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Updated: Sep 10, 2025

Capillary Electrophoresis Mass Spectrometry Approaches for Characterization of the Protein and Metabolite Corona Acquired by Nanomaterials

Capillary Electrophoresis Mass Spectrometry Approaches for Characterization of the Protein and Metabolite Corona Acquired by Nanomaterials

Published on: October 27, 2020

Una revisión sobre la formación de la corona de proteínas en nanopartículas y la predicción de su composición

Mahnaz Ahmadi¹, Seyed Mohammad Ayyoubzadeh², Sara Afshar Ardekani³

¹Department of Regenerative Medicine, School of Advanced Technologies in Medicine, Shahid Beheshti University of Medical Sciences, Tehran, Iran.

International journal of pharmaceutics

|August 21, 2025

Resumen

La formación de la corona de proteínas (PC) en las nanopartículas (NP) altera su comportamiento biológico. La IA puede predecir la composición del PC, optimizando el diseño de NP para una administración de nanomedicina más segura y efectiva.

Área de la Ciencia:

La nanomedicina
Ciencia de los biomateriales
Inteligencia artificial en el cuidado de la salud

Sus antecedentes:

Las nanopartículas (NP) son cruciales para la administración y el diagnóstico de medicamentos.
La interacción con los fluidos biológicos conduce a la formación de la corona de proteínas (PC), alterando el comportamiento de NP, la orientación, la biodistribución y la toxicidad.
Las capas biomoleculares dinámicas del PC influyen significativamente en la funcionalidad de NP y las interacciones biológicas.

Objetivo del estudio:

Revisar los mecanismos de formación de PC y el impacto de las propiedades fisicoquímicas de NP en la composición de PC.
Explorar el doble papel del PC en la mejora potencial de la biocompatibilidad y la entrega dirigida, mientras que a veces se compromete la función de NP.
Discutir la aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) en la predicción de la composición del PC y la optimización del diseño NP.

Principales métodos:

Revisión de la literatura que hace un resumen de los mecanismos de formación de PC.
Análisis de cómo las propiedades fisicoquímicas del NP influyen en la composición del PC.
Exploración de metodologías de IA para predecir la formación de PC y el comportamiento NP.

Principales resultados:

Las propiedades de NP tienen un impacto significativo en la formación de PC.
Los modelos de inteligencia artificial pueden predecir con precisión la composición del PC en función de las características de NP.
Las herramientas de IA facilitan el diseño mejorado de NP al predecir la adsorción de proteínas y mitigar los efectos adversos.

Conclusiones:

La integración de IA es vital para predecir el comportamiento NP en los sistemas biológicos y permitir la nanomedicina personalizada.
La optimización del diseño de NP impulsada por la IA puede mejorar la eficacia terapéutica y reducir la toxicidad sistémica.
Se necesita una mayor síntesis de las herramientas de IA para la predicción de PC y el diseño de NP para avanzar en el desarrollo de la nanomedicina.

Palabras clave:

Inteligencia artificial Entorno biológico La composición Aprendizaje automático Las nanopartículas Proteínas de la corona

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