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更新纳米舒张向固体口服剂型的转换
药物纳米舒张，也称为纳米晶体，主要是由表面活性剂和/或聚合物稳定的不溶性药物颗粒的水分散体。纳米舒张作为液体配方不稳定。纳米悬浮液对固体剂型形式的固化是将纳米晶体优势与固态优势相结合的一种方式。在这篇综述中，有关纳米舒张的稳定和产生的进展被覆盖了。更新用于将纳米司张转换为固体口服剂型的方法（例如，粉末，颗粒，颗粒，片，片剂和电影）。从这些方法中，喷雾干燥和冷冻干燥被广泛使用。肉芽和热融化的挤压可以直接下游处理，同时打印具有剂量个性化的潜力。重点是新型配方（例如纳米晶体，纳米晶体固体分散体），这可以进一步增强可溶性溶解的药物的溶解和生物利用度。
抗菌药物肾脏剂量调整指南，MP01 附件 A
经验性调整 - CrCl >50-90：考虑调整剂量 20-25% (12 或 15 mg/kg/d) CrCl 30-50：减少剂量 50% (7.5 mg/kg q24h 或 15mg/kg q48h) CrCl 10-30：减少剂量 67- 75% (5 mg/kg q24h 或 10mg/kg q48h) CrCl <10：7.5 mg/kg q48h 根据水平给药（谷值 <5 mg/L 可能肾毒性较小） HD/PD：1 次 10 mg/kg，然后每次透析后 5mg/kg - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - GFR >50 mL/min/1.73 m2：无需调整 GFR 30-50 mL/min/1.73 m2：每 12-18 小时给药一次 GFR 10-29 mL/min/1.73 m2：每 18-24 小时给药一次 GFR < 10 mL/min/1.73 m2：每 48-72 小时给药一次 HD/PD：5 mg/kg/剂量；根据血清浓度重新剂量 阿莫西林 成人 标准剂量：875mg q12h 或 500mg q8h 高剂量：1000mg q8h（肺炎、无并发症的菌血症） - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 儿童 标准剂量：12.5-25 mg/kg PO q8-12h（25-50 mg/kg/天）
使用
糖尿病是一种慢性代谢疾病，其特征是血液中高水平的葡萄糖（血糖）。人体通常通过胰腺产生的激素胰岛素调节血糖水平。但是，在糖尿病中，胰岛素的产生不足，或者人体细胞对胰岛素的反应不足，导致血糖水平升高。管理糖尿病涉及通过药物，饮食，定期体育锻炼和监测血糖水平的组合将血糖水平保持在目标范围内。不受控制的糖尿病会导致各种并发症，包括心血管疾病，肾脏损伤，神经损伤和眼睛问题。用于预测糖尿病的梯度增强分类器和用于预测糖尿病患者胰岛素剂量的线性回归算法。您计划使用PIMA糖尿病数据集训练模型和UCI胰岛素剂量数据集来预测胰岛素剂量。您选择了PIMA糖尿病数据集来训练梯度提升分类器和UCI胰岛素剂量数据集用于预测胰岛素剂量。确保您可以访问这些数据集，并为您的机器学习算法正确格式化。在训练模型之前，您可能需要预处理数据集。这可能涉及处理缺失值，标准化或标准化功能，并将数据分配为训练和测试集。使用PIMA糖尿病数据集训练梯度提升分类器。训练分类器后，您将上传一个没有类标签的测试数据集。该算法将学习数据中的模式和关系，以预测糖尿病的存在。使用训练有素的模型预测测试数据集中每个样本的糖尿病的存在。对于预测的样品，可以通过梯度提升分类器患有糖尿病，您可以使用UCI胰岛素剂量数据集预测胰岛素剂量。必要的预处理数据集，并提取胰岛素剂量预测的相关功能。预处理的UCI胰岛素剂量数据集以训练线性回归模型。该模型将学习输入特征和胰岛素剂量之间的关系。一旦训练了线性回归模型，就将其应用于预计由GBC患有糖尿病的样品。该模型将预测每个样品的胰岛素剂量。评估梯度提升分类器和线性回归模型的性能。您可以使用诸如准确性，精度，召回，MSE等指标来评估模型的性能。
