Convergence of Artificial Intelligence in Biotechnology: Innovations and Prospects
Convergence of artificial intelligence with bionanotechnology shifts the “green” microbial synthesis of nanoparticles from an empirical approach to rational, data-driven design, enhancing reproducibility and technological maturity of the processes. The aim of this work was to summarize current knowl...
Gespeichert in:
| Datum: | 2026 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , , , , , , , , , , , , , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
PH "Akademperiodyka" of the NAS of Ukraine
2026
|
| Online Zugang: | https://ojs.microbiolj.org.ua/index.php/mj/article/view/408 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Microbiological Journal |
Institution
Microbiological Journal| _version_ | 1865485916778266624 |
|---|---|
| author | Bityutskyy, V.S. Tsekhmistrenko, S.I. Tymoshok, N.O. Melnichenko, A.M. Yekimov, Sergey Šálková, Daniela Spivak, M.Ya. Kishko, K.M. Бітюцький, В.С. Цехмістренко, С.І. Тимошок, Н.О. Мельниченко, О.М. Якімов, С. Салкова, Д. Співак, М.Я. Кишко, К.М. |
| author_facet | Bityutskyy, V.S. Tsekhmistrenko, S.I. Tymoshok, N.O. Melnichenko, A.M. Yekimov, Sergey Šálková, Daniela Spivak, M.Ya. Kishko, K.M. Бітюцький, В.С. Цехмістренко, С.І. Тимошок, Н.О. Мельниченко, О.М. Якімов, С. Салкова, Д. Співак, М.Я. Кишко, К.М. |
| author_sort | Bityutskyy, V.S. |
| baseUrl_str | https://ojs.microbiolj.org.ua/index.php/mj/oai |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2026-05-17T14:04:05Z |
| description | Convergence of artificial intelligence with bionanotechnology shifts the “green” microbial synthesis of nanoparticles from an empirical approach to rational, data-driven design, enhancing reproducibility and technological maturity of the processes. The aim of this work was to summarize current knowledge and outline the role of AI, machine learning, and deep learning methods in multifactorial optimization of biosynthesis conditions, prediction of nanoparticle properties prior to their production, guided self-assembly and engineering of producer strains, as well as in ensuring the safety of nanomaterials in line with the Safe-by-Design concept. Methods. Publications from 2020–2025 in PubMed, ACM, ScienceDirect, Google Scholar, and Scilit databases were analyzed, applying double screening and thematic synthesis. It was established that the use of AI significantly reduces the number of experiments, enables coordinated control of process parameters, ensures transfer of synthesis conditions between laboratory and pilot-scale setups, and allows ex-ante prediction of nanoparticle stability, bioactivity, and antimicrobial action. In particular, for La-doped ZnO nanoparticles, model accuracy reached R² ≈ 0.96. A promising direction is programmed self-assembly of nanoscale structures, algorithmic selection of surface functionalization, and control of the protein “corona,” which determines biocompatibility and immune response. Another important result is the unification of toxicological data and improvement of regulatory compliance of products owing to explainable AI methods and integration with real-time process analytical control, as well as process design with quality built in from the outset. Thus, the convergence of artificial intelligence and “green” microbial synthesis establishes a platform for precision engineering of biogenic nanomaterials with predictable properties, where strategic success depends on high-quality data, algorithm transparency, and interdisciplinary collaboration. |
| first_indexed | 2026-05-18T01:00:06Z |
| format | Article |
| id | oai:ojs2.ojs.microbiolj.org.ua:article-408 |
| institution | Microbiological Journal |
| keywords_txt_mv | keywords |
| language | English |
| last_indexed | 2026-05-18T01:00:06Z |
| publishDate | 2026 |
| publisher | PH "Akademperiodyka" of the NAS of Ukraine |
| record_format | ojs |
