Using of Machine Learning Capabilities to Predict Double Phosphate Structures for Biomedical Applications

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

In the rapidly developing field of biomedical research, the search for new materials with improved properties is crucial to moving the entire field forward. Double phosphates have generated significant interest in a wide range of applications, ranging from drug delivery systems to catalysts for biomedical reactions, and the fields of biomedicine and tissue engineering are no exception. In this article, we propose a method for finding new double phosphate materials based on machine learning, screening and applying data from structural databases, and we use this methodology combined with chemical knowledge to propose several promising materials for bone engineering. For the selected candidates, we develop a solid-phase synthesis procedure and apply physical characteristics to confirm the results. In addition, the role of microstructure, i.e. The porosity of frameworks based on these materials is discussed from a biomedical point of view, and several synthetic ways to adjust this parameter are proposed and investigated.

作者简介

E. Kolomenskaya

Southern Federal University

编辑信件的主要联系方式.
Email: kolomenskaya@sfedu.ru
俄罗斯联邦, Rostov-on-Don

V. Butova

Southern Federal University; Institute of General and Inorganic Chemistry of the Bulgarian Academy of Sciences

Email: kolomenskaya@sfedu.ru
俄罗斯联邦, Rostov-on-Don; Sofia, Bulgaria

Yu. Rusalev

Southern Federal University

Email: kolomenskaya@sfedu.ru
俄罗斯联邦, Rostov-on-Don

B. Protsenko

Southern Federal University

Email: kolomenskaya@sfedu.ru
俄罗斯联邦, Rostov-on-Don

A. Soldatov

Southern Federal University

Email: kolomenskaya@sfedu.ru
俄罗斯联邦, Rostov-on-Don

M. Butakova

Southern Federal University

Email: kolomenskaya@sfedu.ru
俄罗斯联邦, Rostov-on-Don

参考

  1. Bregiroux D., Popa K., Wallez G. // J. Solid State Chem. 2015. V. 230. P. 26. https://www.doi.org/10.1016/j.jssc.2015.06.010
  2. Tudorache F., Popa K., Mitoseriu L., Lupu N., Bregiroux D., Wallez G. // J. Alloys Compd. 2011. V. 509. P. 9127.
  3. Etude de la dissolution de britholites et de solutions solides monazite / brabantite dop´ees avec des actinides. / Kerdaniel E.D.F.d., Universit´e Paris Sud, 2007.
  4. Popa K., Wallez G., Bregiroux D., Loiseau P. // J. Solid State Chem. 2011. V. 184. Iss. 10. P. 2629. https://www.doi.org/10.1016/j.jssc.2011.07.037
  5. Tabuteau A., Pagès M., Livet J., Musikas C. // J. Mater. Sci. Lett. 1988. V. 7. № 12. P. 1315. https://www.doi.org/10.1007/BF00719969
  6. Popa K., Wallez G., Raison P.E., Bregiroux D., Apostolidis Ch., Lindqvist-Reis P., Konings R.J.M. // Inorg. Chem. 2010. V. 49. № 15. P. 6904. https://www.doi.org/10.1021/ic100376u
  7. Wallez G., Bregiroux D., Popa K., Raison P.E., Apostolidis Ch., Lindqvist-Reis P., Konings R.J.M., Popa A.F. // Europ. J. Inorg. Chem. 2010. V. 2011. Iss. 1. P. 110. https://www.doi.org/10.1002/ejic.201000777
