组合疗法（即联合使用多种药物）已成为一种有前景的癌症治疗策略。然而，传统联合疗法的开发受限于庞大的实验设计空间，需要对药物比例、浓度及包封策略进行 exhaustive 测试。本研究提出一种结合主动学习与细网格优化的计算智能方法，用于预测药物组合（重点关注用于癌症治疗的双药负载聚合物纳米粒）的疗效。该方法采用高斯过程回归来预测药效及相关不确定性，仅需25%的实验工作量即可快速识别最优条件。该策略已成功应用于优化多柔比星与多西他赛组成的双药系统，在保证精度的同时显著降低了实验工作量。本研究证明了人工智能驱动的方法在克服药物递送领域传统实验设计挑战方面的潜力。
InvivoChem 荣幸地向赵春霞教授提供本公司优质产品 维拉帕米（钙通道阻滞剂，产品编号：V27972）用于此项研究。
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