Computational methods to predict the reactivity of nanoparticles through structure–property relationships

纳米技术 生化工程 计算机科学 生物信息学 药物输送 多尺度建模 纳米颗粒 计算模型 领域(数学) 管理科学 材料科学 生物信息学 化学 工程类 人工智能 数学 生物 基因 纯数学 生物化学
作者
Albert Poater,Ana Gallegos,Miquel Solà,Luigi Cavallo,Andrew Worth
出处
期刊:Expert Opinion on Drug Delivery [Informa]
卷期号:7 (3): 295-305 被引量:68
标识
DOI:10.1517/17425240903508756
摘要

Importance of the field: Innovative biomedical techniques operational at the nanoscale level are being developed in therapeutics, including advanced drug delivery systems and targeted nanotherapy. Given the large number of nanoparticles that are being developed for possible biomedical use, the use of computational methods in the assessment of their properties is of key importance.Areas covered in this review: Among the in silico methods, quantum mechanics is still used rarely in the study of nanostructured particles. This review provides an overview of some of the main quantum mechanics methods that are already used in the assessment of chemicals. Furthermore, classical tools used in the chemistry field are described, to show their potential also in the pharmacological field.What the reader will gain: The current status of computational methods in terms of availability and applicability to nanoparticles, and recommendations for further research are highlighted.Take home message: The in silico modelling of nanoparticles can assist in targeting and filling gaps in knowledge on the effects of these particular particles. Computational models of the behaviour of nanoparticles in biological systems, including simulation models for predicting intermolecular interactions and harmful side effects, can be highly valuable in screening candidate particles for potential biomedical use in diagnostics, imaging and drug delivery.

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