Inkjet printing of a thermolabile model drug onto FDM-printed substrates: formulation and evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Objective The inkjet printing (IP) and fused deposition modeling (FDM) technologies have emerged in the pharmaceutical field as novel and personalized formulation approaches. Specific manufacturing factors must be considered in each adopted methodology, i.e. the development of suitable substrates for IP and the incorporation of highly thermostable active pharmaceutical compounds (APIs) for FDM. In this study, IP and FDM printing technologies were investigated for the fabrication of hydroxypropyl methylcellulose-based mucoadhesive films for the buccal delivery of a thermolabile model drug.Significance: This proof-of-concept approach was expected to provide an alternative formulation methodology for personalized mucoadhesive buccal films.Methods Mucoadhesive substrates were prepared by FDM and were subjected to sequential IP of an ibuprofen-loaded liquid ink. The interactions between these processes and the performance of the films were evaluated by various analytical and spectroscopic techniques, as well as by in vitro and ex vivo studies.Results The model drug was efficiently deposited by sequential IP passes onto the FDM-printed substrates. Significant variations were revealed on the morphological, physicochemical and mechanical properties of the prepared films, and linked to the number of IP passes. The mechanism of drug release, the mucoadhesion and the permeation of the drug through the buccal epithelium were evaluated, in view of the extent of ink deposition onto the buccal films, as well as the distribution of the API.Conclusions The presented methodology provided a proof-of-concept formulation approach for the development of personalized mucoadhesive films.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».