Künstliche Intelligenz bei der Optimierung von Nanoträgern

Das Buch "Artificial Intelligence in Optimization of Nanocarriers" bietet einen umfassenden Einblick in die Anwendung künstlicher Intelligenz (KI) bei der Gestaltung, Entwicklung und Optimierung nanoträgerbasierter Arzneimittelverabreichungssysteme. Es wird untersucht, wie maschinelles Lernen, Deep Learning und Computermodellierung die pharmazeutische Forschung verändern, indem sie Präzision, Effizienz und Vorhersageleistung beim Formulierungsdesign verbessern. Das Buch betont die Rolle von KI-gesteuerten Algorithmen bei der Korrelation von Formulierungsparametern mit therapeutischen Ergebnissen, der Vorhersage von Medikamentenfreisetzungsprofilen und der Optimierung von Partikelgröße, Oberflächeneigenschaften und Targeting-Effizienz. Es beleuchtet auch neue Bereiche wie KI-gestützte molekulare Modellierung, prädiktive Toxikologie und simulationsbasiertes Formulierungsdesign. Durch die Verbindung traditioneller Pharmazeutik mit intelligenter Automatisierung dient dieser Band als wertvolle Ressource für Forscher, Akademiker und Fachleute in den Bereichen Pharmazie, Nanotechnologie und biomedizinische Wissenschaften und zeigt das transformative Potenzial der KI bei der Weiterentwicklung der personalisierten und präzisen Nanomedizin.

Autorentext
Frau Kiran P. Bhosale ist derzeit als Assistenzprofessorin am Genba Sopanrao Moze College of Pharmacy in Wagholi, Pune, Maharashtra, Indien tätig. Sie hat ihren Master of Pharmacy (M. Pharmacy) in Pharmazeutischer Technologie am R. C. Patel Institute of Pharmaceutical Education and Research, Shirpur, Dhule, Maharashtra, abgeschlossen.

Klappentext

Das Buch "Artificial Intelligence in Optimization of Nanocarriers" bietet einen umfassenden Einblick in die Anwendung künstlicher Intelligenz (KI) bei der Gestaltung, Entwicklung und Optimierung nanoträgerbasierter Arzneimittelverabreichungssysteme. Es wird untersucht, wie maschinelles Lernen, Deep Learning und Computermodellierung die pharmazeutische Forschung verändern, indem sie Präzision, Effizienz und Vorhersageleistung beim Formulierungsdesign verbessern. Das Buch betont die Rolle von KI-gesteuerten Algorithmen bei der Korrelation von Formulierungsparametern mit therapeutischen Ergebnissen, der Vorhersage von Medikamentenfreisetzungsprofilen und der Optimierung von Partikelgröße, Oberflächeneigenschaften und Targeting-Effizienz. Es beleuchtet auch neue Bereiche wie KI-gestützte molekulare Modellierung, prädiktive Toxikologie und simulationsbasiertes Formulierungsdesign. Durch die Verbindung traditioneller Pharmazeutik mit intelligenter Automatisierung dient dieser Band als wertvolle Ressource für Forscher, Akademiker und Fachleute in den Bereichen Pharmazie, Nanotechnologie und biomedizinische Wissenschaften und zeigt das transformative Potenzial der KI bei der Weiterentwicklung der personalisierten und präzisen Nanomedizin.