Niniejsza praca dotyczyła modelowania neuronowego w technologii postaci leku i biofarmacji. W celu oceny zdolności sieci neuronowych do generalizacji nowych formulacji farmaceutycznych przygotowano neuronowe modele profilu rozpuszczania substancji leczniczych ze stałych rozproszeń oraz składu mikroemulsji. Podjęto również prace nad zaprojektowaniem i wykonaniem zestawu niezbędnych programów komputerowych. Wykazano, że zastosowanie zespołów sieci neuronowych (komitetów ekspertów) pozwala na osiągnięcie lepszych wyników niż użycie pojedynczych sieci neuronowych. Zaprojektowano też specjalne programy ME_expert i SD_expert służące do prowadzenia screeningu in silico dla odpowiednich postaci leku: mikroemulsji i stałych rozproszeń. Obydwa systemy pozwoliły na generalizację nowych formulacji. Skuteczność przewidywań nowych składów mikroemulsji wynosiła 77%. Skonstruowano system PKB 2.0, który pozwala na aproksymację praktycznie dowolnego przebiegu krzywych stężenie-czas w badaniach in vitro i in vivo. Wykazano, iż aproksymacja neuronowa, jakkolwiek nieco mniej precyzyjna, może być utożsamiana z metodą regresji. Użyto z powodzeniem systemu PKB 2.0 do wstępnego przetwarzania danych na potrzeby modeli profilu rozpuszczania substancji leczniczych ze stałych rozproszeń, co wpłynęło pozytywnie na zdolności interpolacyjne modeli neuronowych. Wykazano uniwersalny charakter sieci neuronowych ; jako narzędzi modelujących w technologii postaci leku i biofarmacji.
inżynieria biomedyczna ; farmacja
Nov 8, 2023
Nov 21, 2012
518
49
http://dl.cm-uj.krakow.pl:8080/publication/1364
Edition name | Date |
---|---|
ZB-99548 | Nov 8, 2023 |
Mendyk, Aleksander
Polak, Sebastian
Szaleniec, Joanna
Tyrak, Katarzyna