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[药学研究] 药物改良——基于统计分析的优化策略

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天工Lab 发表于 2020-9-29 11:56:24 | 显示全部楼层 |阅读模式
基于统计学理论的实验设计(Design of Experiment, DOE),实现以尽可能小的实验成本,发现最优的解决方案。

高效的实验设计——试验次数少,意味着时间、资金、人力、物力的投入小;科学的实验安排(如适当加入中心点),有助于探查潜在的曲线关系;计算机(统计软件)辅助设计大大便捷实验方案的拟订过程。

精准的统计分析——抽丝剥茧,显露实验数据的灵魂实质,展现指导实践的明确路径,给出清晰明了的解决方案。

以一则药剂改良研究为例……
1_1_Question.png 2_DOE.PNG 3_DOEandResult.png 4_Analysis.png 5_Optimization.png


[结论]

方案1“粒径10nm、崩解剂1%”可使预期溶出度最大化(达到99.5%),看起来是最理想方案。

但是,现实中还要考虑生产成本、现有设备和技术等实际问题,10nm可能并不易付诸实践;而方案4“粒径20nm、崩解剂3.5%”已经可以使预期溶出度>90%,或许是现实中的最佳方案。
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