L-eaves : rede neural artificial MLP especialista na predição do perfil físico-químico de nanopartículas lipídicas sólidas usadas no tratamento de câncer

Abstract

A Rede Neural Artificial L-eaves criado nesta monografia abre a possibilidade de simulação de qualquer processo industrial que exija gastos com insumos, recursos humanos, e outros derivados, em formulações diversas, sendo uma solução de contorno bem quista pela sua versatilidade e custo-benefício agregado. Além da redução de tais fatores, há a possibilidade de redução do tempo gasto com pesquisa e produção de inovação. Neste intuito, com foco na produção de Nanopartículas Lipídicas Sólidas, aplicadas com veemência no tratamento clínico de neoplasias, foi criada esta possibilidade de simulação. O intuito foi comprovar que há como reproduzir o perfil físico-químico final do preparo de nanopartículas, para reduzir todas as formas de gastos no processo de inovação e testes no setor industrial ou outro que convenha. Nesta vertente foi criado todo o protótipo de rede neural artificial Multilayer Perceptron com algoritmo Back-Propagation, adaptada com o auxílio de especialistas na produção de nanopartículas. Reproduzindo via simulação todo o processo de preparação real final da nanopartícula com precisão aceitável. Há possibilidade então, para a otimização da pesquisa na área industrial de fármacos, uma vez que a L-eaves foi criada de forma genérica, de forma que possam existir outras aplicações com diferentes entradas e saídas desejadas. A Rede Neural Artificial L-eaves foi ainda embasada por dinâmicas de análise dos riscos durante sua concepção, de forma a assegurar maior confiabilidade na previsão do perfil físico-químico, sendo então um produto promissor à Indústria Farmacêutica.