Wenzhao Yang, statisticien, The Dow Chemical Company
Jin Zhao, scientifique, The Dow Chemical Company
Jamie Curtis-Fisk, scientifique, The Dow Chemical Company
Karen Balwinski, scientifique, The Dow Chemical Company
True Rogers, scientifique, The Dow Chemical Company
Shrikant Khot, scientifique, The Dow Chemical Company
Les comprimés matriciels contenant de l’hypromellose, également appelés hydroxypropylméthylcellulose (HPMC), sont largement utilisés dans l’administration orale de médicaments pour moduler la libération des médicaments dans le temps. La libération de médicament est principalement influencée par la cinétique et l'étendue du gonflement et de l'érosion du polymère, ainsi que par la dissolution, la diffusion et / ou l'érosion du médicament (ou de l'ingrédient pharmaceutique actif (API)) à travers la matrice polymère. La modélisation mathématique des profils de libération de médicaments a été développée dans le passé pour permettre aux scientifiques pharmaceutiques de concevoir et d'optimiser des formulations de comprimés matriciels. . Cette recherche se concentre sur l'utilisation d'analyses statistiques pour comparer et évaluer l'adéquation de divers modèles pour les matrices METHOCEL ™ Premium HPMC. Le modèle mixte linéaire (LMM) sans modèles mathématiques et le modèle à deux étages (TSM) avec modèles mathématiques ont été utilisés pour développer des modèles prédictifs. Des méthodes de régression multiple (régression pas à pas, modèles de moindres carrés partiels et modèles généralisés) dans JMP ont été mises en œuvre pour incorporer des facteurs de propriété de médicament afin de modéliser le taux de libération de médicament dans TSM. Le modèle prédictif développé ici a permis de mieux comprendre le profil de libération cinétique des matrices HPMC. Cela peut aider les scientifiques du secteur pharmaceutique à concevoir des formulations efficaces et rationalisées et à in vitro expérimentation de libération de médicament pour obtenir les performances souhaitées en matière de libération modifiée. 