Emulsion and Emulgel-Based Ophthalmic Drug Delivery Systems
Notice bibliographique
Résumé
Ophthalmic drug delivery encounters unique challenges due to the anatomical and physiological ocular barriers, necessitating the development of novel drug delivery systems (NDDSs). This review focuses on emerging therapeutic platforms, including nanoemulsions (NEs), microemulsions (MEs), self-emulsifying drug delivery systems (SEDDSs) such as self-nano emulsifying drug delivery systems (SNEDDSs) and self-micro emulsifying drug delivery systems (SMEDDSs), emulgels, and in situ-forming emulgels, as novel strategies for enhancing ocular drug delivery. NEs and MEs, due to their small globule size, excellent drug solubility, stability, and bioavailability, offer promising solutions for effective ocular therapy. SEDDSs further enhance the stability and bioavailability of hydrophobic drugs through self-emulsification in aqueous environments. Emulgels, combining the benefits of emulsions and gels, provide sustained and controlled release of therapeutic agents, improving the ocular retention time and therapeutic efficacy. Additionally, in situ-forming emulgels offer the advantage of liquid-to-gel transition upon contact with ocular surfaces, optimizing drug delivery. The review discusses various ocular diseases, challenges for ocular delivery of conventional formulations, updates on emulsion-based novel drug delivery systems for ophthalmic drug delivery, mechanisms of enhanced ocular permeation, formulation strategies, advantages, and challenges, design-of-experiment considerations for optimization, characterizations, and recent advancements in these systems including patents and clinical trials, highlighting their potential for improving the treatment of various ocular diseases. Furthermore, this review explores marketed ophthalmic emulsions and future prospects for integrating these NDDSs into clinical ophthalmology, emphasizing their ability to overcome ocular barriers and enhance therapeutic efficacy.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».