Formulation Strategies to Improve the Bioavailability of Poorly Absorbed Drugs with Special Emphasis on Self-Emulsifying Systems
Notice bibliographique
Résumé
Poorly water-soluble drug candidates are becoming more prevalent. It has been estimated that approximately 60-70% of the drug molecules are insufficiently soluble in aqueous media and/or have very low permeability to allow for their adequate and reproducible absorption from the gastrointestinal tract (GIT) following oral administration. Formulation scientists have to adopt various strategies to enhance their absorption. Lipidic formulations are found to be a promising approach to combat the challenges. In this review article, potential advantages and drawbacks of various conventional techniques and the newer approaches specifically the self-emulsifying systems are discussed. Various components of the self-emulsifying systems and their selection criteria are critically reviewed. The attempts of various scientists to transform the liquid self-emulsifying drug delivery systems (SEDDS) to solid-SEDDS by adsorption, spray drying, lyophilization, melt granulation, extrusion, and so forth to formulate various dosage forms like self emulsifying capsules, tablets, controlled release pellets, beads, microspheres, nanoparticles, suppositories, implants, and so forth have also been included. Formulation of SEDDS is a potential strategy to deliver new drug molecules with enhanced bioavailability mostly exhibiting poor aqueous solubility. The self-emulsifying system offers various advantages over other drug delivery systems having potential to solve various problems associated with drugs of all the classes of biopharmaceutical classification system (BCS).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».