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负载抗生素或氢氧化钙的静电纺丝纤维正被开发为再生性牙髓治疗中的根管内载体，其中药物剂量必须足够低，以免损伤重新定植于根管内的干细胞。配方开发通常在保持聚合物种类和设备参数不变的条件下，系统改变药物浓度。我们考察了这种变量扫描是否确实针对了正确的变量。我们构建了 ENDOSPIN-29 数据集，包含 29 种聚乙烯吡咯烷酮配方；这些配方均基于同一工艺体系制备，并分别负载甲硝唑、环丙沙星、米诺环素或氢氧化钙，包括单独负载和联合负载，同时保留了其中 5 种未产生亚微米纤维的配方。在 9 个回归模型中，输入各药物分别的组成比例的模型，对纤维直径的预测性能远优于仅输入总负载量的相同模型。最佳模型的留一法决定系数达到 0.84，中位相对误差为 18%；相比之下，所有仅基于总负载量的模型，其性能均不高于平均基线水平。纤维均一性和分布跨度也呈现相同趋势，而不对称性则无法预测。不同活性成分的剂量–响应方向相反：环丙沙星使纤维直径从 406 nm 单调减小至 257 nm，而甲硝唑则使纤维增粗，并在质量分数超过 10% 时破坏纤维形成。将某一整类药物完全留作测试集后，这一优势消失，表明该方法的适用范围受限于已知药物组合范围内的插值预测。
药物成分身份而非总载药量决定用于再生性牙髓治疗的静电纺聚乙烯吡咯烷酮纳米纤维形貌：一项纳入失败样本数据集的机器学习分析 | bioRxiv
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药物成分身份而非总载药量决定用于再生性牙髓治疗的静电纺聚乙烯吡咯烷酮纳米纤维形貌：一项纳入失败样本数据集的机器学习分析
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Nura Brimo
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Busra UYSAL
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Dilek COKELILER SERDAROGLU
doi： https://doi.org/10.64898/2026.09.02.748975
Nura Brimo 1 杜克大学；
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nura.brimo{at}duke.edu
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摘要
目前正在开发负载抗生素或氢氧化钙的静电纺丝纤维，作为再生性牙髓治疗中的根管内递送载体；在这一应用中，药物剂量必须足够低，以保护重新定植根管的干细胞。制剂开发通常是在固定聚合物组成和设备参数的情况下，对药物成分浓度进行梯度考察。我们探究了这种梯度设计是否确实针对了正确的变量。我们建立了 ENDOSPIN-29 数据集，其中包含 29 种聚乙烯吡咯烷酮制剂。这些制剂均基于同一工艺框架制备，并分别负载甲硝唑、环丙沙星、米诺环素或氢氧化钙，涵盖单独负载及联合负载；同时保留了其中 5 种未能形成亚微米纤维的制剂。在 9 个回归模型中，输入各药物成分组成的模型对纤维直径的预测能力显著优于仅输入总载药量的相同模型。最佳模型的留一法决定系数达到 0.84，中位相对误差为 18%；相比之下，所有仅使用载药量的模型，其表现均不优于或低于平均基线。纤维均一性和分布跨度也呈现相同趋势，而不对称性则无法预测。不同活性成分的剂量—响应方向相反：环丙沙星使纤维直径由 406 nm 单调减小至 257 nm，而甲硝唑则使纤维变粗，并在质量分数超过 10% 后破坏纤维形成。若将整个药物成分类别留作测试集，该优势便会消失，这表明该方法仅适用于已知药物组合范围内的插值。
利益冲突声明
作者已声明不存在利益冲突。
脚注
https://doi.org/10.2174/1567201819666220418102732
基金信息声明
土耳其科学技术研究委员会， https://ror.org/04w9kkr77
巴什肯特大学， https://ror.org/02v9bqx10
版权
本预印本的。
本内容依据 CC-BY 4.0 国际许可协议 提供。
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发布于 2026 年 9 月 9 日。
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药物成分身份而非总载药量决定用于再生性牙髓治疗的静电纺聚乙烯吡咯烷酮纳米纤维形貌：一项纳入失败样本数据集的机器学习分析
Nura Brimo
，
Busra UYSAL
，
Dilek COKELILER SERDAROGLU
bioRxiv 2026.09.02.748975； doi： https://doi.org/10.64898/2026.09.02.748975
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药物成分身份而非总载药量决定用于再生性牙髓治疗的静电纺聚乙烯吡咯烷酮纳米纤维形貌：一项纳入失败样本数据集的机器学习分析
Nura Brimo
，
Busra UYSAL
，
Dilek COKELILER SERDAROGLU
bioRxiv 2026.09.02.748975； doi： https://doi.org/10.64898/2026.09.02.748975
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.02.748975v1?rss=1
🏷️ 静电纺丝纳米纤维 再生性牙髓治疗 药物负载 机器学习 纤维形貌