长效注射剂（LAI）是治疗慢性病最有前途的治疗策略之一，，，是一类先进的药物递送系统，，，，可以提高治疗效果、、、、安全性和患者依从性
。。。传统的药物制剂开发依赖于反复试错，，，需要开展广泛且耗时的体外实验，，，
，然而，，这种试错法对聚合物LAI的开发带来了重大挑战
。。。近期
，
，多伦多大学的研究人员利用机器学习（ML）方法来帮助解决LAI开发中的这一瓶颈问题。。。。研究成果发表在《Nature Communications》期刊，，，
，标题为“Machine learning models to accelerate the design of polymeric long-acting injectables”。
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研究人员首先基于先前发表的研究构建了数据集
，，，
，并将其分为两个子集——用于训练的训练集和用于测试的测试集。。。。接下来，，，研究人员训练并评估了11种不同的ML算法，，包括多元线性回归（MLR）、、最小绝对收缩和选择算子回归（LASSO）、、、、偏最小二乘法（PLS）、、决策树（DT）、、、、随机森林（RF）、
、、轻量梯度提升机（LGBM）、、极限梯度提升（XGB）
、、、
、自然梯度提升（NGB）
、、支持向量回归（SVR）、、、K-最近邻（KNN）和神经网络（NN）。。。。研究结果表明，，
，ML算法可用于预测LAI的药物释放率
，，
，其中LGBM模型的预测性能******
，，，准确率最高。。。研究还表明，
，，这些经过训练的模型可用于指导新型LAI的设计。。另外，，，研究人员已经将此数据集和代码共享在开源平台Zenodo上，，
，以供所有人使用来共同创建强大的制药科学数据库。。。

这项研究将ML技术应用于聚合物LAI的设计，
，朝着数据驱动的药物制剂开发迈出了关键一步，，，也为制药科学提供了新见解。。
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论文链接
：https://www.nature.com/articles/s41467-022-35343-w

注：此研究成果摘自《Nature Communications》期刊原文章，，，文章内容不代表本网站观点和立场，，，仅供参考。
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