فناوری نانو در دو حوزه‌ی حیاتی بیش از هر جا اثر گذاشته است: پزشکی و محیط‌زیست. در پزشکی، نانوذرات می‌توانند دارو را دقیقاً به سلول‌های هدف برسانند، عوارض جانبی را کاهش دهند و کارایی درمان را بالا ببرند. در محیط‌زیست، نانوکاتالیست‌ها و فوتوکاتالیست‌ها ابزارهایی قدرتمند برای تصفیه‌ی آب و هوا و کاهش آلاینده‌ها هستند. اما چالش اصلی همیشه یکسان است: چطور ذراتی بسازیم که هم کارآمد باشند و هم ایمن؟ اینجاست که هوش مصنوعی وارد می‌شود و نقش یک «مشاور هوشمند» را بازی می‌کند.
پزشکی شخصی و دارورسانی هوشمند
یکی از بزرگ‌ترین رویاهای پزشکی مدرن، رساندن دارو به سلول یا بافت خاص بدون آسیب به بقیه‌ی بدن است. نانوذرات به‌عنوان حامل‌های دارو این امکان را فراهم می‌کنند، اما طراحی آن‌ها پیچیده است. هوش مصنوعی با تحلیل هزاران داده‌ی شیمیایی و بیولوژیک، می‌تواند ترکیب بهینه‌ی نانوذرات، پوشش‌های سطحی و اندازه‌ی مناسب را پیشنهاد کند. به این ترتیب، احتمال رسیدن دارو به سلول هدف بیشتر می‌شود.
علاوه بر این، الگوریتم‌های یادگیری ماشین قادرند میزان سمیت و پایداری نانوذرات را در بدن پیش‌بینی کنند. این موضوع باعث می‌شود که فرایند توسعه‌ی داروهای مبتنی بر نانو کوتاه‌تر شود و مراحل پرهزینه‌ی آزمایشگاهی کاهش یابد.
جهت اطلاع بیشتر مقاله بررسی جامع فناوری نانو در پزشکی را مطالعه نمائید.
نانوحسگرهای هوشمند در تشخیص بیماری
هوش مصنوعی نه‌تنها در طراحی نانوذرات دارورسانی، بلکه در توسعه‌ی نانوحسگرها نیز نقش پررنگی دارد. نانوحسگرها قادرند مقادیر بسیار اندک از نشانگرهای زیستی بیماری را شناسایی کنند. ترکیب این حسگرها با الگوریتم‌های پردازش داده باعث می‌شود نتایج با دقت بالاتر و در زمان کوتاه‌تری تفسیر شوند. در آینده، دستگاه‌های پوشیدنی یا حتی آزمایش‌های خانگی می‌توانند با چنین حسگرهایی مجهز شوند و با کمک هوش مصنوعی، هشدارهای اولیه‌ی بیماری را ارائه دهند.
نانوکاتالیست‌ها و حفاظت از محیط زیست
در کنار پزشکی، یکی از مهم‌ترین میدان‌های بازی برای نانوفناوری، محیط‌زیست است. نانوکاتالیست‌ها می‌توانند آلاینده‌های آلی یا گازهای گلخانه‌ای را تجزیه کنند. برای مثال، ذرات ZnO یا TiO₂ به‌عنوان فوتوکاتالیست قادرند ترکیبات آلی موجود در فاضلاب صنعتی را زیر نور تجزیه کنند. اما طراحی یک نانوکاتالیست کارآمد وابسته به عوامل متعددی است: ساختار سطح، اندازه‌ی ذره، نوع ناخالصی‌ها و حتی شرایط عملیاتی.
اینجا هوش مصنوعی کمک می‌کند تا بهترین ترکیب و شرایط برای بیشترین بازدهی شناسایی شود. مدل‌های هوشمند با تحلیل داده‌های آزمایشگاهی، الگوهایی را کشف می‌کنند که ممکن است در نگاه اول پنهان باشند. این روند، توسعه‌ی نانوکاتالیست‌های جدید برای کاهش CO₂ یا تصفیه‌ی پساب‌ها را بسیار سریع‌تر کرده است.
کاربردهای هم‌افزای پزشکی و محیط زیست
نکته‌ی جالب اینجاست که بسیاری از دستاوردهای هوش مصنوعی در نانو، کاربردی دوگانه دارند. الگوریتمی که برای پیش‌بینی سمیت نانوذرات دارورسانی توسعه داده شده، می‌تواند برای بررسی ایمنی نانوکاتالیست‌ها در محیط‌زیست هم استفاده شود. همین‌طور داده‌های به‌دست‌آمده از نانوحسگرهای پزشکی می‌توانند در بهبود حسگرهای محیطی نیز به کار روند. این هم‌افزایی، روند پیشرفت را سریع‌تر می‌کند و هزینه‌ها را کاهش می‌دهد.
نتیجه‌گیری
ترکیب هوش مصنوعی با نانوفناوری در حوزه‌های پزشکی و محیط‌زیست، چشم‌اندازی روشن و امیدوارکننده به‌وجود آورده است. در پزشکی، دارورسانی هدفمند و نانوحسگرهای هوشمند می‌توانند تحولی اساسی در تشخیص و درمان بیماری‌ها ایجاد کنند. در محیط‌زیست نیز نانوکاتالیست‌ها و فوتوکاتالیست‌های طراحی‌شده با کمک هوش مصنوعی، راهی نو برای کاهش آلودگی‌ها و حفاظت از منابع طبیعی پیش پای ما می‌گذارند. آینده‌ی نزدیک بدون تردید شاهد گسترش این کاربردها خواهد بود و مرز میان آزمایشگاه و صنعت بیش از پیش کمرنگ می‌شود.
منابع
- Lim, E. K., Kim, T., Paik, S., Haam, S., Huh, Y. M., & Lee, K. (2015). Nanomaterials for theranostics: recent advances and future challenges. Chemical Reviews, 115(1), 327–394. https://doi.org/10.1021/cr300213b
- Vamathevan, J., et al. (2019). Applications of machine learning in drug discovery and development. Nature Reviews Drug Discovery, 18, 463–477. https://doi.org/10.1038/s41573-019-0024-5
- He, J., et al. (2020). Artificial intelligence in nanomedicine. Nanoscale, 12(5), 2337–2356. https://doi.org/10.1039/C9NR08572H
- Esteva, A., et al. (2019). A guide to deep learning in healthcare. Nature Medicine, 25, 24–29. https://doi.org/10.1038/s41591-018-0316-z
- Liu, J., Wei, T., Zhao, J., Huang, Y., & Deng, H. (2021). Machine learning-assisted design of nanomedicines. Advanced Drug Delivery Reviews, 174, 101–115. https://doi.org/10.1016/j.addr.2021.04.007
- Khin, M. M., Nair, A. S., Babu, V. J., Murugan, R., & Ramakrishna, S. (2012). A review on nanomaterials for environmental remediation. Energy & Environmental Science, 5(8), 8075–8109. https://doi.org/10.1039/C2EE21818F
- Chen, X., & Mao, S. S. (2007). Titanium dioxide nanomaterials: Synthesis, properties, modifications and applications. Chemical Reviews, 107(7), 2891–2959. https://doi.org/10.1021/cr0500535
- Huang, Y., et al. (2022). Machine learning in environmental nanotechnology. Nature Reviews Materials, 7, 832–851. https://doi.org/10.1038/s41578-022-00470-9
