개인구독
소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.1
- 수록면
- 531 - 537 (7page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2023.24.1.531
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
이 연구에서는 항결핵약 캡슐 제제에 대하여 머신러닝을 통해 원료의 물리적, 화학적 실험 결과만을 갖고 완성된 제품의 용출률 예측을 진행하였다. 적용된 방법은 제약분야 QbD(Quality by Design)에 적용되는 회귀분석을 이용하여 용출에 중요한 인자를 도출한 후, 머신러닝 기법을 이용하여 학습하고 예측 결과를 도출하여 실제값과 비교 분석하고자 하였다. 우선 시험한 데이터를 입력 조건으로 하고 용출과 정량적으로 연결하는 행위를 통하여 변수들과의 상관관계를 확인하였다. 회귀분석을 통해 변수의 중요도를 파악한 뒤 중요도에 따라서 약물 용출에 영향이 높은 변수를 도출하였다. 다음으로 500번 반복을 통한 최적화 과정을 거친 머신러닝 알고리즘의 결과와 비교하였으며, 사용된 데이터는 수년간의 제약 생산 과정에서 기록된 로트 데이터 중 512개의 데이터를 활용한다. 회귀분석 방법을 통하여 중요 원료 품질특성 18종류를 입력하여 상관성 분석 결과, 예측에 영향을 미치지 않는다고 판단되는 인자 10가지를 제외하였다. 위 결과를 토대로, 머신러닝을 통한 용출률 예측 결과 95% 예측 정확도가 도출되었으며, 이는 현장에서 실용적으로 즉시 사용 가능한 결과이다. 본 연구를 통하여 원료 품질특성만을 이용해 완제품의 용출을 예측할 수 있다면 초기 개발 시 연구 기간을 단축시킬 수 있으며 더 낮은 비용으로 의약품을 생산하여 더 나은 환자 치료에 기여할 수 있을 것이다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 연구 방법
3. 실험 결과
4. 결론
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
W. Zhang, Q. Zhao, J. Deng, Y. Hu, Y. Wang, D. Ouyang, "Big data analysis of global advances in pharmaceutics and drug delivery 1980-2014", Drug Discovery Today, vol. 22, no. 8, pp. 1201-1208, Aug. 2017. DOI: https://doi.org/10.1016/j.drudis.2017.05.012
Guideline, ICH Harmonised Tripartite. "Pharmaceutical Development Q8 (R2)." Current step 4, 2009.
L. X. Yu, "Pharmaceutical quality by design: product and process development, understanding, and control", Pharm. Res. vol. 25, no. 4, pp. 781-791, Apr. 2008. DOI: https://doi.org/10.1007/s11095-007-9511-1
Y. Yang, Z. Ye, Y. Su, Q. Zhao, X. Li, D. Ouyang, “Deep learning for in vitro prediction of pharmaceutical formulations”, Acta pharmaceutica sinica B, vol. 9, no. 1, pp. 177-185, Jan. 2019. DOI: https://doi.org/10.1016/j.apsb.2018.09.010
S. Faghih-Roohi, S. Hajizadeh, A. Núñez, R. Babuska, B. De Schutter, “Deep convolutional neural networks for detection of rail surface defects”, 2016 International joint conference on neural networks (IJCNN), IEEE, BC, Canada, pp.2584-2589, Jul. 2016. DOI
Guideline, ICH Harmonised Tripartite. "Pharmaceutical Development Q8 (R2)." Current step 4, 2009.
