基于酸盐和康杰克的新型核心外气凝配方用于药物输送Glucomannan:使用人工智能工具的理性设计

科学领域:

• 材料科学 材料科学 材料科学
• 生物材料工程 生物材料工程
• 药物输送系统 药物输送系统

背景情况:

• 开发有效的药物输送系统需要精确控制颗粒制造.
• 酸和康杰克葡萄甘是生物相容的聚合物,具有控制释放应用的潜力.
• 空气辅助的同轴冲压为创建复杂粒子结构提供了一种方法.

研究的目的:

• 通过使用空气辅助的同轴冲压来研究和优化制造酸盐-康雅克葡萄康曼南核心外气凝颗粒.
• 评估制造的气凝颗粒的结构性质和药物加载/释放特征.
• 展示AI驱动优化对复杂生物材料制造的实用性.

主要方法:

• 使用空气辅助的同轴冲压制造核心外气凝颗粒.
• 使用混合人工神经网络和遗传算法优化六个处理变量 (聚合物度,压力,气流,喷嘴配置).
• 颗粒大小分布,形态,特定表面积 (通过BET分析) 和药物释放概况 (万科米辛化物,德克萨米基) 的表征.

主要成果:

• 人工智能优化实现了对水凝形成100%的理想解决方案.
• 在超临界二氧化碳干燥后,最佳颗粒呈现出日志正常尺寸分布 (平均直径1.57毫米) 和高特定表面积 (201米2/克).
• 药物加载是成功的,观察到德克萨的突发释放 (在10分钟内80%),以及胺的中位依赖释放.

结论:

• 使用AI优化的空气辅助同轴冲压,可以成功制造酸-酸glucomannan气凝颗粒.
• 气凝具有有利的结构特性,可用于药物输送应用.
• 涂层修改是必要的,以实现所需的药物释放动力学,特别是持续释放.