一支來自江西師范大學的“納米智選”大學生團隊在自主研發的的 Nano-SPCB 機器學習模型與描述符模型設計技術取得雙重突破。該技術將傳統需要數天的納米材料篩選周期縮短至1秒以內，精度提升至99.61%，研發成本降低90%以上，為抗菌、抗腫瘤等納米藥物研發開辟了高效路徑。

技術突破：從“實驗試錯”到“智能預測”的跨越

傳統納米藥物研發依賴"計算+實驗"試錯模式，篩選一種抗菌材料需測試數百種組合，僅密度泛函理論（DFT）計算單個材料就需2天以上。納米智選團隊創新性地構建了Nano-SPCB機器學習框架，并融合了團隊自主設計的描述符的物理模型，通過XGBR算法實現材料性能的秒級預測。

團隊負責人葉青云展示了技術核心："我們拓展了鐵氧化物衍生的吸附能（Eads,OH）模型，使其適用于金屬納米材料。以AuCu₃合金為例，系統通過描述符模型計算表面催化活性，結合Nano-SPCB模型的多參數加權評分（抗菌活性權重60%、毒性30%），1秒內即可從844種合金中鎖定最優配方，其催化效率達傳統材料的9.1倍，細胞毒性降低70%。"

應用落地：藥企成本縮減超50%，成果獲權威驗證

該技術已在江西納宇納米新材料有限公司等企業實現產業化應用。在抗菌藥物合作項目中，團隊利用高通量DFT計算的描述符設計技術設計出OH吸附能模型，通過 Nano-SPCB 模型進行篩選，幫助企業將研發周期從 10 個月縮短至 4 個月，生產成本降低 51.9%。企業技術負責人評價："通過你們團隊的智能篩選技術，讓我們跳過了數千次無效實驗，直接鎖定最優配方，同時抑菌率還能夠達 99.2%，與傳統方法相比效率提升驚人。"

此外，團隊與中國科學院生物物理研究所合作，將技術應用于羰基納米藥物抗菌治療，推動 21 種納米藥物標準的制定，打破了歐美在納米藥物數據端的壟斷。目前系統數據庫已收錄 80 萬類材料、5000 萬條參數，覆蓋全球 95% 的已公開研究成果。

產學研融合：學生團隊打造“AI+納米藥物”生態

這支平均年齡22歲的團隊，由化學、計算機、臨床藥學等專業學生組成，在江西師范大學副教授湯美麗、沈小美以及國家納米科學中心研究員高興發等導師指導下，耗時3年構建了包含80萬類材料、5000萬條參數的動態數據庫。團隊已獲10項國家發明專利、7項軟件著作權，其研發的“納米智選系統”成為國內首款實現“數據采集-智能篩選-功能檢測”一體化的AI平臺。

團隊成員進行平臺系統研發

“我們希望證明，大學生團隊也能解決行業‘卡脖子’問題。”團隊成員黃煒健表示，“同時，我們也將繼續深耕納米藥物領域，不斷探索拓展新的篩選技術與方案，與更多藥企共建研發生態。”

這支年輕團隊以創新突破改寫了納米藥物研發的“時間法則”，其技術突破不僅為行業突破了“篩選效率低下、研發成本高”的企業共性難題，更以“學生團隊攻克卡脖子技術”的實踐，詮釋了中國青年科研力量的崛起勢能。正如團隊所言，這只是探索的開端，未來將繼續以技術迭代賦能精準醫療，讓更多創新成果從實驗室走向臨床一線，為“健康中國”戰略貢獻青春智慧。