X 染色体靶特异性在剂量之间有所不同……
摘要 进化视角增强了我们对生物机制的理解。通过对近缘线虫物种秀丽隐杆线虫 (Cbr) 和秀丽隐杆线虫 (Cel) 之间的性别决定和 X 染色体剂量补偿机制的比较，发现控制这两个过程的遗传调控层次是保守的，但控制 X 表达的专门凝聚蛋白剂量补偿复合物 (DCC) 的 X 染色体靶标特异性和结合模式已经出现分歧。我们在 Cbr DCC 募集位点内发现了两个在 X 上高度富集的基序：13 bp MEX 和 30 bp MEX II。在具有一个或两个基序的多个拷贝的内源性募集位点中突变 MEX 或 MEX II 会降低结合，但仅去除所有基序会消除体内结合。因此，DCC 与 Cbr 募集位点的结合看起来是附加的。相反，DCC 与 Cel 募集位点的结合是协同的：即使只突变一个基序也会消除体内结合。尽管所有 X 染色体基序都具有 CAGGG 序列，但它们在其他方面已经分化，因此一个物种的基序无法在另一个物种中发挥作用。功能分化在体内和体外均已得到证实。Cbr MEX 中的单个核苷酸位置可以决定 Cel DCC 是否结合。DCC 靶标特异性的这种快速分化可能是建立线虫物种间生殖隔离的重要因素，并且与果蝇物种间 X 染色体剂量补偿的靶标特异性的保守性以及控制发育过程（例如从果蝇到小鼠的体型特征）的转录因子的靶标特异性的保守性形成了鲜明对比。
益生菌结肠靶向给药剂型：综述
封装是一种很有前途的方法，可以保护益生菌在通过胃肠道时免受极端条件的影响，并将益生菌输送到结肠中的特定位置进行定植。近年来，人们使用各种剂型来封装益生菌，以在加工、储存和通过消化道期间保持细胞活力，从而提供健康益处。然而，由于益生菌在加工过程中对极端条件的敏感性，将益生菌封装作为结肠靶向递送系统的剂型的相关研究仍然局限于传统剂型。本综述重点介绍了常用益生菌结肠靶向递送系统中使用的各种剂型。在本综述中，我们讨论了益生菌封装中使用的当前剂型的局限性，以及益生菌产品结肠靶向递送系统的最新进展。本综述还涵盖了未来可能有效保持益生菌活力并在结肠中实现特异性释放的剂型的前景。
使用强化学习的药物剂量控制系统
技术，印度安得拉邦翁戈尔 523001 摘要：该项目通过利用强化学习 (RL)（一种复杂的机器学习技术子集）引入了一种优化药物剂量控制策略的开创性方法。核心目标是根据患者的反应实时动态调整药物剂量，从而最大限度地提高治疗效果，同时最大限度地减少潜在的不良反应。通过整合强化学习算法，包括 Q 学习、深度 Q 网络 (DQN) 和演员评论家方法，系统从患者数据中学习，根据个体患者特征、疾病进展和对治疗的反应进行精确的剂量调整。该框架有望通过提供量身定制的药物剂量、增强治疗效果和确保患者安全来彻底改变个性化医疗。该项目的范围不仅涵盖这种创新的基于 RL 的系统的开发和实施，还解决了模型可解释性、可扩展性和法规遵从性等重大挑战，确保其在医疗保健环境中的实际适用性。通过这项工作，我们旨在弥合传统药物处方方法与个性化、优化护理潜力之间的差距，为医疗保健系统的进步做出重大贡献。关键词：精准医疗、强化学习、药物剂量控制、个性化医疗保健、机器学习。
RP-HPLC方法用于估计药物剂型硫酸硫酸盐的估计
