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在癌症中 ， 已开发出多药或单药递送系统 ， 以克服与传统化疗药物相关的挑战 ， 这些挑战导致药物的渗透性、保留和效率增加 ， 并减少副作用 。 事实上 ， 临床翻译面临挑战制剂可能会显着降低纳米医学领域的投资意愿 。 在这种情况下 ， 产品的适当设计和验证、药物释放动力学的评估和安全性是应该考虑的关键问题 。 此外 ， 应特别注意接头的适当设计 ， 因为它们是开发有效纳米治疗药物的基本成分 。
在过去十年中 ， 计算模型为针对各种具有挑战性的问题开发新假设或解决方案提供了独特的机会 。 解决复杂问题 ， 评估生物系统的功能及其受不同参数影响的机制 ， 识别疾病的发病机制 ， 合理设计药物、接头或纳米材料 ， 鉴定潜在风险 ， 并做出有用的预测可能会提高对生化或生理事件和药体相互作用的理解 ， 包括各种疗法的药效学特征 。 这些都可能导致开发出更有效的治疗或递送系统 。
事实上 ， 药物递送领域的显着进步不仅是因为开发了不同的递送策略 ， 而且还归功于计算技术的好处 ， 例如设计用于靶向递送治疗剂的合适系统、预测释放模式和提高预期寿命 ， 特别是在癌症患者 。 在执行实验程序之前预测药物-载体相互作用、药物递送和相关机制的计算方法可能对减少巨额投资具有关键意义 。 事实上 ， 使用适当的算法、软件或方法来获得适当的计算能力和改进的模型性能可能会彻底改变传统的治疗方法 。
这种计算方法的准确性取决于描述原子和分子之间原子间势的参数 。 在过去十年中 ， 已经开发出多种模型来评估药物的化学反应和扩散或吸附 。 这种类型的模型可用于在发现的早期阶段预测药物的副作用 ， 减少非特异性结合 ， 评估药物运输和递送过程 ， 以及估计药物毒性或最佳剂量 。 患者特异性多尺度模型已被用于预测肿瘤的生长或治疗反应 。 关于胶质母细胞瘤 ， 多尺度模型能够预测组织学改变模式、放射治疗效率或生存时间 。
近年来 ， 已经提出了微流体模型 ， 它能够重现肿瘤的异质微环境 ， 并以患者特定的方式开发药物筛选策略 。 神经系统的复杂性促使人们越来越多地努力开发适当的计算方法 ， 以评估神经元的相互作用和连接 ， 并提供有关神经系统疾病的病理生理学的更深入的知识 。 应用稳健的生物物理模型来更好地了解疾病或神经元特性的潜在机制、适当设计植入装置以及确定生物材料的合适成分可能具有重要的治疗意义 。
事实上 ， 应用计算技术来获得关于神经网络发展、行为和架构、突出功能和连接、信息处理、离子通道活动、大脑的判别和适应性特征以及生理现象之间的相关性的更深入的知识在神经科学和开发更有效的治疗方法中具有重要意义 。 生物学相关和立体化学模型能够评估记忆或突出功能 。 科学家开发了方程和生物物理模型 ， 用于描述轴突中动作电位的传播机制 ， 预测其时间和定性方面以及复杂认知过程的建模 。
【计算模型，为针对各种具有挑战性的问题开发解决方案提供了独特的机会】对神经元系统进行建模可以研究行为和认知现象之间的相关性以及相关机制 。 使用神经网络模型 ， 可以更好地理解信息处理、信号通路以及大脑的判别或自适应特征 。 此外 ， 建模技术可以评估实时受体动态或神经元刺激和记录设备的性能 。 通过计算解剖学设计大脑图谱提供了关于大脑结构变化时间过程的更好知识 ， 这可能有助于早期发现神经系统疾病 。 使用疾病形状建模 ， 可以获得关于大脑功能或结构改变的全面知识 。
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