این عنوان را به فارسی بازنویسی کنید: طراحی سریعتر و دقیقتر داروها با استفاده از AI.

افزایش تمایل به درمان شخصی سرطان موجب شده است تا بر روی ساخت و ساز زیست‌مواد پاسخ‌گو به محرک‌های خارجی تمرکز زیادی وجود داشته باشد. این زیست‌مواد می‌توانند دارو را به سایت‌های خاص در بدن برسانند و از ورود دارو به نواحی دیگر بدن جلوگیری کنند. نانوذرات مبتنی بر پلی لاکتیک- Co-گلیکولیک اسید (PLGA) در سیستم‌های تحویل هدفمند دارو چشم انداز امیدوار کننده‌ای دارند. در یک مقاله اخیر در مجله Biomatials، از چهار روش مختلف ماشین لرنینگ استفاده شده است تا مدل‌هایی را پیش‌بینی کند و عوامل تأثیرگذار بر ویژگی‌های نانوذرات مبتنی بر PLGA را بررسی کند. این مدل‌ها با استفاده از پارامترهای مختلف آموزش داده شده و با استفاده از یک روش اعتبار سنجی تأیید شده و ارزیابی شده‌اند. به طور کلی، استفاده از روش‌های AI و یادگیری ماشینی در حوزه نانوسیستم‌های دارو‌رسانی درمانی و بهبود کنترل خواص و نتایج تحویل دارو را بهبود می‌بخشد.

به گزارش دیجیاتور، افزایش اقبال به سوی درمان شخصی سرطان باعث شده تا تمرکز زیادی روی ساخت و ساز 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.

در بین این نوع مواد، نانوذرات مبتنی بر پلی لاکتیک- Co-گلیکولیک اسید (PLGA) چشم انداز امیدوار کننده‌ای را در سیستم‌های تحویل هدفمند دارو دارند.

به تازگی مقاله‌ای در مجله Biomatials منتشر شده است، که در آن از چهار روش مختلف ماشین لرنینگ (ML) استفاده شده تا مدل‌هایی را پیش‌بینی و درک عوامل تأثیرگذار مؤثر بر ویژگی‌های نانوذرات مبتنی بر PLGA را بررسی کند. این مدل‌ها با استفاده از پارامترهای مربوط به اندازه نانوذرات، راندمان محصور سازی (E.E. ٪) و بارگذاری دارو (D.L. ٪) آموزش داده شدند. از شاخص‌هایی نظیر «کمترین میزان کوچک شدن» و« اپراتور انتخاب» برای شناسایی تأثیرگذارترین ویژگی‌های مؤثر بر این پارامترها استفاده شد.

این مدل‌ها با استفاده از یک روش اعتبار سنجی تأیید شدند و با استفاده از معیارهایی مانند خطای مطلق، میانگین خطای مطلق و R-Square مورد بررسی قرار گرفتند.

حوزه نانودارو که شامل طراحی داروهای نانویی و عوامل تصویربرداری است، شاهد ورود روش‌های جدید AI 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 پتانسیل AI در طراحی فرمولاسیونی با بهبود کنترل خواص و نتایج بهینه تأکید کرده است، که نشان دهنده کاربردهای AI در سیستم‌های میکروسیالی و بهینه‌سازی خصوصیات میکرو ذرات است.

افزایش اقبال به سوی درمان شخصی سرطان موجب تمرکز زیادی بر روی ساخت و ساز زیست‌مواد پاسخ‌گو به محرک‌های خارجی شده است. این زیست‌مواد می‌توانند دارو را به سایت‌های خاصی در بدن برسانند و از ورود دارو به نواحی دیگر بدن جلوگیری کنند. نانوذرات مبتنی بر پلی لاکتیک- Co-گلیکولیک اسید (PLGA) در سیستم‌های تحویل هدفمند دارو استفاده می‌شوند. در یک مقاله تازه‌ترین مطالعات در این زمینه منتشر شده است که با استفاده از ماشین لرنینگ، مدل‌هایی برای پیش‌بینی و درک عوامل تأثیرگذار بر ویژگی‌های نانوذرات PLGA طراحی می‌کند. این مدل‌ها با استفاده از پارامترهای مربوط به اندازه نانوذرات، راندمان محصور سازی و بارگذاری دارو آموزش داده شده‌اند. معیارهایی مانند خطای مطلق، میانگین خطای مطلق و R-Square برای اعتبار سنجی این مدل‌ها استفاده می‌شوند. در حوزه نانودارو، روش‌های AI و یادگیری ماشینی کاربردهای فراوانی دارند و دقت بیشتری را در تحویل داروها و طراحی داروهای نانویی ارائه می‌دهند. این مطالعه نشان می‌دهد که AI می‌تواند در بهبود کنترل خواص و نتایج طراحی فرمولاسیونی داروها مؤثر باشد.