Diseño de formulaciones de tabletas mediante la metodología de superficie de respuesta y árboles de decisión potenciados
Yoshihiro Hayashi, Profesor Asistente Visitante, Departamento de Diseño Farmacéutico, Facultad de Medicina y Ciencias Farmacéuticas (Farmacia), Escuela de Posgrado de la Universidad de Toyama Yoshinori Onuki, Profesor Visitante, Departamento de Diseño Farmacéutico, Facultad de Medicina y Ciencias Farmacéuticas (Farmacia), Escuela de Posgrado de la Universidad de Toyama
Dado que las propiedades físicas del principio activo de un comprimido influyen significativamente en su calidad, es importante esclarecer la relación entre dichas propiedades y las propiedades físicas del comprimido en el diseño de la formulación. Sin embargo, comprender las propiedades del principio activo requiere evaluarlas desde múltiples perspectivas, y se trata de un sistema complejo donde se producen efectos sinérgicos y antagónicos entre las diversas propiedades físicas. Por lo tanto, el análisis estadístico resulta útil para comprender esta relación. En esta presentación, introduciremos dos ejemplos de investigación en los que se aplicaron la metodología de superficie de respuesta y los árboles de decisión potenciados al diseño de formulaciones.
1. Evaluación de la correlación entre las superficies de respuesta de comprimidos de combinación de fármacos y comprimidos placebo. Se prepararon varios tipos de comprimidos con diferentes proporciones de excipientes según un diseño experimental, y se crearon superficies de respuesta para la dureza y el tiempo de desintegración. La comparación cuantitativa de cada superficie de respuesta reveló una correlación entre las superficies de respuesta de los comprimidos de combinación de fármacos y los comprimidos placebo. Aplicando estos resultados y utilizando datos de los comprimidos placebo, demostramos la posibilidad de estimar la superficie de respuesta de los comprimidos de combinación de fármacos a partir de un número limitado de puntos experimentales.
2. Evaluación de la relación entre las propiedades del principio activo y las propiedades físicas de los comprimidos mediante árboles de decisión potenciados.
Se evaluaron diversas propiedades de 81 fármacos (peso molecular, coeficiente de partición, distribución del tamaño de partícula, densidad aparente, índice de Hausner, contenido de humedad, recuperación elástica, etc.). Posteriormente, mediante el uso de árboles de decisión potenciados (una función de aprendizaje automático incluida en JMP Pro), se modeló con alta precisión la relación entre las propiedades de los fármacos y la dureza de los comprimidos. Este estudio demostró que los árboles de decisión potenciados constituyen un método útil para dilucidar propiedades importantes de los fármacos.
