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Artificial intelligence and machine learning in smart vaginal formulation development
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.addr.2026.115882.png)
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摘要
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女性健康中的阴道给药仍被低效利用且研究不足，这主要归因于阴道微环境的复杂性和动态特性。阴道pH值、激素水平和微生物群落组成的差异引入显著的生物学变异性，使制剂设计复杂化，并导致治疗效果不一致和患者依从性差。传统阴道制剂往往未能考虑这些个体差异，凸显了更自适应和预测性方法的需求。人工智能（AI）和机器学习（ML）的最新进展提供了有前景的策略，通过实现多参数、数据驱动的制剂开发，明确考虑生物学变异性来应对这些挑战。尽管其变革潜力巨大，但AI/ML在阴道给药中的应用仍有限。本综述通过探讨AI/ML在设计、优化和开发下一代阴道制剂（包括黏附性、黏液穿透性、生物响应性和控释系统）中的新兴作用，填补了这一空白。讨论了影响制剂性能的关键因素，如阴道微生物群落组成，并考虑了将AI/ML整合到阴道给药中的伦理、监管和技术挑战。尽管研究尚处早期阶段，现有研究表明AI/ML的整合可提升阴道制剂开发的预测性、效率和可重复性。最后，我们强调了通过整合AI/ML和数字健康监测设备开发个性化药物，以创建以患者为中心的阴道给药系统，从而改善治疗效果并革新女性健康的潜力。
Keyword:
Artificial intelligence
Machine learning
Intravaginal administration
Women's health
Drug delivery systems
Vaginal microenvironment
AI总结
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期刊
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机构
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