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Updated: Jan 13, 2026

Formation of Dispersible Taohong Siwu Tablets
Published on: February 3, 2023
利用基甲基纤维素和croscarmellose的互补功能,通过基于预测回归的建模开发胃药片
Jung Suk Kim1, Kyungho Baek1, Min-Jong Choi2
1College of Pharmacy, Hanyang University, Ansan, 15588, South Korea.
这项研究使用回归模型优化了胃 (GR) 片,以找到最佳的基甲基纤维素 (HPMC) 和交叉酸 (CCS) 比率,以长时间保持胃内和持续释放植物提取物 (BE).
科学领域:
- 制药科学 制药科学
- 药物输送系统 药物输送系统
- 制定 发展 制定 发展
背景情况:
- 胃 (GR) 药物输送系统旨在延长药物在胃中的停留时间,提高治疗效果.
- 优化聚合物的比率,如基甲基纤维素 (HPMC) 和交叉 (CCS) 是实现所需的GR属性的关键.
- 植物提取物 (BE) 通常需要控制释放以最大限度地提高治疗效益.
研究的目的:
- 使用数据驱动的预测建模策略,开发和优化植物提取物 (BE) 的胃 (GR) 片.
- 为了确定基甲基纤维素 (HPMC) 和十字卡梅洛 (CCS) 的最佳比例,以增强胃内保留和持续的药物释放.
- 将回归模型的预测精度与人工神经网络 (ANN) 和响应表面方法 (RSM) 进行比较,以优化配方.
主要方法:
- 一种植物提取物 (BE) 用Neusilin通过流体床颗粒化凝固成颗粒.
- 在MATLAB中构建了一个基于四个参数的Sigmoid回归模型,用于优化GR片剂配方,与ANN和RSM相比.
- 优化GR片的特征是药物辅助剂兼容性,浮力和药物释放概况.
主要成果:
- 与ANN和RSM相比,回归模型在外推条件下显示出更高的预测准确性.
- 优化的GR片剂配方由BE,HPMC和CCS组成,其比例为600:160:140 (w/w/w).
- 优化的GR片表现出快速浮动,持续浮力超过18小时,药物释放时间延长,体内研究证实胃留时间长达6小时.
结论:
- 基于数据驱动的回归预测建模策略有效优化了胃食药片的HPMC-to-CCS比率.
- 优化的配方实现了长时间的胃保留和植物提取物的持续释放.
- 这种方法为开发具有可预测性能的GR平板电脑提供了可靠的方法.
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