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An early decision-making algorithm for accelerating topical drug formulation optimisation
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AI
DOI：10.1016/j.compchemeng.2025.109224.png)
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摘要
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外用药物（和个人护理产品）包含多样且复杂的混合物。配方设计实验可能耗时较长，尤其是那些用于优化活性成分透皮递送的实验，即所谓的体外渗透测试（IVPT）。单次IVPT通常需要24小时，并且在样本采集和化学分析方面消耗大量资源。本研究提出了一种早期决策算法（EDMA），该算法可以提前终止前景不佳的实验，从而将资源优先分配给有前景的实验，并可能加速配方设计。该算法依赖于灵活的高斯过程回归（GPR）模型进行实验预测，同时采用一种统计度量——超越概率（PoE）来考虑预测的不确定性，以指导决策。该算法被应用于通过IVPT最大化布洛芬从凝胶状配方中的渗透。结果表明，在实验结束前确定某种配方是否具有实现更高渗透的潜力是可行的，从而在时间和资源上实现显著节约。
Keyword:
formulation design
in vitro permeation test
early decision-making algorithm
Gaussian process regression
probability of exceedance
ibuprofen permeation
