Systematic Approach for the Formulation and Optimization of Solid Lipid Nanoparticles of Efavirenz by High Pressure Homogenization Using Design of Experiments for Brain Targeting and Enhanced Bioavailability
Notice bibliographique
Résumé
The nonnucleoside reverse transcriptase inhibitors, used for the treatment of HIV infections, are reported to have low bioavailability pertaining to high first-pass metabolism, high protein binding, and enzymatic metabolism. They also show low permeability across blood brain barrier. The CNS is reported to be the most important HIV reservoir site. In the present study, solid lipid nanoparticles of efavirenz were prepared with the objective of providing increased permeability and protection of drug due to biocompatible lipidic content and nanoscale size and thus developing formulation having potential for enhanced bioavailability and brain targeting. Solid lipid nanoparticles were prepared by high pressure homogenization technique using a systematic approach of design of experiments (DoE) and evaluated for particle size, polydispersity index, zeta potential, and entrapment efficiency. Particles of average size 108.5 nm having PDI of 0.172 with 64.9% entrapment efficiency were produced. Zeta potential was found to be −21.2 mV and the formulation was found stable. Thein-vivopharmacokinetic studies revealed increased concentration of the drug in brain, as desired, when administered through intranasal route indicating its potential for an attempt towards complete eradication of HIV and cure of HIV-infected patients.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».