Protein drug delivery: current dosage form profile and formulation strategies
Notice bibliographique
Résumé
Protein drugs present specific challenges to the maintenance of long-term stability, which can be accomplished by altering parameters of obtention, purification, molecule structure and formulation. As we believe, commercial formulations are undervalued; therefore, this review focuses on screening, categorising and discussing all formulations of protein drugs approved and not withdrawn by regulatory agencies from United States, Canada and Europe until mid-2018. Peptides (<50 amino acids) were not included to allow a more precise evaluation of choices for larger molecules. We extracted data from the DrugBank database, cross-checked it with the FDA purple book and supplemented it with patient information leaflets and papers. We further classified and discussed the entries according to protein function, drug delivery, route of administration and types of excipient (freeze-dried forms). In addition, alternative choices of excipients were discussed. Experimental work included here relates to targeting strategies with verified pharmacokinetics or <i>in vivo</i> effectiveness to identify physiologically relevant options. Although no single rule can be set for efficient protein formulation, our data help to better understand and optimise the choice for excipients and pharmaceutical dosage forms. For more information, see the Supplemental Data.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,071 | 0,005 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».