ПОДХОДЫ К МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ HA ОСНОВЕ ОБОБЩЕННОЙ ЖЕЛАТЕЛЬНОСТИ ПРИ ФАРМАЦЕВТИЧЕСКОЙ РАЗРАБОТКЕ ЛЕКАРСТВЕННЫХ ПРЕПАРАТОВ (ЧАСТЬ 1)

Аннотация:

B статье представлен анализ методов многокритериальной оптимизации с акцентом на подходы, основанные на обобщенной желательности, применительно к фармацевтической разработке в рамках концепции Quality by Design (QhD). Рассматриваются основные разновидности функции желательности, начиная от метода Харрингтона (Harrington), использующего экспоненциальные функции для преобразования критериев в безразмерные показатели желательности, а также его современные модификации. Особое внимание уделено методу Дерринджера и Суича (Derringer. Suich), который вводит степенные функции для различных типов критериев “номинальное значение наилучшее”, “чем больше значение, тем лучше”, “чем меньшее значение, тем лучше” и позволяет гибко настраивать форму кривых желательности. Подробно анализируются усовершенствованные версии функций желательности, включая непрерывную кусочно-линей-ную аппроксимацию Кастильо и Монтгомери (Castillo, Montgomery, et al.) для дифференцируемости в целевых точках и двойные экспоненциальные функции By и Хамада QVu, Hamada). Описываются различные подходы к агрегации индивидуальных функций желательности, такие как среднее геометрическое, средневзвешенное и максиминная схема, каждый из которых имеет свои преимущества и ограничения. Особый раздел посвящен методу Ким и Лин , использующему экспоненциальные функции со стандартизированными параметрами, и подходу By , где учитываются корреляции между критериями. B статье подчеркивается практическая значимость показанных методов для фармацевтической разработки, где требуется одновременная оптимизация множества противоречивых характеристик, характеризующих критические показатели качества. Приводятся критерии сравнительной оценки методов, включая кумулятивное смещение, качество предсказаний и робастность, что позволяет осуществить выбор оптимального подхода для конкретной задачи. Делается вывод о перспективах дальнейшего развития методов обобщенной желательности за счет их комбинации с различными подходами, в том числе вероятностными, генетическими алгоритмами и т.д., а также машинным обучением.

Авторы:

Издание: Химико-фармацевтический журнал
Год издания: 2026
Объем: 10с.
Дополнительная информация: 2026.-N 2.-С.37-46. Библ. 33 назв.
Просмотров: 1