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Enregistrement W3157904273 · doi:10.1210/jendso/bvab048.1689

Development of Intranasal Levothyroxine Powder Delivery for Hypothyroidism

2021· article· en· W3157904273 sur OpenAlexaff
Syed Ali Imran, Obinna Esomchukwu, Remigius U. Agu

Notice bibliographique

RevueJournal of the Endocrine Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Ear and Nasal Anomalies
Établissements canadiensDalhousie UniversityQueen Elizabeth II Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLevothyroxineChitosanParticle sizeZeta potentialDifferential scanning calorimetryNasal administrationPopulationMedicineChromatographyMaterials sciencePharmacologyChemistryNanotechnologyNanoparticleInternal medicineOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Hypothyroidism affects 3-5% of the general population with oral levothyroxine (LT4) being the predominant replacement therapy. However, significant proportion of hypothyroid patients are unable to absorb oral replacement leading to therapeutic failure and may require injectable thyroxine. Objectives: To develop non-invasive, less costly, and patient-friendly LT4 nasal delivery alternative using mucoadhesive polymers: chitosan and hydroxypropylmethylcellulose (HPMC). Methods: Six nasal LT4 formulations were developed with either chitosan or hydroxypropyl methylcellulose as mucoadhesive. The formulations were prepared through freeze-drying by varying the drug to polymer ratio (1:1, 1:3, and 1:5). The percentage drug yield was calculated by analyzing the weight of the formulation pre- and post-freeze drying. HPLC analysis was conducted to determine the amount of LT4 loaded in each formulation. Furthermore, the surface morphology, particle size, zeta potential, differential scanning calorimetry, X-ray diffraction as well as the in vitro release were assessed to determine the physicochemical properties and release characteristics of the formulations, respectively. Results: Both percentage drug loading and yield were > 70% for all the formulations. The freeze-dried formulations displayed a compact needle-like surface morphology. LT4-chitosan formulations, 1:1, 1:3, and 1:5 had mean particle size of 2.45 ± 0.88 µm, 2.76 ± 1.38 µm, and 1.59 ± 0.27 µm, respectively. Mean particle sizes for 1:1, 1:3, and 1:5 LT4-HPMC formulations were 0.56 ± 0.02 µm, 0.22 ± 0.06 µm, and 0.46 ± 0.04 µm. Zeta potential for LT4-chitosan formulation 1:1, 1:3, and 1:5 were -18.7 ± 1.00 mV, -16.2 ± 0.79 mV, and -19.17 ± 1.01 mV, respectively. LT4-HPMC 1:1, 1:3, and 1:5 formulations had zeta charges of -11.66 ± 3.16 mV, -6.06 ± 3.92 mV, and -9.53 ± 1.68 mV, respectively. Differential calorimetric analysis confirmed drug-polymer integration in all formulations, and X-ray powder diffraction showed both chitosan and HPMC formulations as crystalline configuration. The formulations with the highest in vitro release were LT4-HPMC 1:3 and LT4-chitosan 1:5. Conclusions: Results of this study suggest that both chitosan and HPMC can be used as sustained release polymers for the intranasal delivery of LT4.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,245

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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