شناسایی و طراحی داروهای نانو با کمک مدل های مولکولی هوش مصنوعی

پیشرفت های اخیر در حوزه هوش مصنوعی مولکولی (Molecular AI) چشم انداز تازه ای در فرایند شناسایی و طراحی داروها گشوده است، به ویژه در مقیاس نانویی که تعاملات اتمی و زیست مولکولی از پیچیدگی بالایی برخوردارند. مدل های یادگیری عمیق و شبکه های گراف مولکولی قادرند ساختار، پایداری و واکنش پذیری نانوذرات دارویی را با دقتی فراتر از روش های شیمی محاسباتی سنتی پیش بینی کنند. این مدل ها با تحلیل داده های حجیم از پایگاه های شیمیایی و زیستی، امکان طراحی خودکار مولکول های هدفمند، بهینه سازی زیست توزیع، و کاهش سمیت سیستمیک را فراهم می سازند. افزون بر آن، هوش مصنوعی با شبیه سازی دینامیک مولکولی در مقیاس نانو، مسیرهای اتصال دارو به گیرنده های زیستی را مدل سازی می کند و بدین ترتیب چرخه زمان بر کشف دارو را به طور چشمگیری کوتاه می سازد. این پژوهش به بررسی چگونگی کاربرد مدل های مولکولی هوش مصنوعی در مهندسی نانوداروها، چالش های اخلاقی و زیست محیطی ناشی از آن، و نقش یادگیری ماشین در آینده شخصی سازی درمان ها می پردازد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی مولکولی ، نانودارو ، طراحی دارو ، یادگیری عمیق ، شبکه های گراف مولکولی ، دینامیک مولکولی ، زیست فناوری محاسباتی