A novel mixing rule model to predict the flowability of directly compressed pharmaceutical blends

活性成分 混合(物理) 可制造性设计 医药制造业 工艺工程 压缩(物理) 材料科学 计算机科学 生物系统 机械工程 工程类 复合材料 物理 生物信息学 量子力学 生物
作者
Magdalini Aroniada,Gabriele Bano,Yuliya Vueva,Charalampos Christodoulou,Feng Li,James D. Litster
出处
期刊:International Journal of Pharmaceutics [Elsevier]
卷期号:647: 123475-123475 被引量:1
标识
DOI:10.1016/j.ijpharm.2023.123475
摘要

In the pharmaceutical industry, powder flowability is an essential manufacturability attribute to consider when selecting the suitable manufacturing route and formulation. The selection of the formulation is usually based on the physical and chemical properties of the Active Pharmaceutical Ingredient (API) under consideration. Current industrial practice heavily relies on experimental work, which often results in significant labor and API consumption that results in higher costs. In this study we describe the development of a mixing rule to predict powder blend flowability from the flow properties of the individual components for industrial formulations manufactured via Direct Compression (DC). The mixing rule assumes that the granular solids’ interactions are dominated by cohesive forces but are pragmatic to calibrate from the perspective of the typical data collated in an industrial environment. The proposed model was validated using a range of different APIs and the results show that the model can effectively predict the flowability properties of any formulation across the space of DC-relevant formulation compositions. Finally, a connection between the model and APIs properties (shape and size) was investigated via a linear correlation between the API particle properties and interparticle forces.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
复杂红酒发布了新的文献求助10
刚刚
刚刚
sun发布了新的文献求助20
刚刚
popo完成签到 ,获得积分10
1秒前
1秒前
1秒前
wanna发布了新的文献求助10
2秒前
3秒前
科研通AI2S应助bo采纳,获得10
3秒前
Akim应助重要尔曼采纳,获得10
4秒前
匿名发布了新的文献求助30
4秒前
浮华乱世发布了新的文献求助10
4秒前
空耳大师发布了新的文献求助10
5秒前
梁海萍发布了新的文献求助10
5秒前
CodeCraft应助迷路一江采纳,获得10
5秒前
世界尽头发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
6秒前
6秒前
9秒前
圆圆发布了新的文献求助50
11秒前
12秒前
落叶解三秋完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
匿名完成签到,获得积分0
13秒前
ziguang发布了新的文献求助10
14秒前
14秒前
15秒前
16秒前
Orange应助鞋子特大号采纳,获得10
16秒前
一路繁花发布了新的文献求助10
16秒前
刘卓发布了新的文献求助10
16秒前
顾矜应助巴西仙人掌采纳,获得20
16秒前
ZhouYi发布了新的文献求助10
18秒前
18秒前
小曹君发布了新的文献求助10
19秒前
是赵先森呀完成签到 ,获得积分10
20秒前
在水一方应助爽爽采纳,获得10
20秒前
木木木木发布了新的文献求助10
21秒前
蓝星月发布了新的文献求助10
21秒前
高分求助中
Modern Epidemiology, Fourth Edition 5000
Kinesiophobia : a new view of chronic pain behavior 5000
Molecular Biology of Cancer: Mechanisms, Targets, and Therapeutics 3000
Digital Twins of Advanced Materials Processing 2000
Propeller Design 2000
Weaponeering, Fourth Edition – Two Volume SET 2000
Handbook of pharmaceutical excipients, Ninth edition 1500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 纳米技术 化学工程 生物化学 物理 计算机科学 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 冶金 细胞生物学 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6011205
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7559747
关于积分的说明 16136440
捐赠科研通 5157970
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2762598
邀请新用户注册赠送积分活动 1741303
关于科研通互助平台的介绍 1633583