Combining in vitro and in silico methods for better prediction of surfactant effects on the absorption of poorly water soluble drugs—a fenofibrate case example

生物信息学 非诺贝特 生物利用度 化学 最大值 吸收(声学) 体内 肺表面活性物质 溶解度 溶解 色谱法 体外 药理学 生物化学 材料科学 生物技术 生物 有机化学 基因 复合材料
作者
Ragna Berthelsen,Erik Sjögren,Jette Bredahl Jacobsen,Jakob Kristensen,René Holm,Bertil Abrahamsson,Anette Müllertz
出处
期刊:International Journal of Pharmaceutics [Elsevier]
卷期号:473 (1-2): 356-365 被引量:18
标识
DOI:10.1016/j.ijpharm.2014.06.060
摘要

The aim of this study was to develop a sensitive and discriminative in vitro–in silico model able to simulate the in vivo performance of three fenofibrate immediate release formulations containing different surfactants. In addition, the study was designed to investigate the effect of dissolution volume when predicting the oral bioavailability of the formulations. In vitro dissolution studies were carried out using the USP apparatus 2 or a mini paddle assembly, containing 1000 mL or 100 mL fasted state biorelevant medium, respectively. In silico simulations of small intestinal absorption were performed using the GI-Sim absorption model. All simulation runs were performed twice adopting either a total small intestinal volume of 533 mL or 105 mL, in order to examine the implication of free luminal water volumes for the in silico predictions. For the tested formulations, the use of a small biorelevant dissolution volume was critical for in vitro–in silico prediction of drug absorption. Good predictions, demonstrating rank order in vivo–in vitro–in silico correlations for Cmax, were obtained with in silico predictions utilizing a 105 mL estimate for the human intestinal water content combined with solubility and dissolution data performed in a mini paddle apparatus with 100 mL fasted state simulated media.

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
2秒前
2秒前
2秒前
炫彩小陈发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
4秒前
生而追梦不止完成签到,获得积分10
5秒前
大模型应助Rrr采纳,获得10
5秒前
5秒前
花花完成签到,获得积分20
7秒前
7秒前
现代菠萝完成签到,获得积分10
8秒前
猕猴桃完成签到,获得积分10
8秒前
可可完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
非著名卷心菜完成签到 ,获得积分10
9秒前
大力的灵雁应助L_采纳,获得10
9秒前
XXGG完成签到 ,获得积分10
9秒前
还是个糕手关注了科研通微信公众号
9秒前
10秒前
10秒前
YY7发布了新的文献求助10
10秒前
花花发布了新的文献求助10
10秒前
天天发布了新的文献求助10
13秒前
Sandwich发布了新的文献求助10
13秒前
超幸运的Stary完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
14秒前
Owen应助瘦瘦的沧海采纳,获得10
14秒前
无限的萍完成签到 ,获得积分20
15秒前
小满发布了新的文献求助10
15秒前
16秒前
16秒前
Biofly526完成签到,获得积分10
16秒前
abby123完成签到,获得积分10
16秒前
17秒前
SOPY发布了新的文献求助10
19秒前
方强发布了新的文献求助10
20秒前
Sdpol发布了新的文献求助10
20秒前
21秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Handbook of pharmaceutical excipients, Ninth edition 5000
Aerospace Standards Index - 2026 ASIN2026 2000
Digital Twins of Advanced Materials Processing 2000
Social Cognition: Understanding People and Events 1200
Polymorphism and polytypism in crystals 1000
Signals, Systems, and Signal Processing 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 纳米技术 有机化学 物理 生物化学 化学工程 计算机科学 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 物理化学 电极 冶金 遗传学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6037471
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7760556
关于积分的说明 16218031
捐赠科研通 5183385
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2773973
邀请新用户注册赠送积分活动 1757116
关于科研通互助平台的介绍 1641453