論文の概要: AI and Machine Learning Approaches for Predicting Nanoparticles Toxicity The Critical Role of Physiochemical Properties

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15322v1
• Date: Fri, 6 Sep 2024 08:36:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 19:54:40.887780
• Title: AI and Machine Learning Approaches for Predicting Nanoparticles Toxicity The Critical Role of Physiochemical Properties
• Title（参考訳）: ナノ粒子の毒性予測のためのAIと機械学習のアプローチ : 物理化学的特性の重要な役割
• Authors: Iqra Yousaf,
• Abstract要約: 本研究は, サイズ, 形状, 表面電荷, 化学組成などの物理化学的特性を解析し, 毒性への影響を明らかにすることに焦点を当てた。 本研究は, 酸素原子, 粒子径, 表面積, 投与量, 曝露期間が毒性に及ぼす影響を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This research investigates the use of artificial intelligence and machine learning techniques to predict the toxicity of nanoparticles, a pressing concern due to their pervasive use in various industries and the inherent challenges in assessing their biological interactions. Employing models such as Decision Trees, Random Forests, and XGBoost, the study focuses on analyzing physicochemical properties like size, shape, surface charge, and chemical composition to determine their influence on toxicity. Our findings highlight the significant role of oxygen atoms, particle size, surface area, dosage, and exposure duration in affecting toxicity levels. The use of machine learning allows for a nuanced understanding of the intricate patterns these properties form in biological contexts, surpassing traditional analysis methods in efficiency and predictive power. These advancements aid in developing safer nanomaterials through computational chemistry, reducing reliance on costly and time-consuming experimental methods. This approach not only enhances our understanding of nanoparticle behavior in biological systems but also streamlines the safety assessment process, marking a significant stride towards integrating computational techniques in nanotoxicology.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, ナノ粒子の毒性予測に人工知能と機械学習を用い, 様々な産業で広く利用されていること, 生物学的相互作用を評価する上で固有の課題について検討する。 決定木、ランダムフォレスト、XGBoostなどのモデルを用いて、サイズ、形状、表面電荷、化学組成などの物理化学的性質を分析し、毒性への影響を判定する。 本研究は, 酸素原子, 粒子径, 表面積, 投与量, 曝露期間が毒性に及ぼす影響を明らかにする。 機械学習を使用することで、これらの特性が生物学的文脈で形成する複雑なパターンの微妙な理解が可能になり、効率性と予測力において従来の分析手法を超越する。 これらの進歩は、計算化学によるより安全なナノマテリアルの開発に役立ち、コストと時間のかかる実験手法への依存を減らす。 このアプローチは、生体系におけるナノ粒子の挙動の理解を深めるだけでなく、安全性評価プロセスの合理化にも寄与し、ナノ毒性学における計算技術の統合に向けた重要な一歩となった。

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