基于语义信息理论的药物输送系统参数优化

《IEEE Transactions on Molecular, Biological, and Multi-Scale Communications》：On Drug Delivery System Parameter Optimisation via Semantic Information Theory

药物递送系统在分子通信框架下应用语义信息理论，通过参数干预和存活函数量化系统性能。研究建立分子浓度信道模型，分析内部与释放浓度相关性随干预的变化，为在化学预算、疗效精度等约束下优化参数提供量化方法，构建新型药物设计工具。

　　

摘要：

我们研究了将语义信息理论应用于分子通信（MC）框架下的药物输送系统（DDS）。为此，我们将DDS视为一个基于分子浓度的通道。语义信息被定义为DDS在动态环境中实现其治疗目标所需的信息量。我们通过引入干预措施（即对DDS参数的修改）来推导出这一信息量，并定义了一个可行性函数，以及通过通道容量来量化的系统与环境之间的相关性。这里的可行性函数基于药物剂量-反应关系来表示DDS的性能。我们的模型考虑了一个能够诱导受体癌细胞发生功能变化的系统；超过关键的DDS参数值会显著降低性能或成本效益。通过从语义信息的角度分析基于MC的DDS模型，我们研究了在干预措施下内化粒子浓度与释放粒子浓度之间的相关性如何演变。最终的结果目录为DDS的设计和优化提供了定量基础，提供了一种在化学预算、期望效果和准确性等约束条件下确定最佳DDS参数值的方法。因此，所提出的框架可以作为一种新的工具，用于指导DDS的设计和优化。