Resumen - Diseño computacional de medicamentos personalizados mediante optimización robusta bajo incertidumbre

Diseño computacional de medicamentos personalizados mediante optimización robusta bajo incertidumbre

2025-07-22 11:20:51

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

{cs.CE}

Este documento presenta un nuevo enfoque para diseñar medicamentos personalizados utilizando optimización robusta bajo incertidumbre. Los autores proponen un método de diseño inverso computacional que determina la composición óptima del medicamento para alcanzar un perfil de liberación objetivo. El método utiliza optimización de topología para optimizar la composición del medicamento basándose en el perfil de liberación objetivo, considerando parámetros de material de medicamento y la forma del medicamento final. El método de diseño inverso se complementa con optimización robusta de topología, que tiene en cuenta los parámetros de material de medicamento aleatorios. El método de orden reducido estocástico (SROM) se utiliza para propagar la incertidumbre en el modelo de disolución, resultando en un diseño más preciso y confiable. ### Puntos Clave: * **Diseño de Medicamentos Personalizados**: El método apunta a diseñar medicamentos personalizados para pacientes individuales, considerando sus necesidades y características específicas. * **Diseño Inverso**: El método parte del perfil de liberación deseado y determina la composición óptima del medicamento que alcanza este perfil. * **Optimización de Topología**: El método utiliza optimización de topología para optimizar la composición del medicamento, considerando factores como las propiedades del material y la forma. * **Optimización Robusta**: El método incorpora optimización robusta para tener en cuenta las incertidumbres en los parámetros de material de medicamento y los procesos de fabricación. * **Método de Orden Reducido Estocástico (SROM)**: El SROM se utiliza para propagar la incertidumbre en el modelo de disolución, resultando en un diseño más preciso y confiable. ### Metodología: 1. **Definir el Perfil de Liberación Objetivo**: El perfil de liberación deseado se define basado en el efecto terapéutico pretendido del medicamento. 2. **Modelar la Liberación del Medicamento**: Se utiliza el modelo de Noyes-Whitney para modelar la liberación del medicamento, considerando factores como la velocidad de disolución y la superficie. 3. **Optimizar la Composición del Medicamento**: Se utiliza optimización de topología para optimizar la composición del medicamento, considerando el perfil de liberación objetivo y las propiedades del material. 4. **Tener en Cuenta la Incertidumbre**: Se utiliza optimización robusta de topología para tener en cuenta las incertidumbres en los parámetros de material de medicamento y los procesos de fabricación. 5. **Propagar la Incertidumbre**: El SROM se utiliza para propagar la incertidumbre en el modelo de disolución, resultando en un diseño más preciso y confiable. ### Aplicaciones: El método propuesto puede aplicarse para diseñar medicamentos con varios perfiles de liberación, como: * **Perfiles de liberación lineales**: Para medicamentos con una velocidad de liberación constante a lo largo del tiempo. * **Perfiles de liberación pulsátil**: Para medicamentos con velocidades de liberación variables a lo largo del tiempo, como aquellos utilizados para tratar condiciones que siguen un ritmo circadiano. * **Perfiles de liberación sostenida**: Para medicamentos que liberan el ingrediente activo durante un período de tiempo prolongado. ### Conclusión: El método propuesto ofrece un nuevo enfoque para diseñar medicamentos personalizados con perfiles de liberación optimizados. Al incorporar optimización robusta y cuantificación de incertidumbre, el método asegura la precisión y confiabilidad del diseño, llevando a resultados terapéuticos mejorados para los pacientes.