با استفاده از یادگیری ماشین، اکنون میتوان پیشبینی برهمکنش نانوذرات طلا با پروتئینهای خون را انجام داد. این مدلهای پیشبینی، راههای جدیدی را برای دارورسانی هدفمند در نانوفناوری پزشکی میگشایند و از شبیهسازیهای ابررایانهای و نظریهی گراف برای تحلیل برهمکنشها در سطح اتمی بهره میبرند.
محققان مرکز نانوفناوری دانشگاه یووسکوله از قدرت یادگیری ماشین و شبیهسازیهای ابررایانهای برای کاوش در دنیای پیچیدهی برهمکنش نانوذرات طلا با پروتئینهای خون استفاده کردهاند. این تحقیق پیشگامانه، پتانسیل مدلهای یادگیری ماشین، که بر روی شبیهسازیهای دینامیک مولکولی در مقیاس اتمی آموزش دیدهاند، را برای پیشبینی دقیق برهمکنشهای مطلوب بین این دو نهاد نشان میدهد. این امر امکانات جدید و هیجانانگیزی را برای طراحی سیستمهای دارورسانی هدفمند و پیشرفت نانوفناوری پزشکی دقیق فراهم میکند.
این مطالعه بر درک چگونگی اتصال نانوذرات کوچک طلا به پروتئینهای مختلف خون متمرکز شده است. این گامی حیاتی در جهت توسعهی سیستمهای موثر دارورسانی است که در آن نانوذرات میتوانند محمولههای درمانی را مستقیماً به سلولهای بیمار منتقل کنند، عوارض جانبی را به حداقل برسانند و اثربخشی درمان را به حداکثر برسانند. پیچیدگی فصل مشترک نانو-زیستی، جایی که نانوذرات با مولکولهای زیستی برهمکنش میکنند، چالشهای قابل توجهی را برای محققان ایجاد میکند. فرآیندهایی مانند انتقال بار الکترونیکی، واکنشهای شیمیایی و بازسازی سطح مولکولهای زیستی در مقیاسهای طول و زمان بسیار متفاوت رخ میدهند و نیازمند رویکردهای محاسباتی پیچیدهای هستند.
محققان با استفاده از شبیهسازیهای دینامیک مولکولی برای تولید حجم زیادی از دادهها در مورد سیستمهای نانوذرات طلا-پروتئین در یک محیط آبی، با این چالش مقابله کردند. این دادهها سپس به عنوان زمینهی آموزشی برای مدلهای یادگیری ماشین مبتنی بر نظریهی گراف و شبکههای عصبی عمل کردند. مدلها برای پیشبینی مطلوبترین مکانهای اتصال نانوذرات طلا به پنج پروتئین رایج خون انسان آموزش دیدهاند: آلبومین سرم، آپولیپوپروتئین E، ایمونوگلوبولین E، ایمونوگلوبولین G و فیبرینوژن. این پروتئینها نقشهای متنوعی در جریان خون، از جمله انتقال، پاسخ ایمنی و لخته شدن خون ایفا میکنند. درک چگونگی برهمکنش نانوذرات با آنها برای توسعهی کاربردهای نانوفناوری پزشکی ایمن و موثر ضروری است.
دقت پیشبینیهای یادگیری ماشین از طریق شبیهسازیهای اتمی در مقیاس زمانی طولانی به طور دقیق اعتبارسنجی شد. این فرآیند اعتبارسنجی، قابلیت اطمینان رویکرد یادگیری ماشین را در ثبت دینامیک پیچیدهی برهمکنشهای نانوذرات-پروتئین تأیید کرد. محققان همچنین به کار قبلی خود اشاره کردند که پتانسیل نانوذرات طلای عاملدار شده را برای هدف قرار دادن انتخابی پروتئینهای بیش از حد بیان شده بر روی سطوح سلولهای سرطانی نشان داد. این نانوذرات را میتوان برای حمل پپتیدها و داروهای سرطان طراحی کرد و راه امیدوارکنندهای را برای درمان هدفمند سرطان ارائه داد.
با ترکیب روش جدید یادگیری ماشین با یافتههای قبلی خود، محققان قصد دارند بررسی کنند که چگونه نانوذرات حامل دارو با پروتئینهای خون برهمکنش میکنند و چگونه این برهمکنشها بر اثربخشی دارورسانی تأثیر میگذارند. این تحقیق پیامدهای قابل توجهی برای درک رفتار نانوذرات در جریان خون و بهینهسازی طراحی آنها برای دارورسانی هدفمند دارد. توانایی پیشبینی و کنترل برهمکنشهای نانوذرات-پروتئین میتواند منجر به درمانهای مؤثرتر و شخصیتر برای انواع بیماریها شود.
توسعهی نانوساختارهای ترکیبی که مولکولهای زیستی و نانومواد معدنی را ترکیب میکنند، زمینهای به سرعت در حال تکامل با پتانسیل عظیم برای کاربرد در تصویربرداری زیستی، حسگرهای زیستی و نانوفناوری پزشکی است. درک خواص دینامیکی فصل مشترک نانو-زیستی برای تحقق این پتانسیل حیاتی است. تحقیقات انجام شده توسط تیم دانشگاه یووسکوله گامی مهم در این زمینه است. آنها با استفاده از یادگیری ماشین و شبیهسازیهای ابررایانهای، بینشهای ارزشمندی در مورد برهمکنشهای پیچیده بین نانوذرات طلا و پروتئینهای خون ارائه کردهاند.
محققان قصد دارند کار خود را با توسعهی روشهای محاسباتی جدید برای بررسی بیشتر برهمکنشهای بین نانوذرات فلزی و مولکولهای زیستی ادامه دهند. آنها بر اهمیت یادگیری ماشین به عنوان ابزاری قدرتمند برای بررسی استفاده از نانوذرات در کاربردهای تشخیصی و درمانی تأکید میکنند. پروژه بعدی آنها، “فصل مشترکهای پویای نانخوشه-بیومولکول”، بر این حوزه متمرکز خواهد شد و هدف آن پیشرفت در زمینهی نانوفناوری پزشکی و آزادسازی پتانسیل کامل نانوذرات برای کاربردهای زیستپزشکی است. منابع محاسباتی برای این تحقیق توسط پروژههای چالش بزرگ فنلاند BIOINT و NanoGaC با استفاده از ابررایانههای LUMI و Mahti که در مرکز ابررایانهای فنلاند CSC میزبانی میشوند، ارائه شده است. یافتههای این تحقیق در دو مقاله در مجلات معتبر Advanced Materials و Bioconjugate Chemistry منتشر شده است. این نشریات به مجموعهی رو به رشد دانش در زمینهی نانوفناوری پزشکی کمک میکنند و راه را برای پیشرفتهای آینده در دارورسانی هدفمند و سایر کاربردهای زیستپزشکی هموار میکنند.
اگر به خواندن کامل این مطلب علاقهمندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: phys.org
