Prediction of Oral Absorption of Low-Solubility Drugs by Using Rat Simulated Gastrointestinal Fluids: The Importance of Regional Differences in Membrane Permeability and Solubility
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study aimed to develop a novel approach for predicting the oral absorption of low-solubility drugs by considering regional differences in solubility and permeability within the gastrointestinal (GI) tract. METHODS: Simulated GI fluids were prepared to reflect rat in vivo bile acid and phospholipid concentrations in the upper and lower small intestine. The saturated solubility and permeability of griseofulvin (GF) and albendazole (AZ), a drug with low aqueous solubility, were measured using these simulated fluids, and fraction absorbed (Fa) at time t after oral administration was calculated. RESULTS: The saturated solubility of GF and AZ, a drug with low aqueous solubility, differed considerably between the simulated GI fluids. Large regional differences in drugs concentration were also observed following oral administration in vivo. The predicted Fa values using solubility and permeability data of the simulated GI fluid were found to correspond closely to the in vivo data. CONCLUSION: These results indicated the importance of evaluating regional differences in drug solubility and permeability in order to predict oral absorption of low-solubility drugs accurately. The new methodology developed in the present study could be useful for new oral drug development.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».