  8. Zhang Z.-J., Chen H.-H., Yang X.-X., Zhao J.-T., Zhang G.-B., Shi Ch.-Sh. // J. Phys. D: Appl. Phys. 2008. V. 41. P. 105503. https://www.doi.org/10.1088/0022-3727/41/10/105503
  9. Ganose A.M., Jain A. // MRS Comm. 2019. V. 9. № 3. P. 874. https://www.doi.org/10.1557/mrc.2019.94
  10. Pies W., Weiss A. References for Vol. III/7. // Landolt-Börnstein - Group III Condensed Matter 7G. / Ed. Hellwege K.-H., Hellwege A.M. SpringerMaterials, 1971–1972. P. 425. https://www.doi.org/10.1007/10201585_20
  11. Morin E., Wallez G., Jaulmes S., Couturier J.C., Quarton M. // J. Solid State Chem. 1998. V. 137. Iss. 2. P. 283. https://www.doi.org/10.1006/jssc.1997.7735
  12. Popa K., Konings R. J. M., Bouëxière D., Popa A.F., Geisler T. // Adv. Sci. Technol. 2006. V. 45. P. 2012. https://www.doi.org/10.4028/www.scientific.net/AST.45.2012
  13. Huang Y., Cao Y., Jiang Ch., Shi L., Tao Y., Seo H.J. // Jpn. J. Appl. Phys. 2008. V. 47. P. 6364. https://www.doi.org/10.1143/jjap.47.6364
  14. Popa K., Konings R. J. M., Beneš O., Geisler T., Popa A.F. // Thermochimica Acta. 2006. V. 451. № 1–2. P. 1. https://www.doi.org/10.1016/j.tca.2006.08.011
  15. Larsson S., Fazzalari N.L. // Archives of Orthopaedic and Trauma Surgery. 2014. V. 134. № 2. P. 291. https://www.doi.org/10.1007/s00402-012-1558-8
  16. Marie P.J. // Bone. 2007. V. 40. № 5. P. 5. https://www.doi.org/10.1016/j.bone.2007.02.003
  17. Querido W., Rossi A.L., Farina M. // Micron. 2016. V. 80. № P. 122. https://www.doi.org/10.1016/j.micron.2015.10.006
  18. Doublier A., Farlay D., Khebbab M.T., Jaurand X., Meunier P.J., Boivin G. // Europ. J. Endocrinology. 2011. V. 165. № 3. P. 469. https://www.doi.org/10.1530/EJE-11-0415
  19. Baron R., Tsouderos Y. // Europ. J. Pharmacology. 2002. V. 450. № 1. P. 11. https://www.doi.org/10.1016/s0014-2999(02)02040-x
  20. Rybchyn M.S., Slater M., Conigrave A.D., Mason R.S. // J. Bio. Chem. 2011. V. 286. № 27. P. 23771. https://www.doi.org/10.1074/jbc.M111.251116
  21. Bellefqih H., Fakhreddine R., Tigha R., Aatiq A. // Mediterranean J. Chem. 2020. V. 10. № 8. P. https://www.doi.org/10.13171/mjc10802108201448hb
  22. Shepherd J.H., Best S.M. // JOM. 2011. V. 63. № 4. P. 83. https://www.doi.org/10.1007/s11837-011-0063-9
  23. Hench L.L., Polak J.M. // Science. 2002. V. 295. № 5557. P. 1014. https://www.doi.org/10.1126/science.1067404
  24. Amin S., Achenbach S.J., Atkinson E.J., Khosla S., Melton L.J. III // J. Bone Mineral Res. 2014. V. 29. № 3. P. 581. https://www.doi.org/10.1002/jbmr.2072
  25. McCabe G.P., Badylak S.F. // Biomaterials. 2009. V. 30. Iss. 8. P. 1482. https://www.doi.org/10.1016/j.biomaterials.2008.11.040
  26. Hutmacher D.W. // Biomaterials. 2000. V. 21. Iss. 24. P. 2529. https://www.doi.org/10.1016/s0142-9612(00)00121-6
  27. Kokubo T., Kim H.M., Kawashita M. // Biomaterials. 2003. V. 24. Iss. 13. P. 2161. https://www.doi.org/10.1016/s0142-9612(03)00044-9
