超分子药物释放动力学的数学建模
的冠军制药学2021年最佳论文奖
将活性物质包埋在超分子体系中是保证活性物质控释的主要目的。无论最终的架构或捕获机制如何，由于移动的边界条件和复杂的初始条件，释放的建模是具有挑战性的。尽管有很多不同的配方，扩散现象实际上涉及到所有的释放过程。
因此，本文的方法从求解初、边界条件下的扩散方程的数学方法出发，并将其与唯象条件联系起来，简化、理想化，从而得到可以解析求解的问题。因此，从扩散域的几何形状、初始条件和边界条件等方面对释放模型进行了分类。考虑到几乎所有模型的解都采用分离变量法和积分变换法，本文介绍了这两种方法的两个具体应用。
本文认为释放动力学的“良好建模实践”本质上是识别与隐含的物理化学现象相对应的最合适的数学条件。然而，在大多数情况下，可以编写模型，但不能得到这些模型的解析解。因此，经验模型仍然是首选，它们在评审中占有重要的位置。
文章信息:Mircioiu c;Voicu诉;Anuta诉;Tudose, a;西莉亚,c;Paolino d;Fresta m;Sandulovici r;超分子药物释放动力学的数学建模。制药学2019，11, 140年。https://doi.org/10.3390/pharmaceutics11030140
结论
活性物质释放动力学的可预见性是超分子载体系统作为药物应用的一个基本特征。安全性和有效性取决于活性物质在吸收处和作用处的可得性和程度。
释放动力学的测量、建模和预测是一项高度复杂的研究，意味着对物理化学、生理和数学方面的深入理解。几乎所有的方法都不可避免地从一个领域出发，从一种科学语言出发，而忽略了其他领域。尽管写了很多论文、书籍和评论，但所有这些都只满足了一两个边缘子领域的具体案例。因此，欢迎所有未来的论文和评论，但它们肯定不能克服其中一些不可减少的困难。
另一方面，不断强调的是，模型越复杂，需要的数据越多，才能验证它。不确定性、不唯一性和鲁棒性随参数的增加而增加。
此外，由于机制模型的复杂性和多样性是巨大的，将这些模型作为边界条件的函数聚类，如本文所尝试的，可能会让我们更好地理解这些现象，并对新模型进行更有效的研究。