Yapay sinir ağları kavramının farmasötik teknolojiye uygulanması
Application of artifical neural networks in pharmaceutical technology
- Tez No: 124006
- Danışmanlar: PROF.DR. İLBEYİ AĞABEYOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Eczacılık ve Farmakoloji, Pharmacy and Pharmacology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2003
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Farmasötik Teknoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 119
Özet
106- G. ÖZET Yapay sinir ağları (Artificial Neural Networks), insan beynindeki sinir ağlarının çalışmasından esinlenerek geliştirilmiş yeni bir hesaplama yöntemidir. Çeşitli durumlarda, karar verme aşamasında, eldeki verilerden giderek, sistemdeki yönelim leri fark edebilme yeteneğindedirler. En önemli özellikleri, verilen verileri irdeleyerek sonuçlar çıkarabilmeleri ve hesap yöntemlerini kendi kendilerine geliştirebilmele ridir. Yapay sinir ağları kavramı, farmasötik formülasyonların tasarımında, deneti minde ve optimizasyonunda kullanılmıştır ve bu yöntemin klasik istatistiksel yöntem lere üstünlüğü bildirilmiştir. Bu çalışmanın amacı farmasötik formülasyonda, farmasötik kalite dene timinde ve sonuçların kestiriminde yapay sinir ağlarının yararı ve uygulanabilirliği araştırmaktır. Çalışmada, NSAI etkili propiyonik asit türevi bir etkin madde olan flurbiprofenin çeşitli transdermal şeklindeki dozaj formları hazırlanmış; bu formülasyondan ilaç şa lımına etki eden faktörlerin seviyeleri değiştirilerek sonuçlar yapay sinir ağları yar dımıyla değerlendirilmiştir. Böylece, optimum bir formülasyon belirlenmiştir. Çalışma sonuna doğru geliştirilen bu formülasyon osteoartritli hastalarda denenmiş ve elde edilen formülasyonun, osteoartritli hastaların işlevlerinin mümkün olabildiği kadar arttırılmasında yararlı olup olamayacağı araştırılmıştır. Hazırlanan formülasyonlar membran permeasyon denetimlidirler. Formülas yonun depo kısmının hazırlanmasında Carbopol 934P jeli, membran olarak polietilen membran ve adhesif tabaka olarak akrilat adhesif kullanılmıştır. Çalışmalar sırasında flurbiprofenin fizikokimyasal özellikleri de incelenmiş, erime noktasının 104.5±0,8°C, en fazla soğurmayı gerçekleştiği dalga boyunun 247 nm, sudaki çözünürlüğünün 31.2±0.4 ug/mL olduğu tekrar gösterilmiştir. Flurbi profenin polietilen zardaki akı değeri 0.102±0.021 mg/cm2/saat, zarın flurbiprofene gösterdiği permeabilite değeri 3.26±0.48 cm/saat, zarın gecikme zamanı 6.50±0.36 saat, flurbiprofenin zardaki difüzyon katsayısı 6.62+0.22*1 0"7 cm2/saat ve flurbi profenin zara partisyonunun 25.0±0.4 olduğu tespit edilmiştir. Flurbiprofenin miktar tayini spektrofotometrik yöntemle yapılmış ayrıca bu yöntemin validasyonu gerçekleştirilmiştir. Salım deneyleri 12 saat boyunca USP26'da yer alan aparey 5 kullanılarak 32 °C de 900 ml_ distile su ortamında gerçekleştirilmiştir.-107- Hedef formülasyonun akı değeri 0.133 mg/saat/cm2 olarak hesaplanmıştır. Bu değeri tutturan formülasyon yapay sinir ağları kullanılarak geliştirilmiştir. Geliştirilen for-mülasyonun akı değeri yapay sinir ağı tarafından 0.141 mg/saat/cm2 olarak verilir-ken, bu formülasyon hazırlanmış ve deneysel olarak akı değeri 0.135 mg/saat/cm2 olarak bulunmuştur. Elde edilen formülasyon dizde osteoartrit tanısı almış, analjezik veya NSAİİ uygulaması gerektiren 24 hastaya uygulanmıştır. Deney amacıyla olgularda izokinetik kas testi yapılarak topikal transdermal flurbiprofenin faydalılığı çift kör yöntem ile araştırılmıştır. Çalışmada İzokinetik Dinamometre (Cybex Norm, Ronkokoma, New York) kullanılmıştır. Transdermal plasebo ve flurbiprofen uygulaması öncesi ve sonrasında görsel analog skala, fleksör ve ekstansör döndürme momenti tepe değerleri ve fleksör ve ekstansör total iş değerlendirilmiştir. Sonuçta ortalama GAS değerinin flurbi-profen uygulaması ile plasebo uygulamasından daha fazla düştüğü saptanmıştır. İzokinetik kas testi sonuçlarında flurbiprofen uygulaması ile incelenen parametre-lerde bir artsın olduğu fakat bu artış ile, plasebo uygulaması ile oluşan artış arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark olmadığı saptanmıştır. Daha fazla sayıda ve daha az varyasyon gösteren bir hasta grubunda bu çalışmanın yapılarak anlamlı bir farkın oluşup oluşmadığının incelenmesi gerektiği sonucuna varılmıştır.
