问题——核酸药物研发持续升温，但临床转化的关键仍在于能否“送得准、送得稳”。作为继小分子药物与抗体药物之后的重要治疗方式，反义寡核苷酸、小干扰核酸、信使核酸等已在遗传性疾病、心血管和神经系统等领域形成一定的上市产品与管线储备。然而，核酸分子在体内易降解、带负电且分子量较大，跨膜进入细胞效率不高；进入细胞后又常被内涵体“困住”，有效成分难以到达作用位点，递送效率与安全窗口之间的平衡成为主要瓶颈。 原因——递送障碍叠加材料设计复杂，使传统研发路径成本高、周期长。核酸递送需要跨越血液循环清除、组织渗透、细胞摄取和胞内释放等多重屏障，任一环节效率不足都可能带来疗效不确定，或因剂量上升引发不良反应。在现有非病毒递送体系中，脂质纳米粒因安全性相对较好、制备可规模化而被广泛采用。典型脂质纳米粒由可电离脂质、胆固醇、辅助脂质和聚乙二醇化脂质等构成，其中可电离脂质对包封效率、内涵体逃逸与组织分布起决定性作用。但可电离脂质结构空间庞大、配方变量多，工艺参数与体内行为高度耦合，长期以来研发多依赖经验迭代与高通量筛选，容易出现“能做出来但难解释、能见效但难迁移”的情况，跨物种、跨适应证的复用能力不足。 影响——从“材料筛选”转向“系统设计”，将影响核酸药物产业化节奏。涉及的综述认为，人工智能的引入正重塑脂质纳米粒的开发路径：一是通过算法辅助分子与配方设计，提高候选材料命中率；二是面向特定组织与细胞类型的靶向递送策略不断丰富，有望提升药效并降低非靶组织暴露；三是体内外行为预测逐步走向量化评估，推动工艺、质量与临床表现之间建立更紧密的关联。若上述路径逐步成熟，将有助于缩短从先导材料到临床候选的迭代周期，降低试验投入，并提升制剂放大与一致性控制能力，推动核酸药物从“可用”走向“好用、可复制”。 对策——以数据和平台为抓手，构建可闭环的研发体系。文章提出多项整合策略：其一，利用多来源数据开展组织特异性递送载体构建，将动物实验、细胞实验、组学信息、影像与药代动力学等数据纳入统一框架，提升针对肝外组织等难点部位的设计效率。其二，推动自动化实验平台与算法联动，形成“设计—实验—反馈”的快速闭环，通过持续学习不断修正配方与工艺窗口，减少经验偏差。其三，探索数字孪生与跨物种预测工具，在虚拟环境中模拟配方参数变化对分布、代谢与毒性风险的影响，为临床方案设计与剂量探索提供可参考的量化依据。 前景——下一阶段关键在于建立“可解释、可验证”的模型体系，并保障高质量数据供给。业内普遍关注，数据标准不统一、负结果与工艺细节记录不足，可能导致模型偏差累积；同时，模型可解释性不足也会增加监管沟通与风险评估难度。综述建议，未来可将因果推理与物理建模等方法融入算法框架，使预测结果能够回溯到可验证的机制假设，实现对脂质纳米粒递送过程的“可设计、可预测、可验证”。随着数据规范、自动化平台和评价体系逐步完善，脂质纳米粒有望从单一递送工具升级为可工程化的平台技术，推动更多核酸疗法向多疾病领域拓展。
在全球医药科技竞争加速的背景下，我国科研人员在核酸递送技术上的进展，表明了基础研究与应用创新的衔接，也为解决生物医药领域的关键技术难题提供了新的思路。随着成果深入转化落地，有望提升我国核酸药物研发与产业化能力，推动医药产业向创新驱动升级，并为全球健康事业贡献更多中国方案。