Analysis of biopharmaceutics classification system by means of chemometric methods

Abstract

Актуальність. Інтеграція біофармацевтичної класифікаційної системи з хемометричними методами є перспективним напрямом у фармацевтичній науці. Ця система поділяє лікарські речовини на чотири класи, залежно від їхньої розчинності та проникності. Використання хемометричних моделей для прогнозування цих властивостей дозволяє зменшити потребу в лабораторних (in vitro) та доклінічних (in vivo) експериментах, що сприяє прискоренню та здешевленню розроблення нових лікарських засобів. Поєднання біофармацевтичної класифікаційної системи зі статистичними методами та нейромережевими підходами відкриває нові можливості для точнішого прогнозування біодоступності, удосконалення лікарських форм і підвищення ефективності регуляторних рішень. Такий підхід має високу наукову та практичну цінність. Мета дослідження – розроблення точної моделі класифікації лікарських речовин, відповідно до біофармацевтичної класифікаційної системи, з використанням хемометричних методів. Матеріал і методи. У дослідженні використано набір даних, що включає 122 лікарські речовини, охарактеризовані за допомогою 11 фізико-хімічних і топологічних молекулярних дескрипторів. Основними методами дослідження були критерій Крускала – Уолліса та ймовірнісна нейронна мережа. У цьому дослідженні були використані програмні пакети MATLAB R2024b та ChemOffice 2020. Результати дослідження. Установлено, що чотирьох молекулярних дескрипторів (кількість донорів водневого зв’язку, коефіцієнт розподілу, розчинність і полярна поверхнева площа) досить для точної класифікації лікарських речовин, відповідно до біофармацевтичної класифікаційної системи. Архітектура ймовірнісної нейронної мережі зі значенням параметра розсіювання 0,1 виявилася ефективною для розв’язання поставленого завдання. Висновок. Отримані результати підтверджують високий потенціал хемометричних методів у побудові моделей прогнозування, здатних оптимізувати та прискорити процес розроблення лікарських препаратів.