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奈米乳液技術助藥物傳輸突破瓶頸 機器學習加速新藥研發

藥物在進入血液前常因溶解度不佳，難以被人體吸收利用，成為製藥開發的長期挑戰。麻省理工學院（MIT）化學工程師盧卡斯·阿蒂亞（LucasAttia），透過博士研究專注於製劑工程，並進一步將其研究拓展至運用機器學習加速藥物發現。阿蒂亞的研究主要解決了藥物奈米粒子（nanoparticles）的工程問