Synthesis, characterization and stress-testing of a robust quillaja saponin stabilized oil-in-water phytocannabinoid nanoemulsion
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study describes the design, optimization, and stress-testing of a novel phytocannabinoid nanoemulsion generated using high-pressure homogenization. [Formula: see text], a plant-derived commercial emulsifier containing quillaja saponin, was used to stabilize the lipid phase droplets in water. Stress-testing was performed on this nanoemulsion in order to evaluate its chemical and colloidal stability under the influence of different environmental factors, encompassing both physical and chemical stressors. METHODS: Extensive optimization studies were conducted to arrive at an ideal nanoemulsion formulation. A coarse emulsion containing 16.6 wt% CBD-enriched cannabis distillate and 83.4 wt% carrier (soybean) oil dispersed in 10 wt% [Formula: see text] (1.5 wt% quillaja saponin) solution after 10 homogenization cycles at a pressure of 30,000 psi produced a stable nanoemulsion. This nanoemulsion was then subjected to the stress studies. RESULTS: The optimized nanoemulsion had an average droplet diameter of ca. 120 nm and average droplet surface ζ potentials of ca. -30 mV. It was imaged and characterized by a variety of protocols. It proved to be stable to droplet agglomeration and phase separation upon storage under ambient conditions for 6 weeks, as well as under a variety of physical stressors such as heat, cold, dilution, and carbonation. pH values ≤2 and moderately high salt concentrations (> 100 mM), however, destabilized the nanoemulsion, eventually leading to phase separation. Cannabis potency, determined by HPLC, was detrimentally affected by any changes in the nanoemulsion phase stability. CONCLUSIONS: Quillaja saponin stabilized cannabidiol(CBD)-enriched nanoemulsions are stable, robust systems even at low emulsifier concentrations, and are therefore significant from both a scientific as well as a commercial perspective.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».