Applications of Dynamic Mechanical Analysis in the Engineering of Amorphous Solid Dispersions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Dynamic mechanical analysis (DMA) offers several advantages over prevailing methods in the characterization of amorphous solid dispersions (ASDs) typically used for improving the delivery of poorly water-soluble drugs. This method of analysis, though underutilized in the study of pharmaceutical systems, is particularly attuned to rheological investigations of thermal and mechanical properties of solids such as ASDs. Its ability to determine the viscoelastic properties of systems across a wide range of temperatures and shear conditions provides useful insight for the development and processing of ASDs. The response of materials to an imposed stress, captured by DMA, can help identify proper conditions for preparing homogenous extrudates of the polymer and active pharmaceutical ingredient through hot melt extrusion (HME). As HME continues to gain utility within the pharmaceutical industry, the ability to tailor process conditions will become increasingly important for the efficient design and production of ASD products for poorly water-soluble drugs. Furthermore, DMA can be used to probe molecular mobility and its link to physical stability of ASDs. Establishing the link between molecular mobility and crystallization kinetics is central to predicting the physical stability of ASDs. Therefore, increasing the understanding of material properties through DMA will enable the successful development of more stable amorphous drug products. This review summarizes current characterization tools for ASDs and discusses the potential of utilizing DMA as a robust alternative to traditional methods.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».