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J-GLOBAL ID:201702273653795883   整理番号:17A0443685

遺伝的アルゴリズムと結合した人工神経回路網に基づいた塩酸ナラトリプタンとその不純物の定量のための定量的構造-保持関係モデル【Powered by NICT】

Quantitative structure-retention relationship model for the determination of naratriptan hydrochloride and its impurities based on artificial neural networks coupled with genetic algorithm
著者 (5件):
資料名:
巻: 164  ページ: 164-174  発行年: 2017年 
JST資料番号: E0324A  ISSN: 0039-9140  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)
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定量的構造-特性関係の数学的モデリングは,in silico薬剤設計とより最近では,薬剤分析の分野で大きな関心を満たした。提案アプローチでは,トリプタン系薬剤の分析,急性頭痛の治療に使用される選択的セロトニン,5HT_1受容体作動薬の生成定量的構造-保持相関(QSRR)の自動化法を提案した。方法は,ハイブリッド機械学習アプローチ,すなわち人工神経回路網(ANN)と組み合わせた遺伝的アルゴリズム(GA)を用いて作成した。提案したハイブリッドGA-ANNモデルの性能は,ナラトリプタン塩酸不純物の相対的保持時間の予測を評価した。いくつかのANNタイプは,GAと結合し,試験した:単層ANN(SL ANN),二重層ANN(D ANN)と高次構造したパイシグマANN(PS ANN)およびシグマパイシグマANN(SPS ANN)。部分最小二乗(PLS)法を参照として用いた。塩酸ナラトリプタンの分離とその関連製品(不純物及び分解生成物)は,ダイオードアレイ検出器(HPLC DAD)の勾配高速液体クロマトグラフィー法を開発することにより得られた。酸-塩基加水分解中の分解生成物をエレクトロスプレイイオン化タンデム質量分析(Q TOF MS/MS)検出器で同定した。QSRRモデルの外部検証のための独立データをHPLC-DAD法によるコハク酸スマトリプタンの関連製品の定量から得られた。QSRRの精度はこはく酸スマトリプタン試料に対するナラトリプタンデータと外部検証に対する内部検証で測定した。最良のモデルは,内部検証データセットに対する平均誤差8%(Q_2=0.87)と15%(Q_2=0.77)のPS ANNとSPS ANNであった。スマトリプタンコハク酸不純物の外部検証データセットからの同様のサンプルの検証はPS ANNとSPS ANNモデルの平均誤差は18%(R~2_pred=0.64)及び17%(R~2_pred=0.63)を与えた。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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