Reverse phase high-performance liquid chromatography for quantification of hydroxymethylnitrofurazone in polymeric nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Hydroxymethylnitrofurazone (NFOH) is a new compound with potential leishmanicidal and trypanocidal activity. Despite its effectiveness, the formulators have to overcome its poor aqueous solubility. Recently, polymeric nano-scale drug delivery systems have proposed for the treatment of neglected diseases. As several studies have confirmed the advantages of such formulations, and this approach provides new analytical challenges, including the need to detect trace amounts of the drug. A suitable method was developed and validated for NFOH determination bound to poly (n-butylcyanoacrylate) (PBCA) nanoparticles. The chromatographic separation was achieved using a C18 column maintained at 25 ºC and an isocratic mobile phase consisting of water and acetonitrile: 80:20 (v/v) at a flow rate of 1.2 mL min-1 and UV-detection at 265 nm. Investigated validation parameters included selectivity, linearity, accuracy, precision and robustness (changes in column temperature, mobile phase composition and flow). The method was specific, the peak of NFOH had no interference with any nanoparticle excipients and no co-elution with main degradation product (nitrofurazone). Linearity was over the range of 0.94 13.11 μg mL-1 (r2=0.999). The method was accurate and precise, recovery of 100.7%, RSD of 0.4%; intra-day and inter-day RSD range 9.98-9.99 μg mL-1 and 0.3% to 0.5%, respectively. Robustness confirmed that method could resist the applied changes. Application of the optimized method revealed an encapsulation efficiency of 64.4% (n=3). Therefore, the method was successfully developed and validated for the determination of the encapsulation efficiency of NFOH-PBCA nanoparticles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».