Editorial Ilmu Komputer & AI
Open AccessOA2023
Pembelajaran mesin terapan sebagai pendorong desain biomaterial polimer
Pembelajaran mesin menawarkan pendekatan transformatif untuk desain biomaterial polimer dengan mengurangi sintesis coba-coba, tetapi kurangnya karakterisasi terstandar untuk parameter medis seperti waktu degradasi dan biokompatibilitas menjadi tantangan signifikan. Digest ini mengulas upaya saat ini dan menguraikan arah masa depan untuk mengatasi hambatan tersebut.
Samantha M. McDonald; Emily Augustine; Quinn Lanners; C. Rudin; L. Brinson; M. Becker· Nature Communications· 2023· DOI 10.1038/s41467-023-40459-8
Masalah inti
Polimer merupakan bagian integral dari masyarakat modern, dan penggunaannya dalam produk medis sangat luas. Namun, variasi polimer komersial yang digunakan dalam kedokteran tetap mengejutkan terbatas. Meskipun ada investasi signifikan dalam mengembangkan biomaterial polimer baru untuk memenuhi kebutuhan klinis yang belum terpenuhi, kemajuannya lambat. Pembelajaran mesin (ML) menghadirkan peluang yang belum pernah ada sebelumnya untuk mempercepat bidang ini dengan melewati sintesis coba-coba tradisional, sehingga mengurangi waktu dan sumber daya yang dibutuhkan untuk penemuan baru. Makalah ini mengidentifikasi kesenjangan kritis di persimpangan ML terapan dan desain polimer biomedis, mengulas upaya saat ini, dan memberikan pandangan tentang tantangan dan arah masa depan.
Inovasi
Para penulis melakukan tinjauan komprehensif terhadap literatur yang ada dan upaya saat ini yang merintis ML terapan dalam desain polimer. Mereka meneliti bagaimana desain eksperimen kombinatorial dan throughput tinggi telah digunakan untuk mengatasi masalah ketersediaan data. Metodologi ini melibatkan sintesis temuan dari berbagai studi untuk menyoroti kemajuan terkini dan mengidentifikasi hambatan, khususnya kurangnya karakterisasi terstandar untuk parameter yang relevan secara medis seperti waktu degradasi dan biokompatibilitas. Tinjauan ini juga mempertimbangkan konteks yang lebih luas dari aplikasi ML dalam ilmu material dan teknik biomedis.
Pendahuluan
Polimer merupakan bagian integral dari masyarakat modern, dan penggunaannya dalam produk medis sangat luas. Namun, variasi polimer komersial yang digunakan dalam kedokteran tetap mengejutkan terbatas. Meskipun ada investasi signifikan dalam mengembangkan biomaterial polimer baru untuk memenuhi kebutuhan klinis yang belum terpenuhi, kemajuannya lambat. Pembelajaran mesin (ML) menghadirkan peluang yang belum pernah ada sebelumnya untuk mempercepat bidang ini dengan melewati sintesis coba-coba tradisional, sehingga mengurangi waktu dan sumber daya yang dibutuhkan untuk penemuan baru. Makalah ini mengidentifikasi kesenjangan kritis di persimpangan ML terapan dan desain polimer biomedis, mengulas upaya saat ini, dan memberikan pandangan tentang tantangan dan arah masa depan.
Mengapa penting
Para penulis berpendapat bahwa kurangnya ketersediaan dan karakterisasi terstandar untuk parameter yang relevan dengan kedokteran merupakan hambatan yang hampir tidak dapat diatasi untuk desain biomaterial berbantuan ML. Mereka membahas perlunya upaya seluruh komunitas untuk menstandarkan pengumpulan dan berbagi data, termasuk pengembangan basis data yang mencakup data biokompatibilitas dan degradasi. Mereka juga menekankan pentingnya kolaborasi interdisipliner antara ahli ML, kimiawan polimer, dan insinyur biomedis. Makalah ini memberikan pandangan tentang arah masa depan, menyarankan bahwa kemajuan dalam eksperimen otomatis dan infrastruktur data dapat membantu menjembatani kesenjangan. Pada akhirnya, mengatasi tantangan ini dapat merevolusi desain biomaterial polimer, yang mengarah pada pengembangan perawatan medis yang lebih cepat.
Siapa yang sebaiknya membaca
Pembaca Research Digest dan praktisi rumpun ini.
Membuka konten member…