35、机器学习方法在药物递送中的应用

机器学习方法在药物递送中的应用

在药物研发和递送领域，机器学习方法正发挥着越来越重要的作用。它涵盖了从药物负载到制剂稳定性、药物释放及后续吸收等药物递送和开发的各个阶段，能在药物开发和扩大生产过程中提供更好的风险管理，带来更便捷的体验。下面将详细介绍几种机器学习方法在药物递送中的具体应用。

1. 人工神经网络（ANNs）在亲脂性纳米颗粒药物负载建模中的应用

人工神经网络（ANNs）是受生物启发的计算方法，由大量相互连接的节点组成，这些节点进行求和与阈值处理，与大脑中的神经元类似。ANNs赋予输入（x变量）的权重模拟了生物神经元的突触（突触强度），释放的神经递质数量通常决定了信号强度的大小。ANNs并不明确建模底层分布，但在某些情况下，输出会以稳健的概率方式处理。

ANNs已成功应用于语音识别、手写数字识别和汽车驾驶等多个领域，在药物设计、化学库优化和SAR分析等方面也表现出色。不过，其在药物递送以及药物载体和制剂优化方面的应用仍处于起步阶段。

2015年，计算机辅助药物制剂设计的概念被引入药物递送领域，该方法包括数据挖掘、分子动力学和对接实验以及PCA、HCA等机器学习方法。具体操作步骤如下：
1. 数据收集 ：从PubMed、Scopus和Web of science等科学文献数据库中收集21种药物的包封效率和每100mg的总负载质量，其中11种负载在三棕榈酸甘油酯固体脂质纳米颗粒上，10种负载在PLGA聚合物纳米颗粒上。
2. 载体模拟 ：使用GROMACS v.6.5开源软件进行全原子分子动力学模拟，三棕榈酸甘油酯和PLGA基质的参数从在线的CgenFF（ht