| spelling | oai:ojs2.ojs.microbiolj.org.ua:article-4082026-05-17T14:04:05Z Convergence of Artificial Intelligence in Biotechnology: Innovations and Prospects Конвергенція штучного інтелекту в біонанотехнології: інновації та перспективи Bityutskyy, V.S. Tsekhmistrenko, S.I. Tymoshok, N.O. Melnichenko, A.M. Yekimov, Sergey Šálková, Daniela Spivak, M.Ya. Kishko, K.M. Бітюцький, В.С. Цехмістренко, С.І. Тимошок, Н.О. Мельниченко, О.М. Якімов, С. Салкова, Д. Співак, М.Я. Кишко, К.М. artificial intelligence machine learning deep learning bionanotechnology green synthesis microorganisms nanoparticles digital twins environmental safety Safe-by-Design штучний інтелект машинне навчання глибинне навчання біонанотехнології зелений синтез мікроорганізми наночастинки цифрові двійники екологічна безпека Safe-by-Design Convergence of artificial intelligence with bionanotechnology shifts the “green” microbial synthesis of nanoparticles from an empirical approach to rational, data-driven design, enhancing reproducibility and technological maturity of the processes. The aim of this work was to summarize current knowledge and outline the role of AI, machine learning, and deep learning methods in multifactorial optimization of biosynthesis conditions, prediction of nanoparticle properties prior to their production, guided self-assembly and engineering of producer strains, as well as in ensuring the safety of nanomaterials in line with the Safe-by-Design concept. Methods. Publications from 2020–2025 in PubMed, ACM, ScienceDirect, Google Scholar, and Scilit databases were analyzed, applying double screening and thematic synthesis. It was established that the use of AI significantly reduces the number of experiments, enables coordinated control of process parameters, ensures transfer of synthesis conditions between laboratory and pilot-scale setups, and allows ex-ante prediction of nanoparticle stability, bioactivity, and antimicrobial action. In particular, for La-doped ZnO nanoparticles, model accuracy reached R² ≈ 0.96. A promising direction is programmed self-assembly of nanoscale structures, algorithmic selection of surface functionalization, and control of the protein “corona,” which determines biocompatibility and immune response. Another important result is the unification of toxicological data and improvement of regulatory compliance of products owing to explainable AI methods and integration with real-time process analytical control, as well as process design with quality built in from the outset. Thus, the convergence of artificial intelligence and “green” microbial synthesis establishes a platform for precision engineering of biogenic nanomaterials with predictable properties, where strategic success depends on high-quality data, algorithm transparency, and interdisciplinary collaboration. Інтеграція штучного інтелекту з біонанотехнологією переводить «зелений» мікробний синтез наночастинок від емпіричного підходу до раціонального дано-керованого проєктування, підвищуючи відтворюваність і технологічну зрілість процесів. Метою роботи було узагальнити сучасні дані та окреслити роль методів AI, машинного та глибинного навчання в багатофакторній оптимізації умов біосинтезу, передбаченні властивостей наночастинок до їх одержання, керованій самозбірці й інженерії штамів-продуцентів, а також у забезпеченні безпечності наноматеріалів відповідно до концепції Safe-by-Design. Методи. Для цього було проаналізовано публікації 2020–2025 років у базах PubMed, ACM, ScienceDirect, Google Scholar та Scilit, проведено подвійний скринінг та тематичний синтез. Встановлено, що використання AI дозволяє суттєво зменшити кількість експериментів, узгоджено керувати параметрами процесу, забезпечувати перенесення умов синтезу між лабораторними і пілотними установками, а також здійснювати ex-ante прогноз стабільності, біоактивності та антимікробної дії наночастинок, зокрема для La-допованих ZnO наночастинок точність моделей сягала R²≈0,96. Перспективним напрямом є програмована самозбірка нанорозмірних структур, алгоритмічний підбір функціоналізації поверхні та контроль білкової «корони», що визначає біосумісність і імунну відповідь. Важливими результатами є також уніфікація токсикологічних даних і підвищення регуляторної придатності продукції завдяки методам пояснюваного AI та інтеграції з аналітичним контролем процесу в реальному часі та проєктування процесу так, щоб якість була закладена із самого початку. Таким чином, конвергенція штучного інтелекту та «зеленого» мікробного синтезу формує платформу прецизійної інженерії біогенних наноматеріалів із прогнозованими властивостями, де стратегічний успіх залежить від якісних даних, прозорості алгоритмів та міждисциплінарної співпраці. PH "Akademperiodyka" of the NAS of Ukraine 2026-05-17 Article Article application/pdf https://ojs.microbiolj.org.ua/index.php/mj/article/view/408 10.15407/ Mikrobiolohichnyi Zhurnal; Vol. 87 No. 6 (2025): Mikrobiolohichnyi Zhurnal; 86-106 Мікробіологічний журнал; Том 87 № 6 (2025): Мікробіологічний журнал; 86-106 2616-9258 1028-0987 10.15407/ en https://ojs.microbiolj.org.ua/index.php/mj/article/view/408/157 Copyright (c) 2026 Mikrobiolohichnyi Zhurnal https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 |
