Wenzhao Yang, estadístico de The Dow Chemical Company
Jin Zhao, científico de The Dow Chemical Company
Jamie Curtis-Fisk, científico de The Dow Chemical Company
Karen Balwinski, científica de The Dow Chemical Company
True Rogers, científico de The Dow Chemical Company
Shrikant Khot, científico, The Dow Chemical Company
Las tabletas matriciales que contienen hipromelosa, también llamada hidroxipropilmetilcelulosa (HPMC), se utilizan ampliamente en la administración oral de fármacos para modular su liberación a lo largo del tiempo. La liberación del fármaco se ve influenciada principalmente por la cinética y el grado de hinchamiento y erosión del polímero, así como por la disolución, difusión y/o erosión del fármaco (o ingrediente farmacéutico activo [API]) a través de la matriz polimérica. Anteriormente se ha desarrollado el modelado matemático de los perfiles de liberación de fármacos para que los científicos farmacéuticos puedan diseñar y optimizar las formulaciones de tabletas matriciales.Esta investigación se centra en el uso de análisis estadísticos para comparar y evaluar la idoneidad de diversos modelos para las matrices de HPMC METHOCEL™ Premium. Se utilizaron el modelo lineal mixto (LMM) sin modelos matemáticos y el modelo de dos etapas (TSM) con modelos matemáticos para desarrollar modelos predictivos. Se implementaron métodos de regresión múltiple (regresión por pasos, mínimos cuadrados parciales y modelos generalizados) en JMP para incorporar factores de propiedades farmacológicas y modelar la velocidad de liberación del fármaco en TSM. El modelo predictivo desarrollado aquí proporcionó información mecanicista sobre el perfil de liberación cinética de las matrices de HPMC. Esto puede utilizarse para ayudar a los científicos farmacéuticos en el diseño eficiente y optimizado de formulaciones y la experimentación in vitro de liberación de fármacos para lograr el rendimiento deseado de liberación modificada.
