Zusammenfassung - Computationaler Entwurf personalisierter Arzneimittel durch robuste Optimierung unter Unsicherheit

Computationaler Entwurf personalisierter Arzneimittel durch robuste Optimierung unter Unsicherheit

2025-07-22 11:20:51

{"Rabia Altunay","Jarkko Suuronen","Eero Immonen","Lassi Roininen","Jari Hämäläinen"}

{cs.CE}

Dieses Papier präsentiert einen neuen Ansatz zur Gestaltung personalisierter Arzneimittel unter Verwendung robuster Optimierung bei Unsicherheiten. Die Autoren schlagen ein computergestütztes inverse Design-Verfahren vor, das die optimale Arzneimittelzusammensetzung bestimmt, um ein Zielprofil der Freisetzung zu erreichen. Das Verfahren nutzt Topologieoptimierung, um die Arzneimittelzusammensetzung basierend auf dem Zielprofil der Freisetzung zu optimieren, wobei Arzneimittelmaterialparameter und die Form des endgültigen Arzneimittels berücksichtigt werden. Das inverse Design-Verfahren wird durch robuste Topologieoptimierung ergänzt, die zufällige Arzneimittelmaterialparameter berücksichtigt. Das stochastische reduzierte-Ordnungs-Verfahren (SROM) wird verwendet, um Unsicherheiten im Dissolutionsmodell zu übertragen, was zu einer genaueren und zuverlässigeren Gestaltung führt. ### Schlüsselpunkte: * **Personalisierte Arzneimittelgestaltung**: Das Verfahren zielt darauf ab, Arzneimittel anzupassen, die auf die spezifischen Bedürfnisse und Merkmale individueller Patienten zugeschnitten sind. * **Inverse Gestaltung**: Das Verfahren beginnt mit dem gewünschten Freisetzungsprofil und bestimmt die optimale Arzneimittelzusammensetzung, die dieses Profil erreicht. * **Topologieoptimierung**: Das Verfahren nutzt Topologieoptimierung, um die Arzneimittelzusammensetzung zu optimieren, wobei Faktoren wie Materialeigenschaften und Form berücksichtigt werden. * **Robuste Optimierung**: Das Verfahren integriert robuste Optimierung, um Unsicherheiten in Arzneimittelmaterialparameter und Fertigungsprozessen zu berücksichtigen. * **Stochastisches reduziertes-Ordnungs-Verfahren**: Das SROM wird verwendet, um Unsicherheiten im Dissolutionsmodell zu übertragen, was zu einer genaueren und zuverlässigeren Gestaltung führt. ### Methodik: 1. **Definieren des Zielprofils der Freisetzung**: Das gewünschte Freisetzungsprofil wird basierend auf dem beabsichtigten therapeutischen Effekt des Arzneimittels definiert. 2. **Modellierung der Arzneimittelfreisetzung**: Das Noyes-Whitney-Modell wird verwendet, um die Arzneimittelfreisetzung zu modellieren, wobei Faktoren wie Dissolutionsrate und Oberfläche berücksichtigt werden. 3. **Optimierung der Arzneimittelzusammensetzung**: Topologieoptimierung wird verwendet, um die Arzneimittelzusammensetzung zu optimieren, wobei das Zielprofil der Freisetzung und Materialeigenschaften berücksichtigt werden. 4. **Berücksichtigung von Unsicherheiten**: Robuste Topologieoptimierung wird verwendet, um Unsicherheiten in Arzneimittelmaterialparameter und Fertigungsprozessen zu berücksichtigen. 5. **Übertragung von Unsicherheiten**: Das SROM wird verwendet, um Unsicherheiten im Dissolutionsmodell zu übertragen, was zu einer genaueren und zuverlässigeren Gestaltung führt. ### Anwendungen: Das vorgeschlagene Verfahren kann zur Gestaltung von Arzneimitteln mit verschiedenen Freisetzungsprofilen angewendet werden, wie zum Beispiel: * **Lineare Freisetzungsprofile**: Für Arzneimittel mit einem konstanten Freisetzungsratenverlauf über die Zeit. * **Pulsatile Freisetzungsprofile**: Für Arzneimittel mit variablen Freisetzungsraten über die Zeit, wie solche, die zur Behandlung von Bedingungen verwendet werden, die einem zirkadianen Rhythmus folgen. * **Erhaltene Freisetzungsprofile**: Für Arzneimittel, die den Wirkstoff über einen langen Zeitraum freisetzen. ### Schlussfolgerung: Der vorgeschlagene Ansatz bietet eine neue Methode zur Gestaltung personalisierter Arzneimittel mit optimierten Freisetzungsprofilen. Durch die Integration robuster Optimierung und Unsicherheitsquantifizierung stellt das Verfahren die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Gestaltung sicher, was zu verbesserten therapeutischen Ergebnissen für Patienten führt.