En ny maskininlärningsmodell kan förutsäga hur nanopartiklar interagerar med proteiner, vilket kan leda till utveckling av nya läkemedel och behandlingar.

Nanopartiklar är små partiklar som används i en mängd olika tillämpningar, inklusive läkemedelstillförsel, bildbehandling och vävnadsteknik. Men interaktionerna mellan nanopartiklar och proteiner är inte väl förstådda, vilket kan leda till problem som toxicitet och instabilitet.

Den nya maskininlärningsmodellen, utvecklad av forskare vid University of California, Berkeley, kan förutsäga hur nanopartiklar kommer att interagera med proteiner baserat på deras storlek, form och ytkemi. Denna information kan användas för att designa nanopartiklar som är mer effektiva och mindre giftiga.

Modellen tränades på ett dataset med över 100 000 interaktioner mellan nanopartiklar och proteiner. Forskarna använde en mängd olika maskininlärningsalgoritmer för att träna modellen, och de fann att den bäst presterande algoritmen var en stödvektormaskin.

Modellen kunde förutsäga interaktionerna mellan nanopartiklar och proteiner med en noggrannhet på över 90%. Detta tyder på att modellen skulle kunna användas för att designa nanopartiklar som är mer effektiva och mindre giftiga.

Forskarna säger att modellen kan användas för att utveckla nya läkemedel och behandlingar för en mängd olika sjukdomar, inklusive cancer, hjärtsjukdomar och diabetes. Nanopartiklar kan användas för att leverera läkemedel till specifika celler eller vävnader, eller så kan de användas för att hämma aktiviteten hos sjukdomsframkallande proteiner.

Modellen är också ett värdefullt verktyg för att förstå samspelet mellan nanopartiklar och miljön. Nanopartiklar används alltmer i konsumentprodukter, och det är viktigt att förstå hur de interagerar med miljön för att säkerställa att de är säkra.

Den nya maskininlärningsmodellen är ett kraftfullt verktyg som kan leda till utveckling av nya läkemedel och behandlingar, samt en bättre förståelse för interaktionerna mellan nanopartiklar och miljön.