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粒徑是影響納米粒子在醫學應用（如藥物或基因治療載體）中的可用性和特定靶向的關鍵因素之一。制備具有限定粒徑的納米顆粒具有很高的挑戰性，必須通過反復試驗的方法進行許多嘗試，這個多維問題注定要使用機器學習（ML）方法來解決。

圖1. 預測模型工作流程示意圖

在此，德國耶拿大學Ulrich S. Schubert等人設計了一種能夠基于聚合物結構、聚合度和配方參數來預測納米沉淀制備的不同甲基丙烯酸酯納米顆粒尺寸的模型。該模型可以分為兩個通用部分：圖卷積網絡 (GCN) 和全連接神經網絡 (FCNN)。

首先，將結構數據轉換為節點特征圖表示，然后將其輸入到多層GCN中。在每一層中，每個節點的特征都通過對連接節點的特征向量應用卷積核而創建的新特征向量進行更新。

通過不同的池化函數進行池化之后，得到的固定大小的向量與額外的輸入數據一起傳遞到一個FCNN中，該網絡對所需的任務（例如，粒子大小）進行回歸。

圖2. 數據預處理和ML模型訓練

此外，與分子數據的經典圖表示相比，作者建立的將聚合物轉換為圓形簡化圖表示的方法將計算量降低了幾個數量級。預測結果的誤差小于10%，即使對于目前未知的結構也是如此，這證明了ML方法在聚合物科學中性質預測的巨大潛力。

此外，該模型結構以通用的方式設計，理論上可以將其重復用于任何類別的線性聚合物作為輸入，結合任意數量的附加數值實驗輸入來預測不同的屬性值。通過使用該模型，無需對材料特性進行大量的初步測試，就可以在配方優化中節省大量時間和資源。

圖3. 預測結果概覽

Prediction of Nanoparticle Sizes for Arbitrary Methacrylates Using Artificial Neuronal Networks, Advanced Science 2021. DOI: 10.1002/advs.202102429

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耶拿大學Adv. Sci.: 人工神經網絡預測任意甲基丙烯酸酯的納米顆粒尺寸

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