virus-like particles (vlps) from synthesis to targeted drug delivery, vaccine approaches, and gene therapy

Vlps are spontaneously generated from viral capsid proteins. vlps imitate genuine viruses visually and physiologicallybut lack viral dna. various vlp designs provide structural and functional appeal. spontaneous polymerization of viral capsid proteins may result in vlps with geometrical symmetry, which are often icosahedral, spherical, or rod-like.moreover, functionalized vlps may precisely target cancer cells and recruit macrophages to destroy them. the ability to target tumors for therapeutic drug delivery through using vlp-based delivery platforms in novel and intriguing aspects related to cancer treatment is the primary goal of vlp design. cancer therapies require precise targeting of diagnostic or therapeutic elements to tumor cells while avoiding healthy cells and tissues. vlps offer an innovative approachas site-specific drug delivery systems reducing systemic toxicity and injury to healthy cells. immunotherapy, which boosts the host’s immune system, has fewer side effects. cancer vaccines aim to induce an immune response that provides protection against tumor cells. due to their naturally fitted particle size and repetitive structural order, vlps may be employed as a vaccine without any adjuvant. this review aims to provide basic information on vlps and outline current studies on their use as drug and vaccine delivery systems in different cancers, highlighting their potential as a promising cancer treatment strategy. recombinant vlp structures can be enhanced by including antigenic epitopes of viruses or different disease-related antigens and targeting peptides to the interior and exterior surfaces,making them potential tools for future immunizations with preventive and regenerative qualities. additionally, vlp-based delivery strategies may enhance immunogenicity and provide a more effective and safer approach to managing solid cancers with fewer side effects compare to chemotherapy or radiation. however, the production of chimeric vlps still faces challenges, such as the need for more reliable preclinical animal models and associated costs despite these obstacles, ongoing research will improve vlp-based technologies and increase their potential advantages.

virus-like particles (vlps) from synthesis to targeted drug delivery, vaccine approaches, and gene therapy

ادغام یادگیری ماشین (ml) و هوش مصنوعی (ai) در بیوتکنولوژی حیوانات در حال ایجاد تحولی اساسی در این حوزه است، به ویژه در کشورهای در حال توسعه که کشاورزی و دامداری نقش مهمی در اقتصاد دارند. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین امکان تحلیل داده‌ها را در حوزه‌هایی مانند بهینه‌سازی ژنتیکی، پیش‌بینی بیماری و مدیریت دام‌ها به‌طور کارآمدتر فراهم می‌کنند و به بهبود بهره‌وری و پایداری منجر می‌شوند. با افزایش دسترسی به داده‌ها، مدل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند حجم زیادی از اطلاعات را از منابع متنوعی مانند شرایط محیطی، نشانگرهای ژنتیکی و سوابق بهداشتی پردازش کرده و بینش‌های دقیق‌تری نسبت به روش‌های سنتی ارائه دهند. پیشرفت‌های اخیر شامل سیستم‌های تشخیصی مبتنی بر هوش مصنوعی برای شناسایی و مدیریت شیوع بیماری‌ها است که امکان پاسخ‌دهی سریع‌تر و مداخلات هدفمندتری را فراهم می‌کند و در نهایت زیان‌های اقتصادی را کاهش می‌دهد. تکنیک‌های پیشرفته پرورش اکنون از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی ویژگی‌های ژنتیکی مطلوب استفاده می‌کنند و به کشاورزان این امکان را می‌دهند تا تصمیمات پرورشی مبتنی بر داده بگیرند. بهبود کارایی تغذیه، که یک حوزه حیاتی دیگر است، از توانایی هوش مصنوعی در تحلیل نیازهای تغذیه‌ای و بهینه‌سازی زمانبندی تغذیه براساس نیازهای فردی حیوانات بهره می‌برد و ضایعات و هزینه‌ها را کاهش می‌دهد. علاوه بر این، هوش مصنوعی به‌طور فزاینده‌ای در پایش سلامت حیوانات با استفاده از ابزارهایی مانند سیستم‌های مبتنی بر صدا و حسگرهای پیزوالکتریک در قلاده‌های هوشمند که رفتارهای مرتبط با مشکلات سلامت را ردیابی می‌کنند، به کار گرفته می‌شود. در بخش لبنیات، مدل‌های هوش مصنوعی ریسک‌های بهداشتی مانند آلودگی نیترات در شیر را ارزیابی کرده و به تولید غذای ایمن‌تر و بهبود سلامت عمومی کمک می‌کنند. این مقاله نقش تحول‌آفرین هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در بیوتکنولوژی حیوانات را بررسی می‌کند و بر مناطق در حال توسعه که بهینه‌سازی منابع در آن‌ها ضروری است، تمرکز دارد. با ساده‌سازی تکنیک‌های پیچیده و ارائه آموزش‌های گام به گام، این کار تلاش دارد تا محققان و متخصصان را به ابزارهای عملی برای استفاده از هوش مصنوعی در بیوتکنولوژی حیوانات مجهز کند.