AI-driven precision subcellular navigation with fluorescent probes

荧光 亚细胞定位 计算机科学 人工智能 纳米技术 材料科学 生物 生物化学 物理 光学 细胞质
作者
Yingli Zhu,Yanpeng Fang,Wenzhi Huang,Weiheng Zhang,Fei Chen,Jie Dong,Wenbin Zeng
出处
期刊:Journal of Materials Chemistry B [Royal Society of Chemistry]
卷期号:12 (43): 11054-11062 被引量:6
标识
DOI:10.1039/d4tb01835d
摘要

Precise navigation within intricate biological systems is pivotal for comprehending cellular functions and diagnosing diseases. Fluorescent molecular probes, designed to target specific biological molecules, are indispensable tools for this endeavor. This paper delves into the revolutionary potential of artificial intelligence (AI) in crafting highly precise and effective fluorescent probes. We will discuss how AI can be employed to: design new subcellular dyes by optimizing physicochemical properties; design prospective subcellular targeting probes based on specific receptors; quantitatively explore the potential chemical laws of fluorescent molecules to optimize the optical properties of fluorescent probes; optimize the comprehensive properties of the probe and guide the construction of multifunctional targeting probes. Additionally, we showcase recent AI-driven advancements in probe development and their successful biomedical applications, while addressing challenges and outlining future directions towards transforming subcellular research, diagnostics, and drug discovery.
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