纳米体生成方面的进步:集成传统,in silico和机器学习方法
D Jagadeeswara Reddy1, Girijasankar Guntuku1, Mary Sulakshana Palla2
1Pharmaceutical Biotechnology Division, A.U. College of Pharmaceutical Sciences, Andhra University, Visakhapatnam, India.
Biotechnology and bioengineering
|July 26, 2024
概括
本综述涵盖了用于生物医学应用的纳米体生成和计算方法. 整合这些方法可以加速药物输送和精准医学诊断.
科学领域:
- 生物技术和纳米医学
背景情况:
- 纳米体是来自驼动物和鱼的紧,单变量重链抗体.
- 由于其独特的结构和特性,它们具有多种生物医学应用的巨大潜力.
研究的目的:
- 审查纳米体生成方法,包括实验和计算方法.
- 探索这些方法的整合,以提高对纳米体的理解和应用.
主要方法:
- 实验技术如菌体,酵母体和细菌显示器用于纳米体生成.
- 计算方法,包括机器学习和人工智能,用于分析和预测.
- 实验数据与计算建模的整合.
主要成果:
- 结合的方法提供了更深入的洞察力纳米体结构-功能关系.
- 下一代测序,人工智能和ML增强了候选人选择和预测建模.
- 协同一体化加速了纳米体的发展.
结论:
- 传统和计算方法的融合正在彻底改变精确的生物医学应用.
- 纳米体准备在向药物输送和诊断方面推动变革性的突破.
- 这些进展为精准医学和更广泛的生物医学创新铺平了道路.
