Desenvolvimento e avaliação de nanoemulsões à base de óleo de babaçu (Orbignya oleifera) e extratos vegetais (Areca catechu, Glycyrrhiza glabra e Portulaca oleracea) para uso pós-sol
Bibliographic record
Abstract
\n A nanotecnologia é aplicada em praticamente todos os setores da ciência, incluindo a área cosmética. Nanoemulsões apresentam-se mais estáveis do que macroemulsões, possuem boa espalhabilidade e facilitam a penetração de ativos na pele. O óleo de babaçu (Orbignya oleifera) é utilizado no tratamento de várias afecções da pele, devido às propriedades anti-inflamatória, cicatrizante e antiséptica. O extrato de sementes de Areca catechu inibe a produção de elastase e colagenase, enzimas responsáveis pela flacidez e perda de elasticidade da pele no envelhecimento. Além disso, possui ação antioxidante, anti-hialuronidase, estimulante da proliferação de fibroblastos e inibidor da melanogênese. Outro extrato muito utilizado em cosméticos é o de raízes de Glycyrrhiza glabra que possui atividade antioxidante, anti-inflamatória, adstringente, bactericida e inibidor da tirosinase. Já o extrato de portulaca (Portulaca oleracea), possui propriedades anti-alérgica, anti-inflamatória, anti-irritante e cicatrizante. Nesta pesquisa, desenvolveu-se nanoemulsões contendo óleo de babaçu adicionadas ou não de extratos vegetais e avaliou-se a estabilidade físico-química e propriedades biológicas das mesmas, como potencial antioxidante, anti-irritante, anti-inflamatório, influência na hidratação, valor de pH e oleosidade cutânea. A ordem de adição dos componentes, temperatura, velocidade e tempo de agitação foram críticos na obtenção das nanoemulsões. No estudo de estabilidade acelerada, a 45°C, observou-se alteração significativa dos valores de diâmetro dos glóbulos, pH e condutividade elétrica no final de 120 dias, além da ocorrência simultânea dos processos de Ostwald ripening e coalescência nas duas nanoemulsões. Os extratos de areca, alcaçuz e a formulação aditivada apresentaram atividade antioxidante pelos métodos DPPH e xantina oxidase. Nos testes in vitro de irritação, as formulações foram classificadas como ligeiramente irritantes e não-irritantes pelos métodos HET-CAM e RBC, respectivamente. Por meio dos testes in vivo, observou-se que ambas as formulações apresentaram atividade anti-inflamatória, hidratante, aumento da oleosidade e nenhuma alteração no valor de pH cutâneo. Os resultados obtidos sugerem a segurança e eficácia do uso destas nanoemulsões após exposição solar.\n
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".