Edible oleogels for the oral delivery of lipid soluble molecules: Composition and structural design considerations
Notice bibliographique
Résumé
Background Edible oleogels, oils structured by non-triglyceride networks, can be used for the delivery of lipid-soluble molecules due to their composition, functional properties, and structure. Different oleogelators exist, including small molecules that crystallize to form colloidal or fibrillar networks and hydrophobic polymers that self-assemble under specific processing conditions. Several types of edible oleogels have been characterized, but only select systems have been used in oral delivery applications. Scope and approach This review covers the potential for use of edible oleogels for lipophilic molecular delivery. Factors affecting lipolysis relevant to oil gelation will be discussed, as well as the relationship between lipolysis and bioaccessibility. The use of lipid-based delivery systems to increase the bioaccessibility of poorly water-soluble molecules is emphasized, and oleogels are introduced as a delivery material. The review then discusses different methods of oleogelation, and addresses properties of oleogels that may be beneficial for delivery. Key findings and conclusions Oleogel structure, mechanical strength, composition, and gelator type are factors that may affect the rate and extent of lipolysis of the material. These in turn affect the delivery of lipid-soluble molecules from the oleogel. Crystalline oleogels used in oral delivery formulations have been shown to offer increased bioaccessibility, prevention against bioactive recrystallization, and targeted or delayed bioactive release. In addition, the ability to manipulate oleogel physicochemical properties with gelator type, formulation, and processing parameters is beneficial for tailoring the material functionality. Ethylcellulose oleogels are unique food-grade polymer oleogels that could be used for delivery, similar to other crystalline oleogel systems.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».