15、暴露建模与靶器官浓度预测

暴露建模与靶器官浓度预测

1. 药代动力学与毒代动力学简介

药代动力学/毒代动力学主要研究药物和毒物在体内的吸收、分布、代谢和排泄过程。在制定达到治疗效果的适当给药方案时,非生理基础的隔室药代动力学模型可有效模拟体内药物的血浆浓度。而毒理学和风险评估的需求略有不同,因为需要将动物研究的数据和结果外推至人类。

生理药代动力学或毒代动力学(PBPK)模型已被广泛应用于多种外源性物质的研究,用于从外部暴露预测靶组织浓度,通过修改感兴趣物种的解剖和生理参数,实现不同条件之间的外推,如物种间、高低暴露浓度之间以及不同暴露途径之间的外推。

1.1 生理药代动力学模型

PBPK模型借鉴了化学反应器理论和连续搅拌釜式反应器的概念,试图模拟外源性物质在体内的处置过程,包括吸收、分布、代谢和排泄(ADME)。在过去二十年中,PBPK模型已被应用于药物化合物、单个外源性物质以及混合物的研究。

器官和组织的隔室表示是一种高度理想化的表示方法,可以进行修改以包含更多细节。例如,鼻腔通道和肝脏的模型就展示了这种可修改性。然而,目前制定PBPK模型(即确定隔室的数量和类型)除了依赖个别专家基于已知作用位点、物理化学动力学和曲线拟合的意见外,还没有标准化的生物学“规则”。

1.2 模型公式化

PBPK模型旨在表示体内对毒物处置有影响的器官和组织,是外源性物质在体内摄取、分布、储存和消除的数学表示。为了创建基于每个器官或组织组质量平衡表达式的一组易于处理的方程,对器官和组织中的生理过程进行了简化假设。

从血液浓度确定组织浓度可分为两种情况:灌注限制或扩散限制。在灌注或血流限制的情况下,化学物质在血流中向组织

在数字化进程中,人工智能技术日益成为科技革新的关键驱动力,其中强化学习作为机器学习的重要分支,在解决复杂控制任务方面展现出显著潜力。本文聚焦于深度确定性策略梯度(DDPG)方法在移动机器人自主导航领域的应用研究。该算法通过构建双神经网络架构,有效克服了传统Q-learning在连续动作空间中的局限性,为高维环境下的决策问题提供了创新解决方案。 DDPG算法的核心架构包含策略网络价值评估网络两大组件。策略网络负责根据环境状态生成连续动作指令,通过梯度上升方法不断优化策略以获取最大长期回报;价值评估网络则采用深度神经网络对状态-动作对的期望累积奖励进行量化估计,为策略优化提供方向性指导。这种双网络协作机制确保了算法在复杂环境中的决策精度。 为提升算法稳定性,DDPG引入了多项关键技术:经验回放机制通过建立数据缓冲区存储历史交互记录,采用随机采样方式打破样本间的时序关联性;目标网络系统通过参数软更新策略,以θ_target = τ·θ_current + (1-τ)·θ_target的更新方式确保训练过程的平稳性;探索噪声注入技术则通过在动作输出中添加随机扰动,维持了策略探索利用的平衡。 在具体实施过程中,研究需依次完成以下关键步骤:首先建立符合马尔科夫决策过程的环境模型,精确描述机器人的运动学特性环境动力学;随后设计深度神经网络结构,确定各层神经元数量、激活函数类型及参数优化算法;接着进行超参数配置,包括学习速率、批量采样规模、目标网络更新系数等关键数值的设定;最后构建完整的训练验证流程,通过周期性测试评估导航成功率、路径规划效率、障碍规避能力等核心指标。 该研究方法不仅为移动机器人自主导航提供了可靠的技术方案,其算法框架还可扩展应用于工业自动化、智能交通等需要精密控制的领域,具有重要的工程实践价值理论借鉴意义。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值