Nano-sized Droplets of Self-Emulsifying System for Enhancing Oral Bioavailability of Chemotherapeutic Agent VP-16 in Rats: A Nano Lipid Carrier for BCS Class IV Drugs
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this study was to investigate the ability of a self-nano-emulsifying drug delivery system (SNEDDS) to enhance the oral bioavailability of a BCS class IV drug, etoposide (VP-16). METHOD: A series of SNEDDS formulations with VP-16 were prepared consisting of medium chain triglycerides, polysorbate 80, diethylene glycol monoethyl ether and propylene glycol monolaurate type-1. Based on an obtained ternary phase diagram, an optimum formulation was selected and characterized in terms of size, zeta potential, loading, morphology and in vitro drug release. The pharmacokinetic parameters and oral bioavailability of VP-16 suspension and VP-16 in SNEDDS was assessed using 30 Male Sprague-Dawley rats and compared with the commercial product (VePesid®). RESULTS: Pharmacokinetic data showed that the mean values for AUC0-t of VP-16 in SNEDDS was 6.4 fold higher compared to a drug suspension and 2.4-folds higher than VePesid®. Similarly, the mean value for Cmax of VP-16 in SNEDDS (1.13± 0.07 µg/ml µg.h/mL) was higher than VePesid® (0.62± 0.09 µg/mL) and drug suspension (0.13± 0.07 µg/mL). CONCLUSION: The SNEDDS formulation was able to enhance the oral bioavailability of the BCS Class IV chemotherapeutic agent VP-16 by increasing the dissolution and absorption of the drug. A good in vitro in vivo correlation was found between the in vitro dissolution and in vivo absorption data of VP-16 SNEDDS preparation. Therefore, SNEDDS formulations might be a very promising approach for BCS Class IV drugs.
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.
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 | 0,012 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».