学科交叉方向：手性药物分子刷选、人工仿生神经突触器件

1. 手性药物分子筛选

1.1 背景与重要性

手性药物(Chiral Drugs)是指具有对映异构体(Enantiomers)的药物分子。由于生物体系的手性特性，不同对映体可能表现出不同的药理活性，甚至一个对映体是有效药，而另一个可能无效或有毒。因此，手性药物的高效筛选、分离与制备 是制药工业和生物医学的重要课题。

1.2 主要筛选方法

(1) 色谱技术

• ●手性高效液相色谱(Chiral HPLC)：利用手性固定相分离不同对映体，如环糊精衍生物、手性多孔材料等。

• ●手性气相色谱(Chiral GC)：适用于挥发性手性化合物，采用手性固定相柱进行分离。

(2) 计算筛选与机器学习

• ●分子对接(Molecular Docking)：基于计算机模拟手性分子的受体结合情况，筛选高效手性药物。

• ●人工智能与深度学习：利用AI训练模型预测手性药物的药效与毒性，提高筛选效率。

(3) 手性催化与对映体选择性反应

• ●不对称催化(Asymmetric Catalysis)：如手性金属催化剂（Rh, Pd, Ir）选择性合成目标手性药物。

• ●酶催化拆分(Enzymatic Resolution)：利用手性酶选择性催化对映体，实现高效筛选和分离。

(4) 手性光谱筛选技术

• ●圆二色光谱(Circular Dichroism, CD)：通过测量手性分子的光学活性，快速筛选手性药物。

• ●表面增强拉曼光谱(SERS)：结合手性纳米材料进行高灵敏度分子筛选。

1.3 未来发展方向

• ●发展高通量筛选技术，加速新型手性药物开发。

• ●结合AI驱动的虚拟筛选与实验筛选，提高筛选准确性。

• ●研究仿生手性识别系统，利用生物受体进行高选择性筛选。

●图一、手性药物分子刷选原理图(Banerjee-Ghosh et al., Science 360, 1331–1334 (2018)). 手性分子的电荷极化伴随着自旋极化。在每个极的特定自旋取向取决于分子的手性，自旋极化是由分子在手性势中电子再分布的动态过程引起的。

2. 人工仿生神经突触器件

2.1 背景与概述

●人工神经突触器件(Artificial Synapse Devices)是模仿生物神经突触功能的电子器件，能够实现突触权重调节、突触可塑性等特性，为人工智能、脑启发计算、类脑芯片提供新型硬件支持。

2.2 主要研究方向

(1) 突触可塑性与人工突触的物理机制

• ●短时突触可塑性(STP)：短暂记忆过程，如电荷存储、离子迁移。

• ●长时突触可塑性(LTP)：长期学习与记忆，如基于相变存储(PCM)、忆阻器(Memristor)等。

• ●突触权重调控：通过电压脉冲或光刺激调节突触强度，如离子液体控制、光敏忆阻器。

(2) 人工突触器件的材料体系

• ●忆阻器(Memristor)：利用电阻可变特性模拟突触行为，如金属氧化物(HfO₂, TiO₂)。

• ●相变材料(PCM)：如Ge₂Sb₂Te₅(GST)，可模拟神经突触的长期学习过程。

• ●二维材料(2D Materials)：如MoS₂, WSe₂, 黑磷，因其低功耗、可调控性，适用于柔性突触器件。

• ●生物仿生聚合物：如P3HT、PEDOT:PSS，具有良好的离子电荷传输能力，可模拟生物突触的离子流。

(3) 先进人工突触器件架构

• ●光敏突触器件：结合光响应材料(如钙钛矿、量子点)进行光脉冲突触学习。

• ●神经形态忆阻器阵列：大规模忆阻器阵列可实现类脑计算。

• ●柔性与可穿戴神经突触器件：基于柔性电子材料，实现可穿戴脑机接口。

2.3 应用前景

• ●类脑计算与人工智能(AI)：通过神经形态计算，实现低功耗、高效的类脑芯片。

• ●脑机接口(BCI)：结合神经传感技术，实现人机交互和康复医疗。

• ●自主学习机器人：用于智能机器人，提升学习能力和环境适应性。

2.4 未来挑战与展望

• ●降低能耗：优化材料和器件结构，实现更低功耗的神经突触计算。

• ●集成与可扩展性：大规模集成仿生神经突触阵列，提高计算能力。

• ●多模态突触响应：结合光、电、热等信号，实现更接近生物神经网络的行为。

图二、不同光照下基于栅极调控下的MoS₂光电晶体管的多级光-神经突触器件原理图(Kim et al, ACS NANO, 10294-10300,2019)