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        糖衣四環(huán)素片溶出數(shù)據(jù)的擬合*

        2017-05-16 06:12:32盧莉蓉牛曉東李囡囡
        山西電子技術(shù) 2017年2期
        關(guān)鍵詞:糖衣溶出度長(zhǎng)治

        盧莉蓉,牛曉東,李囡囡

        (1.長(zhǎng)治醫(yī)學(xué)院生物醫(yī)學(xué)工程系,山西 長(zhǎng)治 046000;2.長(zhǎng)治醫(yī)學(xué)院基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院,山西 長(zhǎng)治 046000;3.長(zhǎng)治醫(yī)學(xué)院藥學(xué)系,山西 長(zhǎng)治 046000)

        糖衣四環(huán)素片溶出數(shù)據(jù)的擬合*

        盧莉蓉1,牛曉東2,李囡囡3

        (1.長(zhǎng)治醫(yī)學(xué)院生物醫(yī)學(xué)工程系,山西 長(zhǎng)治 046000;2.長(zhǎng)治醫(yī)學(xué)院基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院,山西 長(zhǎng)治 046000;3.長(zhǎng)治醫(yī)學(xué)院藥學(xué)系,山西 長(zhǎng)治 046000)

        本文選取了某廠生產(chǎn)的糖衣四環(huán)素片的溶出數(shù)據(jù),利用遺傳算法求得了糖衣四環(huán)素片的溶出曲線,并確定了溶出度參數(shù)。溶出曲線為f(t)=1-e-0.016 4(t-16.913 6)0.937,溶出度參數(shù)分別為0.016 4,16.913 6,0.937 0。通過計(jì)算機(jī)仿真可以看到利用遺傳算法來求糖衣四環(huán)素片的溶出曲線快速、準(zhǔn)確。

        糖衣四環(huán)素;溶出曲線;遺傳算法

        溶出度[1]指的是在規(guī)定溶出介質(zhì)中,藥物從片劑或膠囊劑等固體制劑溶出的速度和程度。溶出度在一定程度上反映了人體對(duì)藥物的吸收程度。若某些藥物的溶出度非常低,反映該藥物很難從制劑中釋放,即該藥物很難被人體吸收。而對(duì)于某些安全性較低的藥物,若它的溶出度較高,則很容易發(fā)生中毒反應(yīng)。通常需要對(duì)溶出數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合得到溶出度曲線,并確定溶出度參數(shù)。糖衣四環(huán)素片是臨床上的一種常用藥,對(duì)其溶出數(shù)據(jù)擬合并確定溶出度參數(shù)是非常有必要的。

        遺傳算法[2](Genetic Algorithm,GA)是一種模擬生物界的自然選擇和自然遺傳機(jī)制的隨機(jī)全局搜索算法。它是一種求解的通用框架,而不需要考慮所要解決問題的具體領(lǐng)域,已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用于函數(shù)優(yōu)化、生產(chǎn)調(diào)度、圖像處理、數(shù)據(jù)挖掘、藥物分析等領(lǐng)域。

        本文就是利用遺傳算法來求糖衣四環(huán)素片的溶出曲線,從而來確定溶出度參數(shù)。仿真結(jié)果表明利用遺傳算法來求糖衣四環(huán)素片的溶出曲線快速、準(zhǔn)確??梢詾樗幬锕ぷ髡咛峁┮环N新的方法。

        1 數(shù)據(jù)

        本文中選取某廠生產(chǎn)的糖衣四環(huán)素片,其在不同時(shí)間的累積溶出百分比如表1所示[3]。本文就要利用表1中的溶出數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合得到糖衣四環(huán)素片的溶出曲線,并確定溶出度參數(shù)。

        表1 糖衣四環(huán)素片在不同時(shí)間的累積溶出百分率

        2 原理

        如果用威布爾分布函數(shù)對(duì)溶出數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合,可以得到威布爾溶出特性曲線,并得到其溶出度參數(shù)。威布爾分布函數(shù)為

        f(t)=1-e-b(t-a)m.

        (1)

        其中:t為時(shí)間,f(t)為藥物在t時(shí)刻的累積溶出百分率。b,a,m為溶出度參數(shù),分別代表位置參數(shù),尺寸參數(shù)和形狀參數(shù)[4]。當(dāng)溶出度參數(shù)確定時(shí),其威布爾分布函數(shù)也就確定了,藥物的威布爾溶出特性曲線也就確定了。所以現(xiàn)在的問題就歸結(jié)為求取溶出度參數(shù)b,a,m,本文中利用GA來求溶出度參數(shù)b,a,m,使得

        Z=∑(f(t)-f′(t))2 .

        (2)

        的值最小,其中f(t)為擬合值,也就是由藥物的擬合曲線求得的累計(jì)溶出百分率,f′(t)為實(shí)際值,為實(shí)驗(yàn)所測(cè)得的累計(jì)溶出百分率。

        3 方法與結(jié)果

        3.1 方法

        利用GA進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合的流程如圖1所示[2,5-6]:

        圖1 利用GA進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合的流程圖

        參數(shù)的選擇為:初始種群的大小為100,最大迭代次數(shù)為200,選擇算子選用最簡(jiǎn)單的比例選擇算子,交叉算子和變異算子也選用最簡(jiǎn)單的單點(diǎn)交叉算子和基本位變異算子,交叉概率為0.85,變異概率為0.05。這里的個(gè)體適應(yīng)度評(píng)價(jià)函數(shù)即為(2)式的倒數(shù)。

        3.2 結(jié)果

        在MATLAB的平臺(tái)上,按照?qǐng)D1所示的流程圖編程,就可以得到糖衣四環(huán)素片的溶出度參數(shù)b,a,m的值分別為0.016 4,16.913 6,0.937 0,即糖衣四

