应用药学杂志
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抽象的

基于自适应神经模糊推理系统的消炎痛基质数学模型

Salim Mirshahi、Amineh Tajani、Atoosa Haghighizadeh、Ali Karimpour 和 Omid Rajabi

本研究涉及通过自适应神经模糊推理系统 (ANFIS) 预测固体分散体 (SD) 聚合物基质中不溶性药物的溶出率。提供不同分子量的聚乙二醇（PEG）作为SD，通过实验获得吲哚美辛（IND）的溶出度。USP 溶出方法用于监测基质的溶出曲线。使用实验数据以系统程序训练规则的数量。比较不同基质的 IND 溶出率、72 个不同样品的前 25 分钟吸光度曲线下面积 (AUC) 与时间图。结果显示观测数据和预测数据之间具有高度相关性 (r2=0.85)。ANFIS 模型结果的计算均方根误差等于 1.02。前25分钟的面积AUC指数更具重复性。看来该模型具有实用价值，可以预测所需溶出率的不同聚合物比例，或者基质中具有不同聚合物比例可以预测 IND 的溶出率。该方法可以建议用于其他药物配方，以节省时间和金钱以达到最佳配方。