Machine learning-enhanced nanofiber systems: a new frontier in controlled drug release
Rattachement africain : br, pl, md. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
The use of machine learning (ML) is reshaping the design and optimization of nanofiber-based drug delivery systems (N-DDS). Electrospun nanofibers offer high surface area, tunable porosity, and versatile drug encapsulation strategies, making them attractive for controlled release applications in multiple therapeutic areas. However, the optimization of materials, fabrication conditions, encapsulation strategies, and release mechanisms is challenging due to the multitude of interdependent parameters. This review outlines how ML has been applied to accelerate N-DDS development, replacing traditional trial-and-error approaches with predictive and adaptive models. We first present a bibliometric landscape of the literature on nanofibers and drug delivery systems (DDS), highlighting the role of electrospinning. We then discuss recent applications of ML in polymer selection, electrospinning optimization, encapsulation strategies, and drug release kinetics. Special attention is given to case studies where ML models achieved high predictive accuracy in tailoring nanofiber morphology, encapsulation efficiency, and release profiles. We also elaborate upon the key challenges for clinical translation, including data quality, scalability, sustainability, and ethical concerns. By integrating ML and other artificial intelligence (AI) methods with nanofiber engineering, N-DDS can progress toward patient-specific, sustainable, and industrially scalable therapeutic platforms, opening new frontiers in precision medicine.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Machine learning-enhanced nanofiber systems: a new frontier in controlled drug release
- Date Crossref
- 30/01/2026
- Éditeur
- IOP Publishing
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
Universidade de São Paulo pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Universidade Federal do Amazonas pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Institute of Physics pays non établi dans la noticeStructure de recherche
-
Institute of Mathematics and Computer Science pays non établi dans la noticeStructure de recherche
-
Universidade Federal de Minas Gerais pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
University of Sao Paulo Materials Engeneering Departament pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Federal University of Amazonas pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Federal University of Minas Gerais pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Universidade de São Paulo, Universidade Federal do Amazonas et Institute of Physics, avec 5 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.