Inclusion complexes of atorvastatin calcium ( <scp>ATV‐Ca</scp> ) and rosuvastatin calcium ( <scp>ROV‐Ca</scp> ) drugs with <scp> <i>α</i> ‐CD </scp> , <scp> <i>β</i> ‐CD </scp> , <scp> <i>γ</i> ‐CD </scp> , <scp> HP‐ <i>β</i> ‐CD </scp> , <scp> M‐ <i>β</i> ‐CD </scp> , and maltodextrin along with their characterizations through experimental and computational methods
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The aim of this research is a comparison of the efficiency of six commercially available cyclodextrins (CDs) to improve the solubility and oral bioavailability of atorvastatin calcium (ATV‐Ca) and rosuvastatin calcium (ROV‐Ca) drugs in aqueous media. Inclusion complexes of both drugs with non‐toxic α ‐CD, β ‐CD, γ ‐CD, HP‐ β ‐CD, M‐ β ‐CD, and maltodextrin were prepared in a 1:1 stoichiometry via the kneading method. To reach the best CD, various experimental and computational analyses were performed including phase solubility, dynamic light scattering (DLS), Fourier transform infrared spectroscopy (FT‐IR), X‐ray diffraction (XRD), differential scanning calorimetry (DSC), scanning electron microscopy (SEM), atomic force microscopy (AFM), hydrogen‐1 nuclear magnetic resonance ( 1 HNMR), carbon‐13 nuclear magnetic resonance ( 13 CNMR), and molecular docking calculations. The M‐ β ‐CD turned out to be the best substrate for the micro‐encapsulation of both drugs. Also, ATV showed a higher tendency than ROV to form inclusion complexes with CDs. Molecular docking studies showed that HP– β –CD and M‐ β ‐CD are the most suitable substrates for the formation of inclusion complexes, respectively. Our research showed that the β ‐CD is not necessarily the most efficient substrate for increasing solubility based on previous reports in the literature; meanwhile, the other employed substrates in this study can show acceptable performances in this regard. According to our results, M‐ β ‐CD is the best substrate for the micro‐encapsulation of both drugs, which increases their solubility in water.
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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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».