相关实验视频
Updated: Feb 28, 2026

Formation of Dispersible Taohong Siwu Tablets
Published on: February 3, 2023
从单个粉末缩行为预测二进制混合物的可表化.
Michael Ghijs1, Alexander Ryckaert2, Daan Van Hauwermeiren3
1Elegent, Hippolyte Metdepenningenstraat 33, B-9000, Ghent, Belgium; Laboratory of Pharmaceutical Process Analytical Technology, Department of Pharmaceutical Analysis, Faculty of Pharmaceutical Sciences, Ghent University, Ottergemsesteenweg 460, B-9000, Ghent, Belgium.
一个新的神经网络模型从材料特性中预测了平板电脑的抗拉强度,优于对不太紧缩的活性药物成分 (API) 和复杂混合物的传统方法.
科学领域:
- 制药科学 制药科学
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 计算化学计算化学
背景情况:
- 直接压缩 (DC) 配方的开发往往受到活性药物成分 (API) 紧缩性差的限制.
- 预测平板电脑的性能,如抗拉强度,对于成功的DC配方至关重要.
- 现有的方法在与API展现不良压缩行为时遇到困难.
研究的目的:
- 使用神经网络开发平板电脑抗拉强度的预测模型.
- 根据传统的混合规则来评估模型的性能.
- 为了应对制定难以紧的API的挑战.
主要方法:
- 通过对33种粉末的200多种配方数据集进行神经网络训练,其中包括17种API.
- 该模型根据材料特性和二元混合物组成预测了平板电脑的抗拉强度.
- 性能与基于表化参数的权力法混合规则进行了比较.
主要成果:
- 神经网络模型准确地预测了在广泛的压缩压力范围内平板电脑的抗拉强度.
- 神经网络的性能超过了权力法混合规则,特别是对于不太紧的API.
- 该模型成功地预测了纯成分无法压缩的混合物的特性.
结论:
- 神经网络方法为预测直接压缩配方中的平板电脑抗拉强度提供了一种卓越的方法.
- 该模型有助于合理的配方设计,特别是对于具有挑战性的API.
- 该模型需要最小的材料 (3-5g) 进行表征,从而促进对新粉末的快速预测.
更多相关视频
相关概念视频
Factors Influencing Drug Absorption: Pharmaceutical Parameters
Pharmaceutical Alternatives: Polymorphic Form-Related and Particle Size-Related Therapeutic Nonequivalence
In Vitro Drug Dissolution: Compendial Testing Models I
Formulation and Manufacturing Process: Physical Attributes of Generic Tablets and Capsules
Drug Dissolution: Requirements and Profile Comparison
Factors Affecting Dissolution: Polymorphism, Amorphism and Pseudopolymorphism
Some polymorphic crystals possess lower aqueous solubility than their amorphous counterparts, leading to incomplete absorption. For instance, the oral suspension of Chloramphenicol, which...