  28. Porter J.R., Ruckh T.T., Popat K.C. // Biotechnol. Prog. 2009. V. 25. № 6. P. 1539. https://www.doi.org/10.1002/btpr.246
  29. Rho J.Y., Kuhn-Spearing L., Zioupos P. // Med. Eng. Phys. 1998. V. 20. № 2. P. 92. https://www.doi.org/10.1016/s1350-4533(98)00007-1
  30. Gao C., Deng Y., Feng P., Mao Zh., Li P., Yang B., Deng J., Cao Y., Shuai C., Peng Sh. // Int. J. Mol. Sci. 2014. V. 15. Iss. 3. P. 4714. https://www.doi.org/10.3390/ijms15034714
  31. Liu F.-H.// J. Sol-Gel Sci. Technol. 2012. V. 64. № 3. P. 704. https://www.doi.org/10.1007/s10971-012-2905-5
  32. Preethi Soundarya S., Haritha Menon A., Viji Chandran S. и др.// Int J Biol Macromol. 2018. V. 119. № P. 1228. https://www.doi.org/10.1016/j.ijbiomac.2018.08.056
  33. Seok J. M., Rajangam T., Jeong J. E., Selvamurugan N. // J. Mater. Chem. B. 2020. V. 8. P. 951. https://www.doi.org/10.1039/c9tb02360g
  34. Zadpoor A.A. // Biomater. Sci. 2015. V. 3. № 2. P. 231. https://www.doi.org/10.1039/c4bm00291a
  35. Chen X., Fan H., Deng X., Wu L., Yi T., Gu L., Zhou Ch., Fan Y., Zhang X. // Nanomaterials. 2018. V. 8. Iss. 11. https://www.doi.org/10.3390/nano8110960
  36. Javadzadeh Y., Hamedeyazdan S. Floating Drug Delivery Systems for Eradication of Helicobacter pylori in Treatment of Peptic Ulcer Disease. // Trends in Helicobacter pylori Infection. / Ed. Roesler B.M. InTech, 2014. https://www.doi.org/10.5772/57353
  37. Mabrouk M., El-Bassyouni T.G., Beherei H., Kenawy S.H. Inorganic additives to augment the mechanical properties of 3D-printed systems 4. // Advanced 3D-Printed Sys-tems and Nanosystems for Drug Delivery and Tissue Engineering. Elsevier Inc., 2020. P. 83.
  38. Tripathi G., Basu B. // Ceram. Int. 2012. V. 38. Iss. 1. P. 341. https://www.doi.org/10.1016/j.ceramint.2011.07.012
  39. Pramanik S., Agarwal A. K., Rai K. N., Garg A. // Ceram. Int. 2007. V. 33. Iss. 3. P. 419. https://www.doi.org/10.1016/j.ceramint.2005.10.025
  40. Merli G.J., Weitz H.H. Medical Management of the Surgical Patient. Elsevier Inc., 2008. 864 p.
  41. Hao Y.I. // Vox Sanguinis. 2009. V. 36. № 5. P. 313. https://www.doi.org/10.1111/j.1423-0410.1979.tb04441.x
  42. Jeong S., Jeon Y., Mun J., Jeong S.M., Liang H., Chung K., Yi P.-I., An B.-S., Seo S. // Chemosensors. 2023. V. 11. Iss. 1. P. 49. https://www.doi.org/10.3390/chemosensors11010049
  43. Lasky F.D., Li Z.M.C., Shaver D.D., Savory J., Savory M.G., Willey D.G., Mikolak B.J., Lantry Ch.L. // Clinical Biochemistry. 1985. V. 18. Iss. 5. P. 290. https://doi.org/10.1016/S0009-9120(85)80034-5
  44. Chen C., Ong S.P. // Nature Computational Science. 2022. V. 2. № 11. P. 718. https://www.doi.org/10.1038/s43588-022-00349-3
  45. Petříček V., Dušek M., Palatinus L. // Zeitschrift für Kristallographie. 2014. V. 229. № 5. P. 345. https://www.doi.org/10.1515/zkri-2014-1737
  46. Sing K.S.W. // Pure Appl. Chem. 1985. V. 57. № 4. P. 603. https://www.doi.org/10.1351/pac1985570-40603

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».