Delivery of a novel neuroprotective compound to the retina in rat and rabbit animal models
Notice bibliographique
Résumé
Posterior segment-related diseases are among the leading causes of irreversible blindness and loss of vision globally. These diseases are extremely difficult to treat due to the drug delivery barriers posed by the eye, among other challenges. One delivery method that bypasses many of these obstacles, albeit not without risk, is ocular injections, and long-acting formulations such as implants can improve patient compliance by allowing for longer intervals between injections. Here, we report our development of a preclinical in situ-forming implant dosage form that provides sustained release of a novel compound, DKR-1677, with a target in the retina. An in situ-forming implant based on polylactic co glycolic acid (PLGA) was chosen in this preclinical stage because it is readily translatable to a preformed implant product. The formulations were tested in vitro, in rat and rabbit animal models for drug release and pharmacokinetics. A two-step in vitro dissolution method with implant formation in a biorelevant gel followed by incubation in release media showed a 30-day three-phase release profile with an initial burst release of 36.04 ± 4.23 %, a plateau, and a controlled release up to 93.75 ± 4.68 % at day 30, typical of PLGA-based implant formulations. Immediate and controlled-release formulations were tested in rat and rabbit animal models and confirmed that DKR-1677 is taken up by the retina after intravitreal administration. Furthermore, the in situ-forming implant was found to prolong drug presence in the retina to 30 days following a single administration, confirming that a PLGA-based implant is a viable approach for this drug candidate.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».