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使用环保超临界二氧化碳增加药物溶解度的最新进展:机器学习的角度

Frontiers in Medicine ( IF 3.1 ) Pub Date : 2024-09-02 , DOI: 10.3389/fmed.2024.1467289
Jawaher Abdullah Alamoudi 1
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治疗药物的生物利用度不足通常是由于其不可接受的溶解度和溶出速率造成的,这对制药公司来说是一个无可争议的运营挑战,因为它对治疗效果产生不利影响。近几十年来,超临界流体(SCF)(主要是SCCO2)因其具有低易燃性、可用性、高性能、环保等优点,作为有毒和对环境有害的有机溶剂的有前景的替代品,引起了许多科学家的关注。操作友好、安全/简单。如今,由于实验研究的成本高昂且浪费时间,应用不同的机器学习(ML)作为一种通用、稳健和准确的方法来预测溶解度和生物利用度等不同重要参数已受到极大关注。本文的主要目标是回顾不同基于 ML 的工具在使用 SCCO2 预测药物溶解度/生物利用度方面的作用。此外,还全面讨论了溶解度因子在制药工业中的重要性以及增加难溶性药物中该参数的量的不同可能技术。最后,讨论了 SCCO2 在改善药物纳米晶体制造工艺方面的效率。




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更新日期:2024-09-02
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