研究課題
基盤研究(C)
汎用剤形である錠剤にフォーカスを当て、実用に耐える錠剤データベースの構築を試みた。物性の異なる14種類の主薬(API)を選択し、APIを10~80%含有する錠剤約1000セットを調製した。錠剤の破壊強度と崩壊時間を品質特性とし、APIの基礎物性と錠剤品質特性からなるデータベースを構築した。データベースの内部構造を平面マップ上に写像した結果、個々のデータはデータベース内に一様に分布していることが確認された。次にアンサンブル人工ニューラルネットワーク(EANN)を適用し、主薬物性による品質特性の予測の可能性を検証した。その結果、EANNによって錠剤品質物性を高精度に予測できることが示された。
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