Phase Behavior of Non‐Ionic <scp>Surfactant‐Medium</scp> Chain <scp>Triglyceride‐Water</scp> Microemulsion Systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Microemulsion systems have garnered tremendous interest in the pharmaceutical sector for a variety of drug delivery applications. Non‐ionic surfactants are often the preferred surfactant class given their uncharged nature, enhanced oral safety profile, and generally regarded as safe status as compared to other surfactant classes (Myers, Surfactant science and technology, 2005, p. 29), (Malmsten, Handbook of microemulsion science and technology, 1999, p. 755), (Grove & Mullertz, Chapter 5‐liquid self‐microemulsifying drug delivery systems, 2007), (Liu et al., Water‐insoluble drug formulation, 2008), (Hauss, Advanced Drug Delivery Reviews, 2007, 59, pp. 667–676), (Balazs, Solubility, delivery and ADME problems of drugs and drug‐candidates, 2011, p. 68). In this work, the phase behavior and microemulsion formation potential of four commonly used non‐ionic surfactants, PEG‐40 hydrogenated castor oil, Poloxamer 188, Polysorbate 80, and d ‐α‐tocopherol polyethylene glycol succinate were studied via ternary phase diagram (TPD) mapping using a medium chain triglyceride, Miglyol 812. Results indicated notable differences in phase behavior despite similarities in hydrophilic–lipophilic balance value (13–15). All surfactants produced Winsor Type I, oil‐in‐water microemulsions at water concentrations above 40% wt/wt. Winsor Type II water‐in‐oil microemulsions were difficult to obtain even at high oil concentrations of ≥70% wt/wt. Winsor III microemulsions, though rare, were generally obtained in the middle regions of the TPD between 10% and 30% wt/wt water while Winsor IV microemulsions dominated at high surfactant concentrations of ≥45% wt/wt. Opaque emulsion areas were particularly notable in wax state surfactants. Polysorbate 80 and PEG‐40 hydrogenated castor oil demonstrated a high degree of synergism as well as the largest oil‐in‐water (o/w) and water‐in‐oil (w/o) microemulsion formation potential rendering them suitable for a number of enteral and parenteral applications.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».