כתבה
arXiv cs.LG ·
הפחתת זמן פיתוח של תצרובות PLGA המתפוררות במקום באמצעות אופטימיזציה AI-נהוגה
Accelerating the Development of PLGA In Situ Forming Depots Through AI-Driven Multi-Objective Optimization
במאמר זה, Corbion ו-Intrepid Labs השתמשו באלגוריתם AI שלהם (ANDROMEDA 1) כדי לפתח תצרובות PLGA המתפוררות במקום לפיתוח תרופות ארוכות-זמן. הם חקרו 181 תצרובות שונות וזיהו 4 תצרובות מובילות.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2610.08368v1 Announce Type: new Abstract: Developing long-acting injectable formulations requires the simultaneous optimization of drug loading, release kinetics, viscosity, injectability, stability and other objectives. To navigate this multidimensional space, Corbion and Intrepid combined Corbion's diverse PURASORB bioresorbable polymer library with Intrepid Labs' proprietary AI algorithm (ANDROMEDA 1) to develop in situ forming depots for a therapeutic peptide. Over approximately 15 weeks, 181 unique formulations spanning drug loadings of 6-12% w/w were prepared and characterized through broad design-space mapping and targeted multi-objective optimization. Four lead candidate formulations were identified at 6%, 9%, and 12% w/w drug loading. Each met the predefined viscosity and in
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית