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        改進(jìn)非劣分類遺傳算法對鹽酸雷尼替丁脈沖片多目標(biāo)區(qū)間優(yōu)化策略及效果評價

        2018-03-05 08:59:54李文瀚潘金花仇麗霞
        中國衛(wèi)生統(tǒng)計 2018年1期
        關(guān)鍵詞:優(yōu)化

        武 鵬 趙 磊,2 張 潔 范 瑾 李文瀚 潘金花 仇麗霞△

        鹽酸雷尼替丁能夠抑制基礎(chǔ)胃酸分泌及刺激后的胃酸分泌,還可抑制胃蛋白酶的分泌。睡前服用,經(jīng)過一段時間的釋藥時滯,可在午夜發(fā)生酸突破現(xiàn)象時脈沖釋放,有效抑制夜間酸突破[1],避免病人夜間服藥,從而提高病人的依從性。這種能夠按照疾病的節(jié)律變化定時、定量給藥的制劑稱為脈沖釋藥制劑[2]。釋藥時滯指藥物服用后到藥物開始釋放后累積釋藥量小于10%的時間,這段時間也稱為時滯期,藥物在時滯期內(nèi)不釋放或少量釋放,《藥典標(biāo)準(zhǔn)》要求:釋藥時滯達(dá)到某一指定范圍、指定時間累積釋放度達(dá)到最大。那么,釋藥時滯和累積釋放度如何才能滿足《藥典標(biāo)準(zhǔn)》的要求呢?這涉及到統(tǒng)計分析的多目標(biāo)區(qū)間優(yōu)化[3-4]問題。目前,我國對脈沖釋藥制劑的研究尚處于實(shí)驗(yàn)階段,在處方優(yōu)化分析方法上也不成熟,主要采用響應(yīng)面分析方法構(gòu)建空間響應(yīng)面,并繪制重疊等高線圖尋優(yōu),給出一個解方案。該法在選取優(yōu)化方案時,既存在主觀性,又違背了多目標(biāo)Pareto非劣解集的原則,同時也沒有考慮區(qū)間優(yōu)化目標(biāo)的特點(diǎn),甚至出現(xiàn)釋藥時滯達(dá)不到目標(biāo)要求。2002年Deb等提出改進(jìn)非劣分類遺傳算法(non-do min ated sorting genetic algorithm-II,NSGA-II)進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化[5],能給出多目標(biāo)Pareto非劣解集[4,6-9],但并不能直接對區(qū)間目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化。本文通過改變優(yōu)化策略,將區(qū)間均值代替區(qū)間目標(biāo),將區(qū)間優(yōu)化轉(zhuǎn)換為確定值優(yōu)化,再利用NSGA-II搜索解的隨機(jī)性特點(diǎn),在其區(qū)間均值附近給出多目標(biāo)的Pareto非劣解集,達(dá)到多目標(biāo)區(qū)間優(yōu)化的目的,為脈沖釋藥制劑處方的多目標(biāo)區(qū)間優(yōu)化提供一個更為合理、科學(xué)的統(tǒng)計學(xué)方法。

        資料與方法

        1.資料

        鹽酸雷尼替丁脈沖片脈沖釋藥主要是通過外部的包衣控制的,影響該藥包衣的主要因素有:乙基纖維素在包衣中所占的比重(X1)和包衣增重水平(X2),考察脈沖片的釋藥時滯(Y1)和時滯后的累積釋放度(Y2),要求釋藥時滯(Y1)達(dá)到210分鐘~270分鐘,時滯后2小時的累積釋放度(Y2)盡可能大。該例中,兩個需要優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)一個為區(qū)間范圍,另一個為最大值。采用兩因素三水平的析因設(shè)計見表1,析因設(shè)計試驗(yàn)結(jié)果見表2。

        表1 析因設(shè)計表

        表2 析因設(shè)計試驗(yàn)結(jié)果

        從表2中可以看出,按照試驗(yàn)設(shè)計選擇的試驗(yàn)點(diǎn)進(jìn)行試驗(yàn),并沒有出現(xiàn)使兩個目標(biāo)同時達(dá)到規(guī)定要求的方案,因此對其進(jìn)行處方優(yōu)化選擇滿足要求的解方案。

        2.方法

        (1)模型建立方法

        以釋藥時滯(Y1)和時滯后的累積釋放度(Y2)為應(yīng)變量,包衣中乙基纖維素占比重(X1)和包衣增重水平(X2)為自變量,建立二次多項(xiàng)式模型,表達(dá)式如下:

        (2)區(qū)間優(yōu)化目標(biāo)的轉(zhuǎn)換及目標(biāo)函數(shù)

        (3)模型建立與優(yōu)化統(tǒng)計

        軟件模型建立使用SAS 9.2。采用課題組創(chuàng)建的MATLAB外掛工具箱——SGALABbeta5008完成NSGA-Ⅱ算法。

        SGALABbeta5008外掛工具箱參數(shù)設(shè)置為:最大進(jìn)化代數(shù)為100代,初始種群數(shù)30個,單點(diǎn)交叉概率為0.8,變異概率為0.05,隨機(jī)搜索30次。

        結(jié) 果

        建立包衣中乙基纖維素所占比重(X1)和包衣增重水平(X2)為自變量與釋藥時滯(Y1)和時滯后的累積釋放度(Y2)間的關(guān)系。經(jīng)多因素篩選,所得到二次多項(xiàng)式模型如下(采用后退法建立模型α=0.10):

        1.NSGA-Ⅱ?qū)}酸雷尼替丁脈沖片處方優(yōu)化

        由于所優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)是某個區(qū)間范圍,而現(xiàn)有的NSGA-Ⅱ優(yōu)化程序只能優(yōu)化最大值問題,因此需要對目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換,選擇約束范圍的中間點(diǎn)作為最大值點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化,目標(biāo)函數(shù)的轉(zhuǎn)換如下:

        Q1=-[(-322.389+6.078X1+6.500X2)-240]2

        使用MATLAB遺傳算法SGALABbeta5008外掛工具箱,對轉(zhuǎn)換后的兩個目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,隨機(jī)搜索30次尋找Pareto最優(yōu)解集。

        圖1 最大適應(yīng)度進(jìn)化圖

        圖2 平均適應(yīng)度進(jìn)化圖

        由最大適應(yīng)度和平均適應(yīng)度進(jìn)化圖1和圖2可知,多目標(biāo)遺傳算法NSGA-Ⅱ在進(jìn)化5代左右后,搜索趨于穩(wěn)定;說明NSGA-Ⅱ具有動態(tài)性和良好的收斂性。NSGA-Ⅱ隨機(jī)搜索的30個Pareto非劣解見表3。

        表3 鹽酸雷尼替丁Pareto非劣解集

        從表3中可以看出,30號方案中當(dāng)包衣中乙基纖維素所占比重達(dá)到80.07%且包衣增重水平達(dá)到7.29%的時候,鹽酸雷尼替丁脈沖片的釋藥時滯達(dá)到211.62分鐘,且時滯后的累積釋放度可達(dá)到91.11%。經(jīng)過NSGA-II優(yōu)化隨機(jī)搜索的30個Pareto最優(yōu)解中,有23個解方案的釋藥時滯達(dá)到了210~270分鐘且時滯后的累計釋放度大于80%。

        2.優(yōu)化效果比較

        原文方案中,當(dāng)乙基纖維素在包衣中所占比例為78.75%,包衣增重水平為7%時,所得釋藥時滯為203.51分鐘,累積釋放度為95.57%,但其釋藥時滯不在規(guī)定的210~270分鐘范圍內(nèi),未達(dá)到目標(biāo)要求。從臨床藥用角度看,鹽酸雷尼替丁脈沖片主要是抑制夜間酸突破,睡前服用后的釋藥時滯控制非常重要,如果釋藥時滯低于目標(biāo)下限,有效成分就會提前脈沖釋放,而不能在午夜酸突破時達(dá)到最理想的釋放狀態(tài),雷尼替丁的臨床效果不能最大化。本文2、30號兩個非劣解方案中:2號方案在乙基纖維素包衣占比例80.76%,包衣增重水平為6.83%時,所得釋藥時滯為212.86分鐘,累積釋放度為90.58%。30號方案則是當(dāng)乙基纖維素在包衣中所占比例為80.07%,包衣增重水平為7.29%時,得釋藥時滯為211.62分鐘,累積釋放度為91.11%。兩個方案的釋藥時滯均達(dá)到規(guī)定的標(biāo)準(zhǔn),且累積釋放度均達(dá)到90%以上。

        表4 選取方案與原文結(jié)果的比較

        原文獻(xiàn)使用響應(yīng)面分析法獲得最優(yōu)處方,通過構(gòu)建的空間響應(yīng)面和重疊等高線圖觀察分析尋找最優(yōu)處方,得到的優(yōu)化方案不僅沒有達(dá)到規(guī)定的時滯范圍,而且選取一解作為最優(yōu)方案違背了多目標(biāo)優(yōu)化的原則。而利用NSGA-II優(yōu)化轉(zhuǎn)變后的目標(biāo)函數(shù)所得到的結(jié)果與原文結(jié)果相比更為合理,且得到的一系列Pareto非劣解大部分都分布在規(guī)定的區(qū)間范圍內(nèi)。因此,使用NSGA-II對轉(zhuǎn)換后的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行處方優(yōu)化效果更加令人滿意。

        討 論

        本文由于條件所限僅進(jìn)行了探索性研究而未能進(jìn)行回代驗(yàn)證,因此還需進(jìn)一步進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證;且現(xiàn)有的MATLAB遺傳算法工具箱無法直接解決多目標(biāo)區(qū)間優(yōu)化問題,需要編寫直接解決該問題的優(yōu)化程序,對MATLAB工具箱進(jìn)行完善。

        結(jié) 論

        本研究通過新的優(yōu)化方法對轉(zhuǎn)換后的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,研究區(qū)間均值代替區(qū)間目標(biāo)后,再利用NSGA-II對轉(zhuǎn)換后的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,在處理脈沖釋藥制劑多目標(biāo)區(qū)間優(yōu)化問題時,得到的結(jié)果較為滿意。同時也克服了當(dāng)前脈沖釋藥制劑處方優(yōu)化方法只能得到唯一解的弊端,為研究者提供一個可供選擇的Pareto非劣解集。因此,優(yōu)化策略的轉(zhuǎn)變結(jié)合NSGA-II可作為脈沖釋藥制劑處方優(yōu)化的一種更為合理和科學(xué)的方法。

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