Résumé - Conception computationnelle de médicaments personnalisés par optimisation robuste sous incertitude

Conception computationnelle de médicaments personnalisés par optimisation robuste sous incertitude

2025-07-22 11:20:51

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

{cs.CE}

Ce document présente une nouvelle approche pour concevoir des médicaments personnalisés en utilisant une optimisation robuste sous incertitude. Les auteurs proposent une méthode de conception inverse basée sur des calculs qui détermine la composition optimale du médicament pour atteindre un profil de libération cible. La méthode utilise l'optimisation topologique pour optimiser la composition du médicament en fonction du profil de libération cible, en tenant compte des paramètres du matériau du médicament et de la forme finale du médicament. La méthode de conception inverse est complétée par une optimisation topologique robuste, qui prend en compte les paramètres aléatoires des matériaux du médicament. La méthode utilise la méthode de réduction d'ordre stochastique (SROM) pour propager l'incertitude dans le modèle de dissolution, ce qui entraîne une conception plus précise et fiable. ### Points clés : * **Conception de médicaments personnalisés** : La méthode vise à concevoir des médicaments adaptés aux besoins et caractéristiques spécifiques des patients. * **Conception inverse** : La méthode démarre à partir du profil de libération désiré et détermine la composition optimale du médicament qui atteint ce profil. * **Optimisation topologique** : La méthode utilise l'optimisation topologique pour optimiser la composition du médicament, en tenant compte de facteurs tels que les propriétés du matériau et la forme. * **Optimisation robuste** : La méthode intègre l'optimisation robuste pour tenir compte des incertitudes dans les paramètres des matériaux du médicament et des processus de fabrication. * **Méthode de réduction d'ordre stochastique** : La SROM est utilisée pour propager l'incertitude dans le modèle de dissolution, ce qui entraîne une conception plus précise et fiable. ### Méthodologie : 1. **Définir le profil de libération cible** : Le profil de libération désiré est défini en fonction de l'effet thérapeutique intentionnel du médicament. 2. **Modéliser la libération du médicament** : Le modèle de Noyes-Whitney est utilisé pour modéliser la libération du médicament, en tenant compte de facteurs tels que la vitesse de dissolution et la surface. 3. **Optimiser la composition du médicament** : L'optimisation topologique est utilisée pour optimiser la composition du médicament, en tenant compte du profil de libération cible et des propriétés du matériau. 4. **Tenir compte des incertitudes** : L'optimisation topologique robuste est utilisée pour tenir compte des incertitudes dans les paramètres des matériaux du médicament et des processus de fabrication. 5. **Propager les incertitudes** : La SROM est utilisée pour propager les incertitudes dans le modèle de dissolution, ce qui entraîne une conception plus précise et fiable. ### Applications : La méthode proposée peut être appliquée à la conception de médicaments avec divers profils de libération, tels que : * **Profil de libération linéaire** : Pour les médicaments avec une vitesse de libération constante au fil du temps. * **Profil de libération pulsatile** : Pour les médicaments avec des vitesses de libération variables au fil du temps, tels que ceux utilisés pour traiter des conditions qui suivent un rythme circadien. * **Profil de libération prolongée** : Pour les médicaments qui libèrent l'ingrédient actif sur une période prolongée. ### Conclusion : La méthode proposée offre une approche nouvelle pour concevoir des médicaments personnalisés avec des profils de libération optimisés. En intégrant l'optimisation robuste et la quantification des incertitudes, la méthode assure l'exactitude et la fiabilité de la conception, conduisant à des résultats thérapeutiques améliorés pour les patients.