| spellingShingle | Bityutskyy, V.S. Tsekhmistrenko, S.I. Tymoshok, N.O. Melnichenko, A.M. Yekimov, Sergey Šálková, Daniela Spivak, M.Ya. Kishko, K.M. Бітюцький, В.С. Цехмістренко, С.І. Тимошок, Н.О. Мельниченко, О.М. Якімов, С. Салкова, Д. Співак, М.Я. Кишко, К.М. Convergence of Artificial Intelligence in Biotechnology: Innovations and Prospects |
| title | Convergence of Artificial Intelligence in Biotechnology: Innovations and Prospects |
| title_alt | Конвергенція штучного інтелекту в біонанотехнології: інновації та перспективи |
| title_full | Convergence of Artificial Intelligence in Biotechnology: Innovations and Prospects |
| title_fullStr | Convergence of Artificial Intelligence in Biotechnology: Innovations and Prospects |
| title_full_unstemmed | Convergence of Artificial Intelligence in Biotechnology: Innovations and Prospects |
| title_short | Convergence of Artificial Intelligence in Biotechnology: Innovations and Prospects |
| title_sort | convergence of artificial intelligence in biotechnology: innovations and prospects |
| topic_facet | artificial intelligence machine learning deep learning bionanotechnology green synthesis microorganisms nanoparticles digital twins environmental safety Safe-by-Design штучний інтелект машинне навчання глибинне навчання біонанотехнології зелений синтез мікроорганізми наночастинки цифрові двійники екологічна безпека Safe-by-Design |
| url | https://ojs.microbiolj.org.ua/index.php/mj/article/view/408 |
| work_keys_str_mv | AT bityutskyyvs convergenceofartificialintelligenceinbiotechnologyinnovationsandprospects AT tsekhmistrenkosi convergenceofartificialintelligenceinbiotechnologyinnovationsandprospects AT tymoshokno convergenceofartificialintelligenceinbiotechnologyinnovationsandprospects AT melnichenkoam convergenceofartificialintelligenceinbiotechnologyinnovationsandprospects AT yekimovsergey convergenceofartificialintelligenceinbiotechnologyinnovationsandprospects AT salkovadaniela convergenceofartificialintelligenceinbiotechnologyinnovationsandprospects AT spivakmya convergenceofartificialintelligenceinbiotechnologyinnovationsandprospects AT kishkokm convergenceofartificialintelligenceinbiotechnologyinnovationsandprospects AT bítûcʹkijvs convergenceofartificialintelligenceinbiotechnologyinnovationsandprospects AT cehmístrenkosí convergenceofartificialintelligenceinbiotechnologyinnovationsandprospects AT timošokno convergenceofartificialintelligenceinbiotechnologyinnovationsandprospects AT melʹničenkoom convergenceofartificialintelligenceinbiotechnologyinnovationsandprospects AT âkímovs convergenceofartificialintelligenceinbiotechnologyinnovationsandprospects AT salkovad convergenceofartificialintelligenceinbiotechnologyinnovationsandprospects AT spívakmâ convergenceofartificialintelligenceinbiotechnologyinnovationsandprospects AT kiškokm convergenceofartificialintelligenceinbiotechnologyinnovationsandprospects AT bityutskyyvs konvergencíâštučnogoíntelektuvbíonanotehnologííínnovacíítaperspektivi AT tsekhmistrenkosi konvergencíâštučnogoíntelektuvbíonanotehnologííínnovacíítaperspektivi AT tymoshokno konvergencíâštučnogoíntelektuvbíonanotehnologííínnovacíítaperspektivi AT melnichenkoam konvergencíâštučnogoíntelektuvbíonanotehnologííínnovacíítaperspektivi AT yekimovsergey konvergencíâštučnogoíntelektuvbíonanotehnologííínnovacíítaperspektivi AT salkovadaniela konvergencíâštučnogoíntelektuvbíonanotehnologííínnovacíítaperspektivi AT spivakmya konvergencíâštučnogoíntelektuvbíonanotehnologííínnovacíítaperspektivi AT kishkokm konvergencíâštučnogoíntelektuvbíonanotehnologííínnovacíítaperspektivi AT bítûcʹkijvs konvergencíâštučnogoíntelektuvbíonanotehnologííínnovacíítaperspektivi AT cehmístrenkosí konvergencíâštučnogoíntelektuvbíonanotehnologííínnovacíítaperspektivi AT timošokno konvergencíâštučnogoíntelektuvbíonanotehnologííínnovacíítaperspektivi AT melʹničenkoom konvergencíâštučnogoíntelektuvbíonanotehnologííínnovacíítaperspektivi AT âkímovs konvergencíâštučnogoíntelektuvbíonanotehnologííínnovacíítaperspektivi AT salkovad konvergencíâštučnogoíntelektuvbíonanotehnologííínnovacíítaperspektivi AT spívakmâ konvergencíâštučnogoíntelektuvbíonanotehnologííínnovacíítaperspektivi AT kiškokm konvergencíâštučnogoíntelektuvbíonanotehnologííínnovacíítaperspektivi |