科学者はAIアルゴリズムを使用して、カンナビジオール(CBD)のカスタマイズされた3Dプリントを可能にしました

科学者はAIアルゴリズムを使用して、カンナビジオール(CBD)のカスタマイズされた3Dプリントを可能にしました
出典: 未知の大陸

スウェーデンとギリシャの研究者チームが、カスタム 3D プリントされたカンナビジオール (CBD) 薬物送達デバイスを可能にするアルゴリズムを作成した。科学者らの斬新な装置を使用することで、患者にとって最適なサイズ、投与量、薬剤放出特性を持つ「口腔内崩壊性フィルム」またはその場で溶けるカプセルを作成することができる。この方法は CBD ピルのデスクトップ 3D プリントに最適であることが証明されており、チームは将来、カスタマイズされた医薬品を病院、薬局、さらには患者の自宅で地元で生産できるようになると考えています。

「米国民の7人に1人がCBDを使用しており、これらの製品は米国の薬局で自由に入手可能であり、この制御されていない流通は乱用を助長する可能性がある」と研究者らは書いている。「投薬の個別化は、用量と投与経路が各患者に合わせて調整されるため、CBDの乱用を抑制する可能性のある手段である。」
麻の実のボウルと CBD オイルのボトル

3Dプリントによる自家製医薬品 デスクトップ 3D プリンターが使いやすくなるにつれて、それを使用して作成できる製品の数は飛躍的に増加しています。主に FFF に基づくこれらのシステムは、患者の年齢、体格、食事、生活上のニーズに合わせてプログラムできるカスタマイズされた医薬品を作成するための特別な可能性を秘めています。

個人の病状の重症度によっては、個別化医療が生存の可能性に決定的な影響を及ぼす可能性もあるため、カスタマイズされたオンデマンドの生産が非常に望まれます。一方、それほど深刻ではないその他の症状については、英国と米国の患者の間で、低濃度の緩和薬として販売されている CBD 製品を利用する人が増えている。

しかし、命を救うかどうかは別として、これらの医薬品デバイスは大量生産されているためカスタマイズが制限されており、CBDの価格は英国では強度に応じて100ポンド以上になることもある。分散型医療製造を日常のユーザーにとってより実現可能にするために、科学者たちは、すぐに印刷できる患者固有の薬剤設計を自動的に作成する AI 駆動型アルゴリズムを開発しました。
研究者によるCBD 3Dプリントアルゴリズムの詳細

自動化された CBD 製造<br /> 本質的には、研究者の概念実証アルゴリズムは、単純な数学関数を使用して、個人の体重と投与量の要件を、カスタマイズされた薬物送達デバイスの 3D モデルに変換します。さらに、このソフトウェアは、ユーザーにフィラメントに最適なパラメータ セットを提供し、ほとんどのマシンと互換性のある「scad」ファイルを生成します。

CBD の人気の高まりを考慮して、科学者たちは MakerBot Replicator 2X 3D プリンターを使用して大麻で満たされた卓上インスタレーションを作成し、アルゴリズムをテストすることを選択しました。高さ0.1mmでCBDが2%、4%、6%含まれていたサンプルは寸法が正確であることが示され、チームのAIモデルの精度が実証されました。

興味深いことに、研究者たちは、プリンターのノズルが不均一に充填された層の上を通過するたびに、錠剤を構成する材料の「棒」の幅が変動することを発見しました。この現象により余分な物質が蓄積されましたが、各錠剤の CBD 組成には影響しませんでしたが、さらなる研究が必要になる可能性があります。

科学者らの CBD デスクトップ デバイスの 90% 以上が、テスト開始から 10 分以内に溶解しました。その後のテストでは、科学者らは細胞が詰まった皿に試験管内錠剤をさらして、その性能を評価しました。結果は、各カプセルの構造特性と濃度が崩壊時間に影響し、各錠剤は10分以内に処方された用量の90%以上を放出することを示しました。

初期テストでは成功したものの、研究者らは患者の状態に関するより多くのパラメータを含む、より詳細なアルゴリズムの必要性を認めている。同様に、オンラインでの盗難がますます増加している世界でこの種の個人情報を扱うことは、将来の分散型製造モデルにとって新たな複雑さを意味します。

こうした潜在的な障害を考慮すると、科学者たちは自分たちのアプローチはパーソナライズされた CBD 医薬品への第一歩に過ぎないが、最終的には乱用を減らし、不安症やパーキンソン病などの症状を治療するのに役立つ可能性があると考えている。

「このアプローチは、高度にパーソナライズされた医薬品の製造における自動化を促進するための新たな手段です」と研究者らは結論付けた。「さらなる医薬品研究とエンジニアリングソリューションが、徐々にデジタルヘルス環境を形成し、実現していくと確信しています。」

AIアルゴリズム、医学、生物学

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