Development and evaluation of Sahasthara Thai medicine remedy in a film-forming spray for topical anti-inflammatory therapy
Notice bibliographique
Résumé
Background and purpose: The study aimed to develop a localized topical anti-inflammatory treatment using a Thai medicinal herbal remedy called "Sahasthara," known for its anti-inflammatory properties, to create a film-forming spray (FFS). Experimental approach: This research evaluated and developed an FFS formulated with Sahasthara ethanolic extract (SHTe). Subsequently, the optimized formulation was investigated for in vitro anti-inflammatory activity, cell culture toxicity assessment, pharmacological effects, and stability studies. Findings/Results: An optimized formulation (F12) was identified, consisting of 1% w/w SHTe and PVP K90, glycerol, PEG 400, sesame oil, a eutectic blend, and ethanol. This clear, smooth surface, yellowish film releases 42.37%, 38.67%, and 68.93% at 8 h, corresponding to a flux of 20.94, 1.92, and 26.32 µg/cm2/h of piperine, plumbagin, and β-asarone, respectively. F12 was determined to have a viscosity, drying time, and spray angle of 20 cps, 4.57 min, and 66.0 degrees. In-vitro anti-inflammatory activity demonstrated nitric oxide (NO) inhibition with an IC50 of 9.18 µg/mL. No apparent toxicity was observed in a skin cell line. This formulation was developed to be physically stable after undergoing freeze-thaw cycles. Although thermodynamic stability studies under accelerated conditions revealed a minor decrease in piperine and β-asarone within the film, the results indicate no statistically significant changes in its anti-inflammatory activity. Conclusion and implications: SHTe FFS offers optimal spray ability, a high in-vitro drug release profile, potent inhibition of anti-inflammatory markers, and stability under accelerated conditions. These findings suggest that SHTe FFS can serve as an innovative topical anti-inflammatory treatment.
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 | 0,012 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».