Concept for a Unidirectional Release Mucoadhesive Buccal Tablet for Oral Delivery of Antidiabetic Peptide Drugs Such as Insulin, Glucagon-like Peptide 1 (GLP-1), and their Analogs
Notice bibliographique
Résumé
Injectable peptides such as insulin, glucagon-like peptide 1 (GLP-1), and their agonists are being increasingly used for the treatment of diabetes. Currently, the most common route of administration is injection, which is linked to patient discomfort as well as being subjected to refrigerated storage and the requirement for efficient supply chain logistics. Buccal and sublingual routes are recognized as valid alternatives due to their high accessibility and easy administration. However, there can be several challenges, such as peptide selection, drug encapsulation, and delivery system design, which are linked to the enhancement of drug efficacy and efficiency. By using hydrophobic polymers that do not dissolve in saliva, and by using neutral or positively charged nanoparticles that show better adhesion to the negative charges generated by the sialic acid in the mucus, researchers have attempted to improve drug efficiency and efficacy in buccal delivery. Furthermore, unidirectional films and tablets seem to show the highest bioavailability as compared to sprays and other buccal delivery vehicles. This advantageous attribute can be attributed to their capability to mitigate the impact of saliva and inadvertent gastrointestinal enzymatic digestion, thereby minimizing drug loss. This is especially pertinent as these formulations ensure a more directed drug delivery trajectory, leading to heightened therapeutic outcomes. This communication describes the current state of the art with respect to the creation of nanoparticles containing peptides such as insulin, glucagon-like peptide 1 (GLP-1), and their agonists, and theorizes the production of mucoadhesive unidirectional release buccal tablets or films. Such an approach is more patient-friendly and can improve the lives of millions of diabetics around the world; in addition, these shelf-stable formulations ena a more environmentally friendly and sustainable supply chain network.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».