机器学习技术在纳米毒理学的进展和前景:乘坐人工智能驱动的波浪
1Key Laboratory of Environmental Medicine and Engineering, Ministry of Education; School of Public Health, Southeast University, Nanjing, China.
Toxicology mechanisms and methods
|July 28, 2025
概括
机器学习 (ML) 为传统的纳米毒理学评估提供了一个有效的替代方案. 通过分析数据,机器学习模型预测纳米粒子毒性,推动更安全的纳米技术开发.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 毒理学 毒理学 毒理学
- 计算科学 计算科学
背景情况:
- 纳米粒子 (NP) 的应用越来越多,导致环境分布和人类健康问题.
- 传统的毒性测试是昂贵和耗时的,需要先进的评估方法.
- 纳米毒理学将毒理学与纳米技术相结合,以评估NP的安全性.
研究的目的:
- 审查机器学习 (ML) 在纳米毒理学中的应用和挑战.
- 突出NP特性在毒性预测中的作用.
- 探索ML与其他计算方法的整合,以改善毒性评估.
主要方法:
- 在纳米毒理学中对ML应用的系统审查.
- 对影响毒性的NP特性进行分析.
- 讨论模拟纳米材料与生物相互作用的挑战.
主要成果:
- 机器学习,特别是深度学习 (DL),为传统的毒性测试提供了一种高效和道德的替代方案.
- 对于准确的毒性预测,NP属性至关重要.
- 将ML与其他计算方法集成显示了增强评估的潜力.
结论:
- ML显示显著的承诺,革命纳米毒理学和促进更安全的纳米技术.
- 挑战包括有限的数据,模型可解释性和复杂的生物相互作用.
- 克服挑战需要更好的数据,协作和定制的ML模型.
