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科學家利用機器學習加快藥物制劑開發


【資料圖】

長效注射劑(LAI)是治療慢性病最有前途的治療策略之一,是一類先進的藥物遞送系統,可以提高治療效果、安全性和患者依從性。傳統的藥物制劑開發依賴于反復試錯,需要開展廣泛且耗時的體外實驗,然而,這種試錯法對聚合物LAI的開發帶來了重大挑戰。近期,多倫多大學的研究人員利用機器學習(ML)方法來幫助解決LAI開發中的這一瓶頸問題。研究成果發表在《Nature Communications》期刊,標題為“Machine learning models to accelerate the design of polymeric long-acting injectables”。

研究人員首先基于先前發表的研究構建了數據集,并將其分為兩個子集——用于訓練的訓練集和用于測試的測試集。接下來,研究人員訓練并評估了11種不同的ML算法,包括多元線性回歸(MLR)、最小絕對收縮和選擇算子回歸(LASSO)、偏最小二乘法(PLS)、決策樹(DT)、隨機森林(RF)、輕量梯度提升機(LGBM)、極限梯度提升(XGB)、自然梯度提升(NGB)、支持向量回歸(SVR)、K-最近鄰(KNN)和神經網絡(NN)。研究結果表明,ML算法可用于預測LAI的藥物釋放率,其中LGBM模型的預測性能最佳,準確率最高。研究還表明,這些經過訓練的模型可用于指導新型LAI的設計。另外,研究人員已經將此數據集和代碼共享在開源平臺Zenodo上,以供所有人使用來共同創建強大的制藥科學數據庫。

這項研究將ML技術應用于聚合物LAI的設計,朝著數據驅動的藥物制劑開發邁出了關鍵一步,也為制藥科學提供了新見解。

論文鏈接://www.nature.com/articles/s41467-022-35343-w

注:此研究成果摘自《Nature Communications》期刊原文章,文章內容不代表本網站觀點和立場,僅供參考。

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責任編輯:Rex_10

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