Demonstration of Advanced Data Mining Tools for Optimization of Pellets Employing Modified Extrusion-pelletization Technique
Notice bibliographique
Résumé
Background: The multi particulate drug delivery system is preferred due to its numerous advantages but the batch to batch consistency and to achieve desired physical properties are the major challenges in the formulation of such dosage form. Objective: The objective of the present study was to explore the concept of quality by design for the development of galantamine HBr controlled release pellets using a modified palletization technique. Methods: Compritol 888 and Ethocel were chosen as hydrophobic release retardants, while Avicel was chosen as pelletization aid. A compatibility study was conducted between the drug and excipients. Drug loaded extrudes were prepared by using a mixture of isopropyl alcohol, and dichloromethane. Before converting the wet extrudes into pellets, pregelatinized starch was sprinkled on them to improve the physical properties of the pellets. The pellets were characterized for size, shape, and flow. The critical evaluation parameter was the drug dissolution pattern in distilled water. The dissolution data were treated with advanced data mining techniques. The in-vivo profile was predicted employing pharmacokinetic parameters of the drug and in-vitro drug release data of optimized batch pellets. Results: The failure mode and effect analysis revealed that the amount of Compritol 888 ATO and Ethocel were the most critical formulation parameters. The results of FTIR and DSC revealed compatibility between the drug and the excipients. The spherical pellets exhibited good flow. The drug dissolution studies of the batches, prepared according to the central composite design, revealed modified drug release. Multiple regression analysis and analysis of variance were performed to identify statistically significant factors. Contour plots demonstrated the impact of the amount of Compritol 888 and ethyl cellulose. The Design-Expert software was used to identify optimized formulation. The predicted in-vivo plasma concentration-time profile revealed the modified drug release up to 12h. Conclusions: Compritol and Ethocel were able to retard the drug release up to 12 hrs in distilled water. The innovative finding of this study is the use of a dry binder (pregelatinized starch) to improve the characteristics of pellets. Other dry binders are expected to show a similar effect. The newer processing technique can be of use in the industry.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».