开发并验证了一种简单，快速，准确和精确的RP-HPLC方法，以确定桌剂量的硫酸硫酸盐。对药物的色谱分析是在包括LC-20 AD二元梯度泵的Shimadzu HPLC上实现的，可变的波长可编程SPD-20A检测器和SCL系统控制器。kromasil柱（250 mm x 4.6 mm，5μ）作为固定相，流动相由1％冰川乙酸和乙腈组成，比例为30：70 v/v。该方法在10-60μg/ml的浓度范围内显示出良好的线性响应，相关系数为0.9990。流速保持在1.0 mL/min，并在254 nm处进行检测。保留时间为4.211分钟。该方法在统计上验证了准确性，精度，线性，坚固性，鲁棒性，解决方案稳定性，选择性和灵敏度。研究中获得的结果在ICH指南的范围内，因此该方法可用于测定片剂配方中硫酸盐硫酸盐。
对转录因子剂量逐渐调制的非线性转录响应
与常见特征和疾病相关的基因组基因座通常是非编码的，并且可能影响基因表达，有时与目标基因中罕见的功能丧失变体相吻合。但是，我们对基因剂量逐渐变化如何影响分子，细胞和生物性状的理解是有限的。为了解决这一差距，我们使用CRISPR激活和失活引起了四个基因的基因表达的逐渐变化。使用靶向的单细胞多模式测序检查了三个与血细胞性状（GFI1B，NFE2和MYB）相关的三个主反式调节剂（GFI1B，NFE2和MYB）剂量调节的下游转录后果。我们表明，在TSS周围铺平的指导是调节各种倍数变化范围内CIS基因表达的最有效方法，其染色质可及性和组蛋白标记的进一步影响在抑制和激活系统之间有所不同。我们的单细胞数据使我们能够精确地检测到数十个反式基因的细微基因表达变化，这表明这三个TF的剂量变化的许多反应是非线性的，包括非单调的行为，即使在限制了主调节器对副本数量或损失的折叠时，也是非单调的。我们发现剂量特性与基因约束有关，其中一些非线性反应富含疾病和GWAS基因。总体而言，我们的研究提供了一种直接且可扩展的方法，可以精确调节基因表达并在高分辨率下对其下游后果进行见解。
AI在优化药物剂量和减少药物错误
人工智能（AI）正在通过优化药物剂量并最大程度地减少药物误差，从而显着提高患者的安全性和治疗功效来改变医疗保健。AI算法，尤其是那些利用机器学习和深度学习的算法，分析了大量患者数据，包括遗传信息，病史和实时健康指标，以确定针对个别患者量身定制的最有效的药物剂量。AI在精密医学中脱颖而出的关键领域之一。AI驱动的系统可以处理复杂的数据集，以预测不同患者将如何对特定药物做出反应，从而个性化药物剂量。例如，药物基因组学利用AI了解遗传变异如何影响药物代谢，有助于自定义剂量，以最大程度地提高治疗益处，同时最大程度地减少不良影响。此外，AI通过与电子健康记录（EHR）集成来增强临床决策支持系统（CDSS）。这些AI驱动的CDS为医疗保健专业人员提供了有关潜在用药错误的实时警报，例如不正确的剂量，药物相互作用或患者特定的禁忌症。通过不断从新数据中学习，这些系统会提高其随时间的准确性和可靠性，从而大大降低了药物错误的发生率。AI在自适应剂量算法的发展中也是关键。这些算法使用特定于患者的数据，例如肾功能和肝酶水平，以动态调整药物剂量。这种方法对于管理糖尿病和高血压等慢性病特别有益，在这种情况下，保持最佳药物水平对于有效的疾病管理至关重要。例如，AI可以通过分析其血糖水平的模式来帮助确定糖尿病患者所需的精确胰岛素剂量。除了个体的患者护理外，AI还通过识别和预测不良药物反应（ADR）来帮助更广泛的药物保护工作。机器学习模型可以通过临床试验，上市后的监视和患者报告分析大型数据集，以检测ADR的早期信号，从而及时进行干预和调整药物处方。总而言之，AI在优化药物剂量和减少药物错误方面的作用是个性化医学和患者安全方面的重大进步。通过利用AI的力量，医疗保健提供者可以提供更精确，有效和更安全的治疗方法，最终改善患者的结果并降低医疗保健费用。