Influence of permeability enhancers on the paracellular permeability of metformin hydrochloride and furosemide across Caco-2 cells
Notice bibliographique
Résumé
Permeability enhancers can affect absorption of paracellularly transported drugs. This study aims to evaluate effects of permeability enhancers (chitosan, methyl- β -cyclodextrin, sodium caprate, sodium lauryl sulfate, etc.) on the permeability of paracellularly absorbed furosemide and metformin hydrochloride. Methyl thiazole tetrazolium bromide test was carried out to determine the drug concentrations in permeability study. Trans-epithelial electrical resistance (TEER) values determined to assess the integrity of tight junctions. Permeability enhancers were applied at different concentrations alone, in dual/triple combinations. Permeability was determined using human colorectal adenocarcinoma (Caco-2) cells (TEER > 400 Ω·cm 2 ). Permeability enhancers have no significant effect (<2-fold; p > 0.05) on the permeability of furosemide (1.80 × 10 −5 ± 4.55 × 10 −7 cm/s); however, metformin permeability (1.36 × 10 −5 ± 1.25 × 10 −6 cm/s) increased significantly ( p < 0.05) with 0.3% and 0.5% ( w/v) chitosan (2.0- and 2.7-fold, respectively), 1% methyl- β -cyclodextrin ( w/v) (3.5-fold), 10 and 20 µmol/L sodium caprate (2.2- and 2.8-fold, respectively), and 0.012% sodium lauryl sulfate ( w/v) (1.9-fold). Furosemide permeability increased significantly ( p < 0.05) with chitosan-sodium lauryl sulfate combination (1.7-fold), and all triple combinations (1.4- to 1.9-fold). Chitosan containing dual/triple combinations resulted in significant increase ( p < 0.05) in metformin permeability (1.7 to 2.8-fold). All results indicated that absorption of furosemide and metformin can be improved by the combination of permeability enhancers. Therefore, it can be evaluated for the formulation of development strategies containing furosemide and metformin by the pharmaceutical industry.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».