یافتههای جدید نشان میدهد که چگونه چند مدلسازی که توسط هوش مصنوعی انجام شده است، میتواند در طراحی نانوذرات با خواص رهایش دقیق دارو کمک کند.
آیتیمن- افزایش توجه به سوی درمان شخصی سرطان باعث شده تا تمرکز زیادی روی تولید زیستمواد پاسخگو به محرکهای خارجی به وجود آید، زیستموادی که میتوانند دارو را به سایتهای خاصی در بدن برسانند و از ورود دارو به نواحی دیگر بدن جلوگیری کنند.
مقالهای به تازگی در نشریه Biomatials منتشر شده است که در آن از چهار روش مختلف یادگیری ماشین (ML) استفاده شده تا مدلهایی را پیشبینی و درک عوامل تأثیرگذار مؤثر بر ویژگیهای نانوذرات مبتنی بر PLGA را بررسی کند.
حوزه نانودارو که شامل طراحی داروهای نانویی و عوامل تصویربرداری است، شاهد ورود روشهای جدید هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی بوده است. این رویکردهای محاسباتی دقت بیشتری را ارائه میدهند و میتوانند پیچیدگی سیستمهای تحویل دارو را بهتر از روشهای سنتی آزمایش و خطا داشته باشند. این مطالعه بر ظرفیت هوش مصنوعی در طراحی فرمولاسیونی با بهبود کنترل خواص و نتایج بهینه تأکید کرده است که نشان دهنده کاربردهای هوش مصنوعی در سیستمهای میکروسیالی و بهینهسازی خصوصیات میکرو ذرات است.