一支来自江西师范大学的“纳米智选”大学生团队在自主研发的的 Nano-SPCB 机器学习模型与描述符模型设计技术取得双重突破。该技术将传统需要数天的纳米材料筛选周期缩短至1秒以内，精度提升至99.61%，研发成本降低90%以上，为抗菌、抗肿瘤等纳米药物研发开辟了高效路径。
技术突破：从“实验试错”到“智能预测”的跨越
传统纳米药物研发依赖"计算+实验"试错模式，筛选一种抗菌材料需测试数百种组合，仅密度泛函理论（DFT）计算单个材料就需2天以上。纳米智选团队创新性地构建了Nano-SPCB机器学习框架，并融合了团队自主设计的描述符的物理模型，通过XGBR算法实现材料性能的秒级预测。
团队负责人叶青云展示了技术核心："我们拓展了铁氧化物衍生的吸附能（Eads,OH）模型，使其适用于金属纳米材料。以AuCu₃合金为例，系统通过描述符模型计算表面催化活性，结合Nano-SPCB模型的多参数加权评分（抗菌活性权重60%、毒性30%），1秒内即可从844种合金中锁定最优配方，其催化效率达传统材料的9.1倍，细胞毒性降低70%。"
应用落地：药企成本缩减超50%，成果获权威验证
该技术已在江西纳宇纳米新材料有限公司等企业实现产业化应用。在抗菌药物合作项目中，团队利用高通量DFT计算的描述符设计技术设计出OH吸附能模型，通过 Nano-SPCB 模型进行筛选，帮助企业将研发周期从 10 个月缩短至 4 个月，生产成本降低 51.9%。企业技术负责人评价："通过你们团队的智能筛选技术，让我们跳过了数千次无效实验，直接锁定最优配方，同时抑菌率还能够达 99.2%，与传统方法相比效率提升惊人。"
此外，团队与中国科学院生物物理研究所合作，将技术应用于羰基纳米药物抗菌治疗，推动 21 种纳米药物标准的制定，打破了欧美在纳米药物数据端的垄断。目前系统数据库已收录 80 万类材料、5000 万条参数，覆盖全球 95% 的已公开研究成果。
产学研融合：学生团队打造“AI+纳米药物”生态
这支平均年龄22岁的团队，由化学、计算机、临床药学等专业学生组成，在江西师范大学副教授汤美丽、沈小美以及国家纳米科学中心研究员高兴发等导师指导下，耗时3年构建了包含80万类材料、5000万条参数的动态数据库。团队已获10项国家发明专利、7项软件著作权，其研发的“纳米智选系统”成为国内首款实现“数据采集-智能筛选-功能检测”一体化的AI平台。
团队成员进行平台系统研发
“我们希望证明，大学生团队也能解决行业‘卡脖子’问题。”团队成员黄炜健表示，“同时，我们也将继续深耕纳米药物领域，不断探索拓展新的筛选技术与方案，与更多药企共建研发生态。”
这支年轻团队以创新突破改写了纳米药物研发的“时间法则”，其技术突破不仅为行业突破了“筛选效率低下、研发成本高”的企业共性难题，更以“学生团队攻克卡脖子技术”的实践，诠释了中国青年科研力量的崛起势能。正如团队所言，这只是探索的开端，未来将继续以技术迭代赋能精准医疗，让更多创新成果从实验室走向临床一线，为“健康中国”战略贡献青春智慧。
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