Continuous Processing of Liposomes to Control and Predict Physical Properties
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.
Notice bibliographique
Résumé
Liposomes are specialized drug delivery systems that deliver drugs efficiently and may be used in targeted and/or extended-release applications.Currently, the processing and manufacturing of these drug products is by batch processing in the pharmaceutical industry.Batch processing has disadvantages such as scalability, irreproducibility, down-time between batches and other issues leading to reduced product availability, product waste and increased monetary costs.As a way to circumvent traditional problems associated with batch processing, the U.S. FDA has published guidance focusing on the continuous manufacturing of drug products, quality by design and the incorporation of process analytical technology.In the current work, a continuous process for the formation of liposomes was developed.This process was based on the ethanol-injection process, which includes injecting ethanol with dissolved lipid into an aqueous phase.The process included additional downstream processes such as in-line dilution, in-line concentrating, and at-line particle size analysis.National Instruments (NI) LabVIEW was used to develop the entire process into an automatic, continuous process.All control and measurement devices were controlled by a single computer program.The computer program contained algorithms that enabled prediction measurement of liposomal characteristics (e.g.particle size, particle size distribution and lipid concentration).Moreover, a quality-by-design (QbD) approach was followed from the onset of the project.Following QbD minimized the overall risk in developing the system and established an extensive understanding of liposomes.With the use of multiple design of experiment studies, algorithms and prediction equations were included in the custom-built computer program and established accurate control over the liposome formation process.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle