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J-GLOBAL ID：201102244017251348   整理番号：11A1056836

徐放性薬物製剤の最適化における遺伝的プログラミングを介しての記号回帰

Symbolic regression via genetic programming in the optimization of a controlled release pharmaceutical formulation

著者 (4件)： BARMPALEXIS P. ,  KACHRIMANIS K. ,  TSAKONAS A. ,  GEORGARAKIS E.
資料名： Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems  (Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems)
巻： 107  号： 1  ページ： 75-82  発行年： 2011年05月 
JST資料番号： E0150B  ISSN： 0169-7439  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 遺伝的プログラミング(GP)を介しての記号回帰を薬物ゼロ次マトリックス錠剤の最適化に用いて,その予測的性能を人工神経回路網(ANN)モデルと比較した。二つのタイプのGPアルゴリズム(単一ポピュレーションが束縛または拡張関数セットとともに用いられる標準GP,並びに有限の数のポピュレーション採用される多重ポピュレーション(島モデル)GP)を用いた。4種の高分子(PEG4000,PVP K30,HPMC K100及びHPMC E50LV)の量を独立な変数として選択し,それぞれ2時間及び8時間放出されたニモジピンの百分率(Y_2h及びY_8h)及び薬物の90%が溶解する時間(t_90%)を応答として選択した。最適モデルを予測及び最適解放パラメータの間のEuclid距離の最小化により選択した。外部認定セットにおけるGPの予測能は拡張関数セットと組合せての多重ポピュレエーションと標準GPを用いてのANNのそれよりも高く,僅かに良好な予測性能を示す。類似の因子(f ₂)値は多重ポピュレーションGPに対してGPの予測性能の増大(f ₂ =85.52)及び拡張関数セットを用いてのGPの予測性能(f ₂ =84.47)を確定した。Copyright 2011 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *徐放性製剤 ,  *最適化 ,  遺伝的プログラミング ,  ニューラルネットワーク ,  マトリックス【母体】 ,  ポリエチレンオキシド ,  ヒドロキシプロピルメチルセルロース ,  ポリビニルピロリドン ,  薬物放出 ,  *カルボン酸エステル ,  窒素複素環化合物 ,  エーテル ,  脂肪族アルコール ,  芳香族ニトロ化合物 ,  ジカルボン酸 ,  *剤形 ,  高分子マトリックス ,  *改変 ,  進化的計算
準シソーラス用語： HPMC【セルロース】 ,  PEG【重合体】 ,  人工神経回路網 ,  放出制御 ,  記号回帰

分類 (2件)： 脂肪族カルボン酸エステル・カルボン酸無水物・酸ハロゲン化物・アシルペルオキシド  (CF03210P) ,  固形製剤  (GY02030V)

物質索引 (1件)： ニモジピン

タイトルに関連する用語 (5件)： 徐放性薬物 ,  製剤 ,  最適化 ,  遺伝的プログラミング ,  記号