通过传统的皮下注射针注射微粒的效率低下，会给生物制药和基于微粒的药物制剂的临床转化带来严重的挑战。在此，麻省理工学院Ana Jaklenec、Robert Langer等人通过研究确定影响微粒可注射性的重要因素，并利用计算流体力学、实验设计和机器学习建立预测框架，建立了一个多物理场数值模型来研究注射器-针头系统中的微粒流动和针头堵塞。

本文要点：

1）利用实验数据，介绍了一个简单的经验数学模型。注射实验的结果随后被合并到人工神经网络中，以建立可注射性的预测框架。

2）最后，模拟和实验结果有助于设计一种最大限度地提高体外和体内注射能力的注射器。与商用注射器相比，定制的注射系统使大颗粒的可注射性提高了6倍。这项研究强调了所提出的通过肠外途径最佳注射微粒药物的框架的重要性。

Morteza Sarmadi, et al. Modeling, design, and machine learning-based framework for optimal injectability of microparticle-based drug formulations, Science Advances.2020.

DOI: 10.1126/sciadv.abb6594

https://advances.sciencemag.org/content/6/28/eabb6594