对基于人工智能的数据驱动模型进行审查,以优化纳米载体作为药物输送系统

科学领域:

• 纳米医学是一种纳米医学.
• 人工智能的人工智能
• 机器学习 机器学习
• 药物输送系统 药物输送系统

背景情况:

• 传统的纳米载体设计依赖于耗时和昂贵的试错实验.
• 纳米粒子 (NP) 开发需要理解复杂的纳米-生物相互作用和生物环境.
• 加快纳米医学研究对于推进医疗保健解决方案至关重要.

研究的目的:

• 审查基于人工智能的方法,特别是机器学习 (ML),以加强纳米载体药物递送系统.
• 突出 ML 模型如何优化纳米粒子设计,预测特性和理解生物相互作用.
• 探索AI在促进翻译研究和个性化纳米医学方面的潜力.

主要方法:

• 使用监督和无监督的机器学习算法和计算模型.
• 应用先进的建模技术,如多尺度机器学习建模基础设施 (MuMMI),基于代理的建模 (ABM),定量结构-活动关系 (QSAR),生理基础的药理动力学 (PBPK) 和药理动力学/药理动力学 (PK/PD) 模型.
• 分析AI在预测NP合成参数,纳米生物相互作用,生物分布和纳米毒性方面的作用.

主要成果:

• 人工智能和机器学习模型为优化纳米载体的传统实验方法提供了强大的替代方案.
• 这些模型有效地预测了NP的特性,生物系统中的相互作用和潜在的毒性.
• 人工智能集成显著降低了实验负担,提高了纳米医学研究中的预测准确性.

结论:

• 人工智能驱动的技术对纳米医学具有变革性,大大加速了药物输送系统的研究和开发.
• 机器学习模型的应用优化了NP设计,提高了对纳米生物相互作用的理解,并促进了个性化医疗.
• 解决人工智能实施当前的障碍将进一步释放下一代智能纳米药物的潜力.