Controlled Release from Zein Matrices: Interplay of Drug Hydrophobicity and pH
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: In earlier studies, the corn protein zein is found to be suitable as a sustained release agent, yet the range of drugs for which zein has been studied remains small. Here, zein is used as a sole excipient for drugs differing in hydrophobicity and isoelectric point: indomethacin, paracetamol and ranitidine. METHODS: Caplets were prepared by hot-melt extrusion (HME) and injection moulding (IM). Each of the three model drugs were tested on two drug loadings in various dissolution media. The physical state of the drug, microstructure and hydration behaviour were investigated to build up understanding for the release behaviour from a zein based matrix for drug delivery. RESULTS: Drug crystallinity of the caplets increases with drug hydrophobicity. For ranitidine and indomethacin, swelling rates, swelling capacity and release rates were pH dependent as a consequence of the presence of charged groups on the drug molecules. Both hydration rates and release rates could be approached by existing models. CONCLUSION: The drug state and pH dependant electrostatic interactions are hypothesised to influence release kinetics. Both factors can potentially be used to influence release kinetics release, thereby broadening the horizon for zein as a tuneable release agent.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».