Las proteínas son esenciales para todos los organismos vivos, desempeñando roles clave en reacciones bioquímicas, soporte estructural, transducción de señales y regulación génica. Su importancia en la investigación biomédica se destaca por su papel como blancos de fármacos en diversas enfermedades. Las interacciones entre proteínas y nanopartículas (NPs), incluida la formación de la corona de proteínas, afectan significativamente el comportamiento de las NPs, su biodistribución, la captación celular y la toxicidad. Comprender estas interacciones es fundamental para avanzar en el diseño de las NPs y aumentar su eficacia y seguridad en aplicaciones biomédicas. Mientras que el diseño tradicional de nanomedicina se basa en gran medida en trabajos experimentales, el uso de ciencia de datos y aprendizaje automático (ML) está en aumento para predecir la síntesis y el comportamiento de los nanomateriales (NMs). La nanoinformática combina simulaciones computacionales con estudios de laboratorio, evaluando riesgos y revelando complejas interacciones nanobio. Los avances recientes en inteligencia artificial (AI) y ML están mejorando la caracterización de la corona de proteínas y la búsqueda de fármacos. Esta revisión discute las ventajas y limitaciones de estos enfoques y destaca la importancia de conjuntos de datos completos para una mejor precisión del modelo. Los desarrollos futuros pueden incluir modelos avanzados de aprendizaje profundo e integración de datos multimodales para mejorar la predicción de la función de las proteínas. En general, la investigación sistemática y las herramientas computacionales avanzadas son vitales para mejorar los resultados terapéuticos y garantizar el uso seguro de los NMs en medicina.