        環(huán)素片的威布爾溶出曲線為f(t)=1-e-0.016 4(t-16.913 6)0.937,式(2)的值為6.362 5×10-8。如圖2所示為糖衣四環(huán)素的實(shí)驗(yàn)測(cè)得值與擬合的威布爾溶出曲線的對(duì)比圖,圖中圓圈代表由實(shí)驗(yàn)所測(cè)得的糖衣四環(huán)素在不同時(shí)刻的累計(jì)溶出百分率,曲線代表所擬合的糖衣四環(huán)素的威布爾溶出曲線。表2中顯示了糖衣四環(huán)素在不同時(shí)刻累計(jì)溶出百分率的實(shí)驗(yàn)測(cè)定值與威布爾溶出曲線的擬合值。從圖2和表2中可以看出在相同時(shí)刻,藥物的累計(jì)溶出百分率的實(shí)驗(yàn)測(cè)定值與擬合值基本相同,而且式(2)的值也非常好。所以糖衣四環(huán)素片的威布爾溶出曲線f(t)=1-e-0.016 4(t-16.913 6)0.937可以很好的描述糖衣四環(huán)素片在體外溶出或釋放的規(guī)律。

        圖2 糖衣四環(huán)素片的實(shí)測(cè)值與擬合曲線

        表2 糖衣四環(huán)素片在不同時(shí)間的累積溶出百分率實(shí)測(cè)值與擬合值

        時(shí)間/min2025303540506090120180實(shí)測(cè)值/%4.6111922273142597286擬合值/%4.6110.9816.6821.926.7135.2942.7159.9471.7185.64

        4 結(jié)論

        本文根據(jù)某廠生產(chǎn)的糖衣四環(huán)素片在不同時(shí)間的累積溶出百分率,利用遺傳算法求得了糖衣四環(huán)素片的溶出曲線,并確定了溶出度參數(shù)。溶出曲線為f(t)=1-e-0.016 4(t-16.913 6)0.937,溶出度參數(shù)為b,a,m為0.016 4,16.913 6,0.937 0。通過仿真可以看到利用遺傳算法來求糖衣四環(huán)素片的溶出曲線快速、準(zhǔn)確。將數(shù)據(jù)輸入程序后,只需要幾秒,就可以得到溶出度參數(shù)的值,所以這種方法具有快速的優(yōu)點(diǎn)。程序運(yùn)行后,可得到(2)的值為6.362 5×10-8,非常小,代表這種方法的非常小,而且從圖2和表2中可以看出在相同時(shí)刻,藥物的累計(jì)溶出百分率的實(shí)驗(yàn)測(cè)定值與擬合值基本相同,所以這種方法具有準(zhǔn)確的特點(diǎn)。

        綜上所述,利用遺傳算法可以快速準(zhǔn)確的求出糖衣四環(huán)素片的溶出曲線,并確定其溶出度參數(shù),為藥物工作者提供了一種新的方法。

        [1] 劉建平.生物藥劑學(xué)與藥物動(dòng)力學(xué)(第五版)[M].北京:人民衛(wèi)生出版社,2016:30.

        [2] 梁旭,黃明.現(xiàn)代智能優(yōu)化混合算法及其應(yīng)用(第二版)[M].北京:電子工業(yè)出版社,2014:8-9.

        [3] 劉瑞新,李學(xué)林,王青曉.威布爾溶出曲線的4種非線性擬合方法比較[J].中國(guó)醫(yī)院藥學(xué)雜志,2009,29(15):1315-1316.

        [4] 彭永富,董慧.藥物溶出度Weibull分布的計(jì)算機(jī)求解[J].中國(guó)藥學(xué)雜志,1996,31(10):607.

        [5] 楊淑瑩,張樺.群體智能與仿生計(jì)算——Matlab技術(shù)實(shí)現(xiàn)[M].北京:電子工業(yè)出版社,2012:18-21.

        [6] 盧莉蓉,李囡囡,周晉陽(yáng),等.基于免疫遺傳算法的康胃膠囊有效期預(yù)測(cè)[J].中國(guó)醫(yī)院藥學(xué),2015,35(20):1843-1846.

        Fitting of Sugar Tabellae Tetracyclini Dissolution Data

        Lu Lirong1, Niu Xiaodong2, Li Nannan3

        (1.Bio-medicalEngineeringDepartment,ChangzhiMedicalCollege,ChangzhiShanxi046000,China;2.DepartmentofPhysics,ChangzhiMedicalCollege,ChangzhiShanxi046000,China;3.PharmaceuticalDepartment,ChangzhiMedicalCollege,Changzhi,Shanxi046000,China)

        The dissolution curve and dissolution parameter of sugar tabellae tetracycline are achieved by the use of genetic algorithm according to the dissolution data of sugar tabellae tetracycline. The dissolution curve isf(t)=1-e-0.016 4(t-16.913 6)0.937, and the dissolution parameter is 0.016 4, 16.913 6, 0.937 0. Computer simulations indicate that the fitting of sugar tabellae tetracycline dissolution data by use of genetic algorithm is very fast and accurate.

        sugar tabellae tetracycline; dissolution curve; genetic algorithm

        2016-03-03

        長(zhǎng)治醫(yī)學(xué)院校級(jí)教學(xué)改革創(chuàng)新項(xiàng)目(J2016013)

        盧莉蓉(1982- ),女,山西長(zhǎng)治人,副教授,碩士研究生,主要研究方向:生物醫(yī)學(xué)工程。

        牛曉東(1980- ),男,山西長(zhǎng)治人,副教授,碩士研究生,主要研究方向:機(jī)械電子學(xué)。

        1674- 4578(2017)02- 0025- 02

        R927.11;R911;TP301.6

        A

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