多肽，并用這種多肽合成了水凝膠膜，開啟了分子自組裝技術(shù)新領域。凝膠是指由化合物與溶劑組成的呈現(xiàn)三維網(wǎng)絡立體結(jié)構(gòu)的體系，水凝膠是其中最常見也是最為重要的一種。絕大多數(shù)生物體內(nèi)存在的天然凝膠以及許多合成高分子凝膠均屬于水凝膠。

水凝膠通常是通過天然的高分子聚合物或者合成的聚合物分子制備，另外是使用合成的小分子化合物，通過超分子自組裝作用制備水凝膠。在合成的小分子凝膠中，基于多肽分子的水凝膠由于其固有的生物相容性和生物降解性顯得尤為重要。近年來，多肽水凝膠在藥物釋放、傷口愈合、細胞培養(yǎng)等領域已經(jīng)顯示了巨大的應用前景。自組裝多肽水凝膠不僅能夠構(gòu)建三維多孔納米支架，模仿天然細胞外基質(zhì)結(jié)構(gòu)，為細胞生長提供支持，而且自組裝多肽水凝膠本身由氨基酸序列組成，在此基礎上引入特定序列使其具備更多的特異性質(zhì)和功能，以滿足更廣泛的需求。水凝膠的研究引起了科研人員廣泛的興趣，然而研究人員發(fā)現(xiàn)水凝膠的設計并沒有規(guī)律可循。在已知的多肽水凝膠中，分子結(jié)構(gòu)具有多樣性，先前的設計規(guī)則很少，大多數(shù)是通過偶然發(fā)現(xiàn)或者對已知凝膠結(jié)構(gòu)的修飾上。因此極大限制了目前水凝膠領域的研究進度。文章第一作者李飛博士在采訪時表示，“基于多肽的水凝膠設計策略具有重要意義，我們的目的是揭示分子結(jié)構(gòu)和水凝膠行為之間的關(guān)系，這可以幫助我們預測和設計具有新化學結(jié)構(gòu)的多肽水凝膠。”機器學習指導水凝膠的設計

在這項最新的研究中，研究人員一直在思考，如何才能找到一種合理的方法設計不同性能的水凝膠？最終，人工智能與機器學習的出現(xiàn)及應用，給了研究人員一個很好的機會。深度學習或機器學習已成功應用于具有準確預測的醫(yī)學應用，例如病理圖像的診斷。然而，關(guān)于它們在有機材料設計中的應用僅有少數(shù)報道，并且預測精度低于 50％ 。在能源領域報道了大多數(shù)使用機器學習進行材料設計的工作，但關(guān)于它們用于生物材料設計的報告非常有限。研究人員表示，他們的工作是第一次通過組合化學和機器學習來預測水凝膠的自組裝行為。通過機器學習，研究人員可以詳細研究所有設計化合物的結(jié)構(gòu)信息和凝膠性質(zhì)之間的關(guān)聯(lián)性，從而預測和指導水凝膠的設計與合成。

水凝膠示意圖具體而言，研究人員通過組合化學技術(shù)快速構(gòu)建了一個可能形成凝膠的化合物庫，該化合物庫中包含了 2304 個化合物。通過對化合物庫中的每個化合物用計算模擬軟件進行分析，研究人員得到包括 2D 和 3D 結(jié)構(gòu)信息在內(nèi)的 3109 個物理化學參數(shù)，例如親疏水、芳香性質(zhì)等。整合 2304 個化合物的所有參數(shù)，研究人員得到了 7163136 個數(shù)據(jù)點，并進一步通過學習這些數(shù)據(jù)點與是否成凝膠的性質(zhì)，以及計算之間的相互關(guān)系，最終來預測未知水凝膠的形成，并指導設計。重要的是，研究人員還證明了所設計的水凝膠支持培養(yǎng)中的細胞增殖，表明水凝膠的生物相容性。李林鮮同時表示，接下來研究團隊還會繼續(xù)開展通過人工智能做新材料的設計和藥物設計。