权益分类	功能权益	普通用户	{{item.name}}会员
{{category.name}}	{{benefitItem.name}}

人工知能を駆使した高機能性経口製剤設計技術の確立

利用人工智能建立高功能口服制剂设计技术

基本信息

批准号：
18K14882
负责人：
林祥弘
金额：
$ 2.33万
依托单位：
University of Toyama
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2018
资助国家：
日本
起止时间：
2018-04-01 至 2019-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

人工知能技術の発展過程で生み出されてきた革新的計算技術である機械学習を用いて、原薬の物理化学的性質（原薬物性）と錠剤物性の関係を明確化した。すなわち、新規のデータベースを構築したのち、機械学習の1つであるブースティングツリー（BT）を適用することで重要な原薬物性を抽出し、錠剤物性との関係をモデル化することで、未知サンプルの錠剤物性予測を試みた。81種類のモデル原薬について粒度分布、かさ密度、Hausner比、弾性回復率、水分含量、接触角などを含む15種類の粒子物性を測定した。また、約3000種類の分子記述子を算出した。処方は原薬50%、添加剤50%とし、直接圧縮打錠法により平錠を作製した。打錠圧は120、160、200MPaの3水準とした。錠剤物性として引張強度、崩壊時間、錠剤密度を測定した。これらのデータをまとめ、BTを適用することで原薬物性と錠剤物性間のモデル化を行った。Leave-some-out cross-validationによりBTモデルの評価を行った結果、いずれの錠剤物性においても高精度にモデル化でき、未知のサンプルに対して高精度な予測を行えることが示唆された。構築したBTモデルを基に各原薬物性の寄与度を評価した結果、引張強度には10%粒子径、崩壊時間には吸湿性の寄与が高いことが明らかとなった。一方で、錠剤密度は分子記述子の1つであるETA Epsilon Aが高い寄与を示し、フリー体の原薬に限定した場合、ETA Epsilon Aは錠剤密度と直線関係にあることが分かった。本研究を通じて、新規の錠剤物性データベースの構築に成功し、重要な原薬物性を特定する手法を確立した。得られた知見は、錠剤の製剤設計に人工知能技術を導入するための有用な基盤情報になる。

The development of artificial energy technology has led to the development of innovative computing technologies, the application of mechanical learning, and the clarification of the relationship between the physical and chemical properties of raw materials and their physical properties. For example, if a new rule is to be established, the mechanical learning method is to be applied to extract the important physical properties, and the physical properties of the ingot are to be estimated. Particle size distribution, density, Hausner ratio, recovery rate, moisture content, contact angle, and physical properties of particles containing 15 species were measured. About 3000 molecular descriptors were calculated. Prescription: 50% original, 50% additive, direct pressure injection method The pressure is 120, 160, 200MPa and 3 levels. Ingot properties, tensile strength, collapse time and ingot density were measured. For example, if a property is not available, the property is not available. Leave-some-out-cross-validation results in evaluation of BT properties, high accuracy in characterization, and high accuracy in prediction of unknown properties. The structure of the base material is based on the evaluation of the physical properties, tensile strength, particle size and moisture absorption of 10% and 10% respectively. A square, ingot density molecular description of the child 1 This study aims to establish a new method for determining the properties of the material and the successful construction of the material. To obtain knowledge, design, artificial intelligence technology and useful information on the substrate.

项目成果

期刊论文数量（6）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

粒子物性データベースの構築とLasso回帰に基づく粒子物性-錠剤物性間の関連性評価

基于Lasso回归的颗粒物性数据库构建及颗粒物性与片剂物性关系评价

DOI：
发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
0
作者：
大石卓弥;林祥弘;矢野文昌;小杉敦;髙山幸三;大貫義則
通讯作者：
大貫義則

Modeling of quantitative relationships between physicochemical properties of APIs and tablet properties using a random forest

使用随机森林对 API 理化特性和片剂特性之间的定量关系进行建模

DOI：
发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
0
作者：
Yoshihiro Hayashi;Yuri Nakano;Yuki Marumo;Atsushi Kosugi;Shungo Kumada; Daijiro Hirai;Kozo Takayama;Yoshinori Onuki.
通讯作者：
Yoshinori Onuki.

Determining the influence of API characteristics on tablet properties using a machine learning approach

使用机器学习方法确定 API 特性对片剂特性的影响

DOI：
发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
0
作者：
Yoshihiro Hayashi;Yuri Nakano;Chiaki Kaneda;Takumi Takahashi;Shungo Kumada;Daijiro Hirai;Atsushi Kosugi;Kozo Takayama;Yoshinori Onuki
通讯作者：
Yoshinori Onuki

Two-Stepクラスタリングによる設計変数-顆粒物性-錠剤物性の関連性評価

使用两步聚类评估设计变量、颗粒物理性质和片剂物理性质之间的关系