論文の概要: Simulation of Nanorobots with Artificial Intelligence and Reinforcement Learning for Advanced Cancer Cell Detection and Tracking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02345v1
- Date: Mon, 04 Nov 2024 18:16:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-05 21:27:55.229173
- Title: Simulation of Nanorobots with Artificial Intelligence and Reinforcement Learning for Advanced Cancer Cell Detection and Tracking
- Title（参考訳）: 高度ながん細胞検出・追跡のための人工知能と強化学習によるナノロボットのシミュレーション
- Authors: Shahab Kavousinejad,
- Abstract要約: 本研究では,複雑な環境下でのナノロボットナビゲーションを最適化するための新しい強化学習フレームワークを提案する。
計算機シミュレーションモデルを用いて,癌細胞と生物学的障壁を有する三次元空間におけるナノロボットの挙動を探索する。
提案手法はQラーニングを用いてリアルタイムバイオマーカー濃度データに基づいて運動戦略を洗練し,ナノロボットが標的とする薬物のデリバリーのために癌組織への自律移動を可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Nanorobots are a promising development in targeted drug delivery and the treatment of neurological disorders, with potential for crossing the blood-brain barrier (BBB). These small devices leverage advancements in nanotechnology and bioengineering for precise navigation and targeted payload delivery, particularly for conditions like brain tumors, Alzheimer's disease, and Parkinson's disease. Recent progress in artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) has improved the navigation and effectiveness of nanorobots, allowing them to detect and interact with cancer cells through biomarker analysis. This study presents a new reinforcement learning (RL) framework for optimizing nanorobot navigation in complex biological environments, focusing on cancer cell detection by analyzing the concentration gradients of surrounding biomarkers. We utilize a computer simulation model to explore the behavior of nanorobots in a three-dimensional space with cancer cells and biological barriers. The proposed method uses Q-learning to refine movement strategies based on real-time biomarker concentration data, enabling nanorobots to autonomously navigate to cancerous tissues for targeted drug delivery. This research lays the groundwork for future laboratory experiments and clinical applications, with implications for personalized medicine and less invasive cancer treatments. The integration of intelligent nanorobots could revolutionize therapeutic strategies, reducing side effects and enhancing treatment effectiveness for cancer patients. Further research will investigate the practical deployment of these technologies in medical settings, aiming to unlock the full potential of nanorobotics in healthcare.
- Abstract（参考訳）: ナノロボットは、標的となる薬物のデリバリーと神経疾患の治療において有望な発展であり、血液脳関門(BBB)を横断する可能性がある。
これらの小さなデバイスは、ナノテクノロジーとバイオエンジニアリングの進歩を活用して正確なナビゲーションと、特に脳腫瘍、アルツハイマー病、パーキンソン病などの疾患に対する目標ペイロードの配送を可能にしている。
人工知能(AI)と機械学習(ML)の最近の進歩はナノロボットのナビゲーションと効果を改善し、バイオマーカー分析によってがん細胞の検出と相互作用を可能にしている。
本研究では, 複雑な生物環境下でのナノロボットナビゲーションを最適化するための新しい強化学習(RL)フレームワークについて, 周辺バイオマーカーの濃度勾配を解析して癌細胞検出に焦点を当てた。
計算機シミュレーションモデルを用いて,癌細胞と生物学的障壁を有する三次元空間におけるナノロボットの挙動を探索する。
提案手法はQラーニングを用いてリアルタイムバイオマーカー濃度データに基づいて運動戦略を洗練し,ナノロボットが標的とする薬物のデリバリーのために癌組織への自律移動を可能にする。
本研究は, パーソナライズド・メディカルと低侵襲癌治療に関する今後の臨床実験と臨床応用の基盤となるものである。
インテリジェントなナノロボットの統合は治療戦略を革新させ、副作用を減らし、がん患者に対する治療効果を高める可能性がある。
さらに、医療分野におけるナノロボティクスの可能性を最大限に活用することを目的として、医療分野におけるこれらの技術の実践的展開について検討する。
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