In vitro–in vivo correlation of drug release profiles from medicated contact lenses using an in vitro eye blink model
Notice bibliographique
Résumé
There is still a paucity of information on how in vitro release profiles from drug-loaded contact lenses (CLs) recorded in 3D printed eye models correlate with in vivo profiles. This work aims to evaluate the release profiles of two drug-loaded CLs in a 3D in vitro eye blink model and compare the obtained results with the release in a vial and the drug levels in tear fluid previously obtained from an animal in vivo study. In vitro release in the eye model was tested at two different flow rates (5 and 10 µL/min) and a blink speed of 1 blink/10 s. Model CLs were loaded with two different drugs, hydrophilic pravastatin and hydrophobic resveratrol. The release of both drugs was more sustained and lower in the 3D eye model compared to the in vitro release in vials. Interestingly, both drugs presented similar release patterns in the eye model and in vivo, although the total amount of drugs released in the eye model was significantly lower, especially for resveratrol. Strong correlations between percentages of pravastatin released in the eye model and in vivo were found. These findings suggest that the current 3D printed eye blink model could be a useful tool to measure the release of ophthalmic drugs from medicated CLs. Nevertheless, physiological parameters such as the composition of the tear fluid and eyeball surface, tear flow rates, and temperature should be optimized in further studies.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».