南开大学黄兴禄教授和孔德领教授对机器学习辅助的纳米酶设计相关研究进行了综述介绍。

本文要点：

（1）纳米酶是一种具有类酶活性的仿生纳米材料，其具有纳米材料的固有特性，在材料科学、化学工程、生物工程、生物化学和疾病治疗等领域具有广阔的应用前景。最近的研究表明，纳米酶的催化能力存在复杂性和多样性等特点。新兴的机器学习(ML)在发现新材料等方面具有巨大的潜力，但利用基于机器学习的方法设计新型纳米酶仍是一项极具挑战性的任务。此外，机器学习也能够被用于催化材料和工程酶的智能设计和应用优化。将成功的ML算法应用于催化材料和工程酶的智能设计也有望促进具有理想性能的新一代纳米酶的开发。

（2）作者在文中总结了机器学习的最新研究进展、其在设计催化材料和酶等方面的应用以及如何利用机器学习克服与纳米酶研究和开发过程中耗时昂贵和费力的测试相关的挑战。此外，作者也重点介绍了ML辅助的催化材料和工程酶在纳米酶设计领域中的潜在应用前景，旨在进一步提高纳米酶的底物选择性和催化活性。

Jie Zhuang. et al. Machine-Learning-Assisted Nanozyme Design: Lessons from Materials and Engineered Enzymes. Advanced Materials. 2023

DOI: 10.1002/adma.202210848

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adma.202210848