نقش هوش مصنوعی در طراحی نانو حامل های هدفمند برای ژن درمانی سرطان های مقاوم رویکردهای نوین چالش ها و افق های آینده

سرطان های مقاوم به درمان به دلیل ناهمگونی تومور، مقاومت چنددارویی (MDR)، هیپوکسی و محدودیت روش های درمانی متداول همچنان یکی از مهم ترین چالش های انکولوژی محسوب می شوند. در سال های اخیر ژن درمانی با استفاده از رویکردهایی مانند mRNA، miRNA، siRNA و CRISPR/Cas۹ به عنوان راهکاری نوین برای هدف گیری مسیرهای مولکولی مرتبط با مقاومت دارویی مورد توجه قرار گرفته است. با این حال موفقیت این روش ها به سیستم های انتقال موثر و هدفمند وابسته است. نانو حامل هایی مانند نانو ذرات لیپیدی، نانو ذرات پلیمری و نانو ذرات طلا توانسته اند پایداری، توزیع زیستی و انتقال هدفمند عوامل ژنتیکی را بهبود بخشند. پیشرفت های اخیر در حوزه هوش مصنوعی به ویژه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق طراحی نانو حامل ها را متحول کرده است. الگوریتم های هوش مصنوعی (AI) قادرند ویژگی هایی مانند اندازه نانوذره، زتا پتانسیل، بازده کپسوله سازی، سمیت، توزیع زیستی و کارایی هدف گیری را پیش بینی و بهینه سازی کنند، همچنین هوش مصنوعی (AI) می تواند با تحلیل داده های ژنتیکی و مولکولی، بیماران مسیر توسعه نانوپزشکی شخصی سازی شده را هموار سازد. فناوری هایی مانند Generative AI, Explainable AI, AI-guided CRISPR delivery نیز افق های جدیدی را در درمان دقیق سرطان ایجاد کرده اند. این مقاله به بررسی نقش هوش مصنوعی در طراحی نانو حامل های هدفمند برای ژن درمانی سرطان های مقاوم، کاربردهای درمانی، چالش ها و چشم اندازهای آینده می پردازد. در مجموع ادغام هوش مصنوعی، ژن درمانی و نانوفناوری می تواند مسیر توسعه درمان های هوشمند، هدفمند و شخصی سازی شده را برای غلبه بر سرطان مقاوم هموار سازد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، ژن درمانی ، نانو حامل هدفمند ، نانو پزشکی ، سرطان مقاوم