<p>Potential Use of Microbial Surfactant in Microemulsion Drug Delivery System: A Systematic Review</p>
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Microemulsions drug delivery systems (MDDS) have been known to increase the bioavailability of hydrophobic drugs. The main challenge of the MDDS is the development of an effective and safe system for drug carriage and delivery. Biosurfactants are preferred surface-active molecules because of their lower toxicity and safe characteristics when compared to synthetic surfactants. Glycolipid and lipopeptide are the most common biosurfactants that were tested for MDDS. The main goal of the present systematic review was to estimate the available evidence on the role of biosurfactant in the development of MDDS. SEARCH STRATEGY: Literature searches involved the main scientific databases and were focused on the period from 2005 until 2017. The Search filter composed of two items: "Biosurfactant" and/or "Microemulsion." INCLUSION CRITERIA: Twenty-four studies evaluating the use of biosurfactant in MDDS were eligible for inclusion. Among these 14 were related to the use of glycolipid biosurfactants in the MDDS formulations, while four reported using lipopeptide biosurfactants and six other related review articles. RESULTS: According to the output study parameters, biosurfactants acted as active stabilizers, hydrophilic or hydrophobic linkers and safety carriers in MDDS, and among them glycolipid biosurfactants had the most application in MDDS formulations. CONCLUSION: Synthetic surfactants could be replaced by biosurfactants as an effective bio-source for MDDS due to their excellent self-assembling and emulsifying activity properties.
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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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».