Sci· 2025Q1· Derleme
Yapay Zeka Destekli İlaç Dağıtımı: Akıllı, Sürdürülebilir İlaçlar İçin Bir Yol Haritası
A Review of Artificial Intelligence (AI)-Driven Smart and Sustainable Drug Delivery Systems: A Dual-Framework Roadmap for the Next Pharmaceutical Paradigm
- 28atıf
- Q1SCImago
- 2025yıl
Kısa özet
Bu derleme, yapay zeka (YZ) destekli formülasyon tasarımı, akıllı ilaç dağıtım sistemleri (İDS) ve sürdürülebilir farmasötikleri entegre ederek gelecekteki ilaç geliştirme için çift çerçeveli bir yol haritası sunmaktadır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- YZ teknikleri (ML, DL, Bayes optimizasyonu, RL, dijital ikizler) ilaç dağıtım özelliklerinin hassas tahminini ve eksipiyanların üretken keşfini sağlar.
- YZ, polimerik ve nano bazlı sistemlerdeki karmaşık davranışları modeller, gerçek zamanlı terapötik adaptasyon için uyarana duyarlı İDS tasarımını kolaylaştırır.
- YZ, biyobozunur malzeme seçimi, enerji açısından verimli süreç tasarımı ve yaşam döngüsü optimizasyonunu destekleyerek yeşil farmasötikleri destekler.
- Derleme, formülasyon, akıllı dağıtım ve sürdürülebilirlik boyunca YZ destekli İDS'leri bir yaşam döngüsü perspektifinde entegre eden çift çerçeveli bir yol haritası sunar.
- Zorluklar arasında veri kıtlığı, model yorumlanabilirliği, düzenleyici belirsizlik ve yüksek hesaplama maliyetleri yer alır, bu da FAIR veri ilkeleri ve fizik bilgili modelleme gerektirir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Artificial intelligence (AI) is transforming pharmaceutical science by shifting drug delivery research from empirical experimentation toward predictive, data-driven innovation. This review critically examines the integration of AI across formulation design, smart drug delivery systems (DDSs), and sustainable pharmaceutics, emphasizing its role in accelerating development, enhancing personalization, and promoting environmental responsibility. AI techniques—including machine learning, deep learning, Bayesian optimization, reinforcement learning, and digital twins—enable precise prediction of critical quality attributes, generative discovery of excipients, and closed-loop optimization with minimal experimental input. These tools have demonstrated particular value in polymeric and nano-based systems through their ability to model complex behaviors and to design stimuli-responsive DDS capable of real-time therapeutic adaptation. Furthermore, AI facilitates the transition toward green pharmaceutics by supporting biodegradable material selection, energy-efficient process design, and life-cycle optimization, thereby aligning drug delivery strategies with global sustainability goals. However, challenges persist, including limited data availability, lack of model interpretability, regulatory uncertainty, and the high computational cost of AI systems. Addressing these limitations requires the implementation of FAIR data principles, physics-informed modeling, and ethically grounded regulatory frameworks. Overall, AI serves not as a replacement for human expertise but as a transformative enabler, redefining DDS as intelligent, adaptive, and sustainable platforms for future pharmaceutical development. Compared with previous reviews that have considered AI-based formulation design, smart DDS, and green pharmaceutics separately, this article integrates these strands and proposes a dual-framework roadmap that situates current AI-enabled DDS within a structured life-cycle perspective and highlights key translational gaps.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Sci, 2025 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Farmasötik Bilimler
Pharmaceutical SciencePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics