Testing drug release from medicated contact lenses: The missing link to predict in vivo performance
Notice bibliographique
Résumé
Contact lenses (CLs) offer a wide variety of advantages as ocular drug-releasing platforms, but the feasibility of medicated CL development is constrained by numerous scientific, technological, and regulatory challenges. One main difficulty is the setting of release rate specifications for each drug, since at present there are no standardized in vitro release models that can appropriately predict the performance of drug-eluting CLs once placed onto the eye. CL-adapted release tests may provide knowledge on how the drug release pattern should perform in vivo to trigger and maintain the therapeutic effects for both anterior and posterior ocular tissues. Moreover, in vitro release tests are valuable tools for quality assessment during production and to investigate the effect of a change in composition or process variables. This review aims to shed light on biorelevant ways of evaluating in vitro drug release from CLs and the feasibility of establishing in vitro-in vivo correlations (IVIVC) to predict in vivo performance. First, general guidelines and Pharmacopeia release tests for topical ophthalmic formulations as well as in vitro release tests implemented for drug-CLs in the last two decades are analyzed. Then, development of an appropriate method to investigate IVIVC is attempted from the few papers simultaneously reporting in vitro release profiles and either in vivo release or therapeutic response. Finally, key points to be considered for in vitro testing drug release from a medicated CL are suggested to pave the way to the clinical arena.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».