Exploration of a Novel Terpolymer Nanoparticle System for the Prevention of Alcohol-Induced Dose Dumping
Notice bibliographique
Résumé
Alcohol-induced dose dumping (AIDD) remains a serious challenge in the controlled delivery of high potency drugs, such as opioids, which requires extensive investigation and innovative solutions. Current technologies rely on ethanol-insoluble excipients, such as guar gum and sodium alginate, to counteract the increased solubility of hydrophobic polymeric excipients in ethanol. However, these excipients pose several shortcomings, such as high viscosity of coating dispersion, high solution temperature, rapid gelation, and heterogeneity of resulted film. In this work, we explored the application of a cross-linked terpolymer nanoparticle (TPN) as an alcohol-resistant excipient in a water-insoluble controlled release film of ethylcellulose (EC) for the prevention of AIDD. Herein, we optimized the composition of TPN using a central composite design (CCD) to minimize swelling and weight loss of TPN-EC film in the presence of 20% ethanol. The optimized TPN showed a negligible effect on the viscosity of the coating dispersion, while guar gum increased the viscosity by 76-fold. Permeability studies in a pH 1.2 media containing 0% or 40% v/v ethanol revealed that cationic drugs (propranolol HCl, diltiazem HCl, and naloxone HCl (an opioid receptor-binding model drug)) exhibited significantly lower permeability ratios ( P 40% / P 0% ) than un-ionized drugs (theophylline and salicylic acid). FTIR analysis indicated an increase in ionic hydrogen bonding between TPN and the cationic drug in the presence of ethanol. These results suggest that drug–polymer–solvent interactions play an important role in alcohol-independent drug permeability through the TPN-EC film. By leveraging the drug permeability altering capability of the TPN-EC system, the release of cationic drugs in hydroethanolic media appeared to be suppressed, suggesting a promising new mechanism of alcohol resistance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».