在脂质环境中基于机器学习的药物溶解性的预测:Sol_ME工具用于优化基于脂质的配方,采用初步的阿帕胺案例研究
Swayamprakash Patel1, Ami Kalasariya2, Jagruti Desai2
1Department of Pharmaceutical Technology, Ramanbhai Patel College of Pharmacy, Charotar University of Science and Technology (CHARUSAT), CHARUSAT Campus, Changa, 388421, India. Swayamprakashpatel.ph@charusat.ac.in.
一个新的机器学习模型,Sol_ME,预测药物在脂质中的溶解度,帮助配方. 它成功地优化了阿帕胺的输送,使囊大小减少了75%.
科学领域:
- 制药科学 制药科学
- 计算化学计算化学
- 药物运输 药物运输 药物运输
背景情况:
- 基于脂质的配方增强了药物的溶解性和生物可用性.
- 选择最佳的脂质辅助剂是药物开发中的一个重大挑战.
- 现有的方法通常依赖于传统的参数,这些参数可能无法完全捕捉复杂的可溶性相互作用.
研究的目的:
- 介绍Sol_ME,一种用于预测脂质环境中的药物溶解性的机器学习模型.
- 为了简化脂质辅助剂的选择,以改善药物配方.
- 展示 Sol_ME 在优化特定药物的配方方面的实际应用.
主要方法:
- 使用PubChem®指纹开发了Sol_ME,以将药物结构与脂质辅助剂溶解度相关联.
- 在1379个药物溶剂条目数据集上训练模型.
- 应用并验证了使用阿帕胺 (BCS II类药物) 和35种药物溶剂组合的模型.
主要成果:
- Sol_ME实现了高预测准确度,相关系数为0.998.
- 鉴定了肉油作为阿帕胺的最佳辅助剂,与瓦尼林一起进行进一步提炼.
- 配方体积减少了75%,使得240毫克的单片软凝囊成为可能;实验验证显示了80%的对齐.
结论:
- Sol_ME提供了一种数据驱动的方法来优化基于脂质的药物配方,提高效率.
- 阿帕胺的成功配方突显了该模型的实际实用性和更广泛应用的潜力.
- 未来的工作包括扩大数据集和将模型扩展到用于先进药物递送的固体脂质系统.
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