NLC a la carta mediante Inteligencia Artificial

• Martínez Borrajo, R ^[1] ; Díaz Rodríguez, P ^[1] ; Landin, M ^[1]
  1. [1] Universidade de Santiago de Compostela

     Universidade de Santiago de Compostela

     Santiago de Compostela, España

     
• Localización: RESCIFAR Revista Española de Ciencias Farmacéuticas, ISSN-e 2660-6356, Vol. 2, Nº. 2, 2021 (Ejemplar dedicado a: XV CONGRESO DE LA SOCIEDAD ESPAÑOLA DE FARMACIA INDUSTRIA Y GALÉNICA), págs. 49-51
• Idioma: español
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• Resumen

  • La obtención de NLCs (Nano Lipid Carriers) optimizados resulta extraordinariamente compleja debido al importante número de variables implicadas en la síntesis de estas nanopartículas. Sin embargo, el uso de técnicas computacionales modernas permite el modelado de los procesos de formulación y el establecimiento de patrones generales o predicciones complejas con conjuntos relativamente reducidos de datos experimentales. El uso de tecnologías de inteligencia artificial, como las redes neuronales artificiales (ANN) combinadas con otras como la lógica difusa o los algoritmos genéticos (GA) generan herramientas híbridas que permiten modelizar procesos complejos y, en último término, optimizar sistemas farmacéuticos sin necesidad de poseer profundos conocimientos matemáticos. En este trabajo se pretende utilizar la metodología combinada de ANN y GA para desarrollar NLC cargadas con indometacina a la carta, que cumplan con especificaciones concretas respecto a tamaño, índice de polidispersión (PdI), potencial zeta (ZP), eficiencia de encapsulación (EE) y carga del fármaco (DL).