UM利用大数据协助药物纳米晶体的开发

澳门大学（UM）的中国医学科学研究所（ICMS）的研究团队已开发了基于大数据的机器学习算法，以预测和协助开发用于纳米药物制剂的纳米晶体。该团队开发的算法可以为使用“自上而下”方法制备的纳米晶体实现相当高的预测精度。该研究对合理的配方设计具有重要意义，并有可能减少纳米晶体工业化的研发时间。相关文章已发表在著名的《受控发行杂志》上。

目前，开发中的候选药物中约有40％是水溶性差的药物。由于这种特性，这些药物很难通过传统的制剂策略达到理想的生物利用度和治疗效率。据报道，纳米晶体可以改善这些药物的生物利用度。然而，当前纳米晶体制剂的制备高度依赖于专家的经验以及反复试验的过程，该过程耗时和资源消耗，并且具有很高的失败风险。近年来，基于大数据的机器学习技术在网络优化，信息管理，生物医学和材料科学等许多领域显示出巨大潜力。它可以快速找到现有数据之间的内部关系，并可以应用于未知数据的预测。基于这些优势，UM研究人员从Ying Zheng博士的实验室中提取了910个内部纳米晶体数据，并发表了由Web of Science索引的文章，使用机器学习算法来查找内部规则，并最终预测了粒径和多分散指数（PDI） ）在不同的制备方法下新制备的纳米晶体。结果证实，该团队建立的机器学习模型对于使用“自上而下”方法制备的纳米晶体具有相当高的预测准确性。该研究对合理的配方设计具有重要意义，并有可能减少纳米晶体工业化的研发时间。

《控释杂志》是药物制剂领域的知名学术期刊，其影响因子在2018年为7.901。UM助理教授欧阳德芳和郑莹教授是研究文章的相应作者。UM博士生何源和叶竹一帆是第一作者。以下个人也为这项研究做出了重要贡献。他们是UM研究助理刘新阳，硕士生魏正杰和邱芬，以及应用物理与材料工程学院的李海峰博士。这项研究得到了澳门科技发展基金会和澳门大学的支持。

资料来源：中国医学科学院

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发布于2020-04-08 15:17