Özet (Çeviri)
-108- H. Summary Artificial Neural Networks (ANNs) is a new method developed by taking the neural networks in the human brain as a model. At points of decision, they have the capability of detecting trends in systems under various conditions, starting from data at hand. Their main property is to digress the input data, get results and improve their own methods. The concept of ANNs has been used in the design, testing and optimization of pharmaceutical formulations. Their superiority over classical statistical methods have been reported. The purpose of this study is to investigate the applicability and the advantage of ANNs on pharmaceutical formulaton, pharmaceutical quality control and in the prediction of results. Various transdermal dosage forms of flurbiprofen has been prepared in this study. Flurbiprofen is an active derivative of propionic acid, that has NSAI activity. In these formulations the factors that affect drug release have been tried at various levels and the results were evaluated using ANNs. An optimum formulation has been thus determined. Towards the end of the study, this developed formulation has been administered to patients with ostheoarthiritis, to determine whether this formulation will be useful for improving their daily functions. The prepared formulations are membrane permeation controlled. In the prepa ration of the depot part of the formulation, Carbopol 934P gel was used. As the mem brane, polyethylene was employed, whereas acrylate was used for the adhesive layer. The physicochemical properties of flurbiprofen was also investigated during the study. The melting point was 104.5±0.8°C. The maximum absorption wavelength was 247 nm, while aqueous solubility was refound as 31.2±0.4 pg/mL The flux value of flurbiprofen in polyethylene membrane was 0.102±0.021 mg/cm2/hour, while the permeability of the flurbiprofen through the membrane was 3.26±0.48 cm/hour. A lag time of 6.50± 0.36 hour was found and the diffusion coefficent of flurbiprofen through the membrane was 6.62±0.22*10"7 cm2/hour. The membrane partition of flurbiprofen was determined as 25.0±0.4. The assay of flurbiprofen was carried out spectrophotometrically and the validation of this method was also realized. The release experiments were done for 12 hours, with apparatus 5 of USP 26 at 32°C and in 900 ml_ of distilled water.109- The flux value of the target formulation was calculated to be 0.133 mg/hour/cm2. The formulation that gave this value was developed using ANNs. The ANNs gave the value of 0.141 mg/hour/cm2 for the target formulation. That formula tion was prepared and the flux was experimentally determined as 0.135 mg/hour/cm2. This developed formulation was administered to 24 patients who had osteoar thritis and needed an analgesic or NSAI drug therapy. For the experimental purpo ses, isokinetic muscle tests were carried out on these cases. The usefulness of the topical transdermal flurbiprofen was investigated with the double blind method. Iso kinetic dynomometer(Cybex Norm, Ronkokoma, New York) was used in the study. Both before transdermal placebo and flurbiprofen administration and afterwards, the following determinations were made: Visual Analog Scale(VAS), rotation moment plexor and extensor peak values and total work in plexor and extansor. It was deter mined that the mean VAS value with flurbiprofen administration dropped more than the placebo application. In the results of isokinetic muscle tests, there was an incre ase with flurbiprofen application, but no statistically significant differences could be determined during the comparison of this increase vs. placebo application. İt was concluded that, it is necessary to carry out such a study as this one, with more pati ents and then see, whether a significant difference is obtained or not.
Benzer Tezler
- Yapay sinir ağları ile kredibilite tespiti yüksek lisans tezi
Credit fixation with artificial neuron network
MEHMET TUNÇ ONUR ŞANLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHaliç ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ OKATAN
- Karakter tanıma
Character recognition
METİN ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHaliç ÜniversitesiY.DOÇ.DR. MURAT BEKEN
- Yapay sinir ağı destekli bir endüstriyel görüntü işleme uygulaması
An industrial image processing application with artificial neural network
GÖKTUĞ ÜLKÜER
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SALMAN KURTULAN
- Derin yapay sinir ağları ile elektrik tüketim tahmini
Forecasting electricity consumption with deep artificial neural networks
FATİH ÖZCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Demokrasi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BARIŞ BOZKURT
- Dinamik yapay sinir ağları sistemi önerisi
Dynamic artificial neural network system proposal
ERKAM GÜREŞEN
Doktora
Türkçe
2014
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU