AI赋能便携系统与改良型双相Gompertz模型在抗癌药物递送预测中的突破性对比研究

为解决传统数学模型难以精确关联药物疗效与肿瘤响应的问题，来自某研究团队（单位未明确）的科研人员创新性地开发了基于单板计算机(SBC)的AI预测系统，并提出了改良型Gompertz双相响应模型(MGBRM)。通过C++线性回归算法分析20天体内实验数据，验证了该模型对多西他赛-棕榈酸酯(DTX-PL)及其固体脂质纳米粒(DTX-PL-SLN)抗乳腺癌活性的预测能力，相关系数r2最高达0.999。AI系统与数学模型的双轨验证为肿瘤精准治疗提供了新范式。

　　

数学建模传统上用于解析肿瘤行为规律，但其在药物疗效-肿瘤响应关联预测方面存在精度局限。人工智能(AI)虽为癌症管理开辟新途径，却受制于庞大计算资源需求。这项研究另辟蹊径，将AI算法植入便携式单板计算机(SBC)，同时创新性改良经典Gompertz模型，构建出双相响应预测模型(MGBRM)，专门用于评估多西他赛-棕榈酸酯(DTX-PL)及其固体脂质纳米粒(DTX-PL-SLN)对抗乳腺癌的动态效果。

研究团队采用C++编程库开发线性回归算法，基于20天体内实验数据开展系统验证。令人瞩目的是，改良Gompertz模型对未治疗组、DTX-PL治疗组和DTX-PL-SLN治疗组的肿瘤体积预测，分别获得0.999、0.986和0.998的惊人r²值。AI-SBC系统同样表现抢眼，其预测结果与实验观测值相关系数无限逼近1。

这项研究的精妙之处在于双模型对比策略：改良Gompertz模型通过数学参数透明化解析治疗机制，而AI系统则以"黑箱"模式捕捉复杂非线性关系。特别值得注意的是，MGBRM成功突破了传统模型在治疗组预测中的技术瓶颈，为抗癌药物研发提供了兼具解释性与预测力的新型工具。