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Enregistrement W2614551883 · doi:10.1208/s12248-017-0085-5

Evolution of Choice of Solubility and Dissolution Media After Two Decades of Biopharmaceutical Classification System

2017· article· en· W2614551883 sur OpenAlex
Nádia Araci Bou‐Chacra, Katherine Jasmine Curo Melo, Ivan Andrés Cordova Morales, Erika Stippler, Filippos Kesisoglou, Mehran Yazdanian, Raimar Löbenberg

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe AAPS Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueDrug Solubulity and Delivery Systems
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiopharmaceutics Classification SystemBiopharmaceuticsSolubilityIVIVCBiopharmaceuticalDissolutionBioequivalenceDrugChemistryIn vivoBiochemical engineeringBioavailabilityAqueous mediumChromatographyPharmacologyDissolution testingComputer scienceAqueous solutionMedicineOrganic chemistryEngineeringBiotechnologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The introduction of the biopharmaceutics drug classification system (Biopharmaceutics Classification System (BCS)), in 1995, provided a simple way to describe the biopharmaceutics behavior of a drug. Solubility and permeability are among the major parameters, which determine the fraction dose absorbed of a drug substance and consequently its chances to be bioavailable. The purpose of this review is to summarize the evolution of the media used for determining solubility and dissolution and how this can be used in modern drug development. Over the years, physiologically adapted media and buffers were introduced with the intention to better predict the in vivo solubility and dissolution of drug substances. Water, buffer solutions, compendial media, micellar solubilization media, and biorelevant media are reviewed. At this time point, there is no universal medium available which can be used to predict every drug substance's solubility or a drug product's in vivo dissolution behavior. However, there have been many improvements and additions made to media to optimize their in vivo predictability; for example, the current phosphate concentrations in buffers seem to be too high to correlate with the carbonate buffer concentrations in vivo. Biorelevant media were updated to correlate them better with the composition of human intestinal fluids. The BCS was introduced into regulatory sciences as a scientific risk management tool to waive bioequivalence studies under certain conditions. Today's different guidance documents define the dose-solubility ratio differently. As shown for amoxicillin, this can cause more confusion than certainty for globally operating companies. Harmonization of BCS guidelines is highly desirable.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,216
Score d'incertitude au seuil0,407

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,180
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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