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Enregistrement W2069295596 · doi:10.2147/ijn.s63395

Nanosizing of a poorly soluble drug: technique optimization, factorial analysis, and pharmacokinetic study in healthy human volunteers

2014· article· en· W2069295596 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Nanomedicine · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueDrug Solubulity and Delivery Systems
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPharmacokineticsPharmacologyDrugFactorial experimentMedicineChemistryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Diacerein (DCN) has low aqueous solubility (3.197 mg/L) and, consequently, low oral bioavailability (35%-56%). To increase both the solubility and dissolution rate of DCN while maintaining its crystalline nature, high pressure homogenization was used but with only a few homogenization cycles preceded by a simple bottom-up technique. METHODS: The nanosuspensions of DCN were prepared using a combined bottom-up/top-down technique. Different surfactants - polyvinyl alcohol, sodium deoxycholate, and sodium dodecyl sulfate - with different concentrations were used for the stabilization of the nanosuspensions. Full factorial experimental design was employed to investigate the influence of formulation variables on nanosuspension characteristics using Design-Expert(®) Software. Particle size (PS), zeta potential, saturation solubility, in vitro dissolution, and drug crystallinity were studied. Moreover, the in vivo performance of the optimized formula was assessed by bioavailability determination in healthy human volunteers. RESULTS: The concentration of surfactant had a significant effect on both the PS and polydispersity index values. The 1% surfactant concentration showed the lowest PS and polydispersity index values compared with other concentrations. Both type and concentration of surfactant had significant effects on the zeta potential. Formula F8 (containing 1% sodium deoxycholate) and Formula F12 (containing 1% sodium dodecyl sulfate) had the highest desirability values (0.952 and 0.927, respectively). Hence, they were selected for further characterization. The saturated solubility and mean dissolution time, in the case of F8 and F12, were significantly higher than the coarse drug powder. Techniques utilized in the nanocrystals' preparation had no effect on DCN crystalline state. The selected formula (F12) showed a higher bioavailability compared to the reference market product with relative bioavailability of 131.4%. CONCLUSION: The saturation solubility, in vitro dissolution rate and relative bioavailability of DCN were significantly increased after nanocrystallization. Less time and power consumption were applied by the combination of bottom-up and top-down techniques.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,452
Score d'incertitude au seuil0,564

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,381 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle