Решение естественнонаучных задач долгое время подразумевало использование эмпирического подхода, основанного только лишь на анализе полученных группой экспериментальных результатов. Естественно, что с ростом масштабности научных задач и мировых вызовов, их решение стало приобретать все более частный характер, а многие проблемы до сих пор остаются либо плохо решаемыми, либо нерешаемыми вовсе, что в свою очередь может приобрести принципиально новую динамику при внедрении data-driven подхода, в основе которого не использование классических теорий и знаний, а работа с уже известными и доступными данными, пусть и крайне разрозненными и плохо структурированными.
Системы доставки лекарственных препаратов (DDS) продемонстрировали уникальную специфичность и высокую эффективность при производстве фармацевтических препаратов, что подтверждается большим количеством одобренных FDA наномедицинских препаратов, обладающих повышенной селективностью, управляемой кинетикой высвобождения лекарственного средства и синергетическим эффектом. Тем не менее, на сегодняшний день рациональный дизайн и высокопроизводительная разработка на основе наноматериалов для конкретных целей не является рутинной практикой, в основном из-за ограниченных возможностей ученых эффективно получать, анализировать, управлять и понимать сложные и постоянно растущие наборы экспериментальных данных, которые критически важны для разработки DDS с набором желаемых функций. В то же время эта задача может быть выполнима при подходах, основанных на данных, экспериментах с высокой пропускной способностью, автоматизацией процессов, технологий искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML), которые именуются четвертой парадигмой научного исследования. Следовательно, интеграция этих подходов с наномедициной и нанотехнологиями может потенциально ускорить рациональный дизайн и высокопроизводительную разработку высокоэффективных нанофарм лекарств и интеллектуальных материалов с заранее определенными функциями. В ходе реализации проекта мы перейдем к новому формату создания нанофарм препаратов и биоматериалов, в основе которого будет применение высокопроизводительных методов генерации данных, технологий цифрового инжиниринга получаемых продуктов, а также скрининговые экспресс-платформы по доклинической валидации препаратов. Эти научные результаты будут использованы для ускорения трансляции препаратов в клинику.