Современное состояние многоуровневого моделирования доставки нанопрепаратов для лечения рака: роль искусственного интеллекта и машинного обучения

Наномедицина преобразила терапию рака, обеспечив адресную доставку лекарственных средств с помощью систем на основе наночастиц. Однако такие проблемы, как недостаточное накопление в опухоли, слабое проникновение в ткани и ограниченное поглощение клетками, снижают терапевтическую эффективность. В настоящем обзоре рассматриваются подходы к вычислительному моделированию, направленные на оптимизацию доставки нанопрепаратов, с акцентом на многоуровневые и стохастические модели. Разработаны математические модели для имитации транспорта наночастиц на системном, тканевом и клеточном уровнях, учитывающие такие ключевые процессы, как трансклеточная экстравазация через сосудистую стенку, распределение в интерстициальном пространстве и высвобождение лекарственного средства. Кроме того, исследования, в которых искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) интегрируются в модели in silico, продемонстрировали повышение точности прогнозирования, оптимизацию лечения с учетом индивидуальных особенностей пациента и совершенствование дизайна наночастиц. Обсуждаются вычислительные инструменты для моделирования транспорта наночастиц, стратегии валидации моделей, а также проблемы объединения ИИ с традиционными парадигмами моделирования. Кроме того, рассматриваются экологические аспекты и вопросы устойчивости производства наномедицинских препаратов. Устраняя пробелы в современных исследованиях, данная работа представляет комплексный обзор вычислительных методологий и подчеркивает их потенциал для развития прецизионной онкологии и ускорения клинической трансляции систем доставки нанопрепаратов для лечения рака, управляемых искусственным интеллектом.