L'intelligence artificielle dans l'optimisation des nanoporteurs

Le livre « Artificial Intelligence in Optimization of Nanocarriers » présente un aperçu complet de l'application de l'intelligence artificielle (IA) dans la conception, le développement et l'optimisation de systèmes d'administration de médicaments basés sur des nanoporteurs. Il explore comment l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et la modélisation informatique transforment la recherche pharmaceutique en améliorant la précision, l'efficacité et les performances prédictives de la conception des formulations. Le livre met l'accent sur le rôle des algorithmes basés sur l'IA dans la corrélation des paramètres de formulation avec les résultats thérapeutiques, la prévision des profils de libération des médicaments et l'optimisation de la taille des particules, des caractéristiques de surface et de l'efficacité du ciblage. Il met également en évidence des domaines émergents tels que la modélisation moléculaire assistée par l'IA, la toxicologie prédictive et la conception de formulations basées sur la simulation. En reliant la pharmacie traditionnelle à l'automatisation intelligente, ce volume constitue une ressource précieuse pour les chercheurs, les académiciens et les professionnels de la pharmacie, de la nanotechnologie et des sciences biomédicales, mettant en valeur le potentiel transformateur de l'IA pour faire progresser la nanomédecine personnalisée et de précision.

Autorentext
Mme Kiran P. Bhosale est actuellement professeure adjointe au Genba Sopanrao Moze College of Pharmacy, Wagholi, Pune, Maharashtra, Inde. Elle a complété sa maîtrise en pharmacie (M. Pharmacy) en technologie pharmaceutique du R. C. Patel Institute of Pharmaceutical Education and Research, Shirpur, Dhule, Maharashtra.

Klappentext

Le livre ' Artificial Intelligence in Optimization of Nanocarriers ' présente un aperçu complet de l'application de l'intelligence artificielle (IA) dans la conception, le développement et l'optimisation de systèmes d'administration de médicaments basés sur des nanoporteurs. Il explore comment l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et la modélisation informatique transforment la recherche pharmaceutique en améliorant la précision, l'efficacité et les performances prédictives de la conception des formulations. Le livre met l'accent sur le rôle des algorithmes basés sur l'IA dans la corrélation des paramètres de formulation avec les résultats thérapeutiques, la prévision des profils de libération des médicaments et l'optimisation de la taille des particules, des caractéristiques de surface et de l'efficacité du ciblage. Il met également en évidence des domaines émergents tels que la modélisation moléculaire assistée par l'IA, la toxicologie prédictive et la conception de formulations basées sur la simulation. En reliant la pharmacie traditionnelle à l'automatisation intelligente, ce volume constitue une ressource précieuse pour les chercheurs, les académiciens et les professionnels de la pharmacie, de la nanotechnologie et des sciences biomédicales, mettant en valeur le potentiel transformateur de l'IA pour faire progresser la nanomédecine personnalisée et de précision.