کاربرد هوش مصنوعی (یادگیری ماشین ) در بررسی چارچوبهای فلز-آلی به منظور رهایش دارو در سیستم های بیولوژیکی

پیشرفت سیستم های رهایش دارو برای افزایش اثربخشی ، دقت و ایمنی مداخلات درمانی بسیار حیاتی است . چارچوبهای فلز-آلی (MOF)که با تخلخل بالا، سطح وسیع و تنوع ساختاری خود شناخته می شوند، پتانسیل قابل توجهی در کپسوله سازی ، حفاظت و آزادسازی کنترل شده ترکیبات دارویی نشان داده اند. همزمان، کاربرد یادگیری ماشین (ML) در طراحی و بهینه سازی MOF ها گامی مهم به سوی دقت بیشتر در عل م مواد است . این مقاله مروری به بررسی استفاده هم زمان ازMOF ها و ML در رها یش دارو پرداخته و ادغام آنها را در توسعه روشهای نوین تحویل دارو ارزیابی می کند .استفاده ازMOF ها در سیستم ها ی تحویل دارو با تمرکز بر توانایی آنها در افزایش کارایی بارگذاری دارو، پایداری و سینتیک آزادسازی بررسی می شود. علاوه بر این ، نقش ML در طراحی پیش بینی کننده MOFها نیز مورد بررسی قرار می گیرد و نشان می دهد که چگونه مدلها و الگوریتم های مبتنی بر داده م ی توانند ساختارهای MOF را برای کاربردهای درمانی خاص بهینه کنند. یافته های ما نشان می دهد که این ترکیب تاثیر قابل توجهی بر رهایش دارو دارد و به سمت راهحل های درمان ی کارآمدتر و ایمن تر پیش می رود.این مقاله همچنین به شناسایی مسیرهای امیدوارکننده برای تحقیقات آینده، از جمله بررسی ترکیبات جدیدMOF ، به کارگیری هوش مصنوعی و بهبود مدلهای یادگیری ماشین برای دقت پیش بینی بهتر و کاربردهای بالینی احتمالی این نوآوری ها می پردازد. در نتیجه ، تلفیق MOF ها و یادگیری ماشین می تواند انقلابی در زمینه تحویل دارو ایجاد کرده و به بهبود کیفیت زندگی بیماران کمک کند .

کلیدواژه ها:

چارچوبهای فلز-آلی ، سیستم های رهایش دارو ، یادگیری ماشین