L. X. Yu, "Pharmaceutical quality by design: product and process development, understanding, and control", Pharm. Res. vol. 25, no. 4, pp. 781-791, Apr. 2008. DOI: https://doi.org/10.1007/s11095-007-9511-1
Y. Yang, Z. Ye, Y. Su, Q. Zhao, X. Li, D. Ouyang, “Deep learning for in vitro prediction of pharmaceutical formulations”, Acta pharmaceutica sinica B, vol. 9, no. 1, pp. 177-185, Jan. 2019. DOI: https://doi.org/10.1016/j.apsb.2018.09.010
S. Faghih-Roohi, S. Hajizadeh, A. Núñez, R. Babuska, B. De Schutter, “Deep convolutional neural networks for detection of rail surface defects”, 2016 International joint conference on neural networks (IJCNN), IEEE, BC, Canada, pp.2584-2589, Jul. 2016. DOI
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
페콘크리트를 이용한 광물탄산화 공정에서 용매종류별 Ca2+ 용출 효율 비교
대한환경공학회 학술발표논문집
2017 .11
-
용출방법에 따른 콘크리트의 중금속 용출특성
대한토목학회 학술대회
2016 .10
-
속방출성 제제의 시험관/생체내 상관관계를 예측하기 위한 개선된 Flow-Through Cell 용출시험방법의 평가 연구
한국산학기술학회 논문지
2022 .06
-
푸마르산을 이용한 나테글리니드 함유 속방출형 제형의 약물방출 개선에 관한 연구
한국산학기술학회 논문지
2017 .01
-
용출액에 따른 TiCl₄ 응집 슬러지의 회분으로부터 인 용출
대한환경공학회 학술발표논문집
2017 .11
-
컬럼용출실험(Percolation Test)을 통한 석탄재의 용출특성 평가
대한환경공학회 학술발표논문집
2015 .10
-
용출시험을 통한 불산 누출사고지역의 토양 내 불소(F)의 거동특성
대한환경공학회지
2015 .04
-
자동차 부품 생산 산업을 위한 머신러닝 기반의 품질예측 알고리즘
한국생산제조학회 학술발표대회 논문집
2022 .12
-
A Visual Analytics System for Interpretable Machine Learning
Journal of KIISE
2023 .01
-
에너지 빅데이터를 활용한 머신러닝 기반의 생산 예측 모형 연구
한국정보통신학회 종합학술대회 논문집
2022 .10
-
The Size Dependence of Dissolution Thermodynamics of Nanoparticles
NANO
2016 .01
-
생분해성 고분자 원료물질의 용출 시험에 대한 연구
한국고분자학회 학술대회 연구논문 초록집
2016 .04
-
머신 러닝을 이용한 수술 방법 선정 모델 연구
한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집
2018 .01
-
머신러닝 알고리즘을 이용한 전동기 온도 예측을 위한 데이터 분석 연구
대한전기학회 학술대회 논문집
2022 .05
-
머신러닝을 활용한 제품 특성 예측모델의 성능향상 방법 연구
한국정보통신학회논문지
2021 .06
-
머신 러닝을 이용한 장애 예측 프레임워크 설계
대한전자공학회 학술대회
2017 .06
-
머신러닝을 활용한 해양 수질 예측
대한공간정보학회 학술대회
2020 .11
-
대규모 공개 데이터셋을 활용한 머신 러닝 회귀 모델의 약물 반응성 예측 성능 비교
한국정보과학회 학술발표논문집
2023 .06
-
Data Mining for the k-Nearest Neighbors Classification Algorithm Based on a Machine Learning
한국정보통신학회 종합학술대회 논문집
2019 .10
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
비전 트랜스포머 모델 기반 한국인 얼굴 감정 분류 연구
심준현
,
김철진
한국산학기술학회 논문지
2024
.09
XGBoost, LightGBM을 이용한 종목추천 뉴스기사 기반 주식 수익률 방향성 예측
황유진
,
손승연
,
이준기
한국컴퓨터정보학회논문지
2024
.02
대학생들의 중도 탈락 예측을 위한 신경망과 그레디언트 부스팅 머신의 성능 비교
김현규
한국컴퓨터정보학회논문지
2023
.08
MZ 세대의 올바른 약 복용 습관 및 폐기를 위한 지속 가능한 앱 서비스
이리나
,
신지윤
,
황정운
외 1명
한국디자인학회 학술발표대회 논문집
2023
.05
실시간 감상 기록 분석 기반 영화 추천 서비스의 설계 및 구현
박예진
,
박상희
,
박서원
외 2명
디지털콘텐츠학회논문지
2023
.02
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2023-505-000374441