Dergiler / Turkish Journal of Pharmaceutical Sciences / 2017 / Cilt: 14 - Sayı: 3

Quetiapine Fumarate Extended-release Tablet Formulation Design Using Artificial Neural Networks

Ketiapin Fumarat Etkin Maddesini İçeren Uzatılmış Salımlı Tablet Formülasyonlarının Yapay Sinir Ağları ile Tasarımı

Sayfa
213–221
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Yapay sinir ağları (ANN) kullanılarak ketiapin fumaratın değiştirilmiş salımlı tablet formülasyonunun kalitesi değerlendirilmiş ve referans ürüne benzer olan yeni bir formülasyon tespit edilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Amaç: Bu tasarım çalışması "International Conference on Harmonization" rehberleri kapsamındaki tasarımda kalite yaklaşımı çerçevesinde uygulanmıştır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Yapay sinir ağları (ANN) kullanılarak ketiapin fumaratın değiştirilmiş salımlı tablet formülasyonunun kalitesi değerlendirilmiş ve referans ürüne benzer olan yeni bir formülasyon tespit edilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Sonuç: Bu programların kullanılması, çoklu değerlendirme yöntemleri ve daha düşük maliyetle Ar-Ge süreçlerini desteklemekte ve alternatif formülasyonlar daha hızlı tespit edilebilmektedir
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Amaç: Bu tasarım çalışması "International Conference on Harmonization" rehberleri kapsamındaki tasarımda kalite yaklaşımı çerçevesinde uygulanmıştır. Yapay sinir ağları (ANN) kullanılarak ketiapin fumaratın değiştirilmiş salımlı tablet formülasyonunun kalitesi değerlendirilmiş ve referans ürüne benzer olan yeni bir formülasyon tespit edilmiştir. Gereç ve Yöntemler: On iki farklı formül üretilmiş ve test edilmiştir. Referans ürünün analiz sonuçları ve deneysel sonuçlarımız çıktı olarak Intelligensys Ltd. şirketine ait programlarında ANN'nin eğitimi için kullanılmıştır. Bulgular: INForm V.4 ANN programı tarafından önerilen yeni bir formülasyon (F13) ile gastrointestinal sistemdeki üç farklı pH da çözünme testleri yapılmıştır. Bu formülasyonun uygunluğu da f2 benzerlik testi sonuçları karşılaştırılarak doğrulanmıştır. Sonuç: Bu programların kullanılması, çoklu değerlendirme yöntemleri ve daha düşük maliyetle Ar-Ge süreçlerini desteklemekte ve alternatif formülasyonlar daha hızlı tespit edilebilmektedir

Abstract

Objectives: This design study was implemented within the scope of the quality by design approach, which included the “International Conference on Harmonization” guidelines. We evaluated the quality of a modified-release tablet formulation of quetiapine fumarate, which was designed using artificial neural networks (ANN), and determined a new formulation that was similar to the reference product. Materials and Methods: Twelve different formulations were produced and tested. The reference product’s results and our experimental results were used as outputs for the training of the ANN programs of Intelligensys Ltd. Results: Dissolution tests were performed with the new formulation (F13) suggested by the INForm V.4 ANN program in three different pHs of the gastrointestinal system. The compliance of this formulation was confirmed by comparing the results with an f2 similarity test. Conclusion: Use of these programs supports research and development processes with multiple evaluation methods and alternative formulations may be determined faster and at lower cost

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ÖZÇELİK, E., MESUT, B., AKSU, N. B., ÖZSOY, Y. (2017). Quetiapine Fumarate Extended-release Tablet Formulation Design Using Artificial Neural Networks. Turkish Journal of Pharmaceutical Sciences, Cilt: 14 - Sayı: 3, 213–221. https://ajindex.com/articles/403685

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (14)

  1. Gawali P, Gupta A, Kachare S, Kshirsagar S. Formulation and evaluation of matrix-based sustained release tablets of Quetiapine fumarate and the influence of excipients on drug release. J Chem Pharm Res. 2012;4:3073-3081
  2. Völgyi G, Baka E, Box KJ, Comer JE, Takács-Novák K. Study of pHdependent solubility of organic bases. Revisit of Henderson-Hasselbalch relationship. Anal Chim Acta. 2010;673:40-46
  3. Pasha MK, Velrajan G, Balasubramaniam V, Dayakar B, Shivakumar B. Formulation and evaluation of extended release matrix tablets of quetiapine fumarate tablets. Int J Pharm. 2013;3:14-19
  4. Hiremath PS, Saha RN. Controlled release hydrophilic matrix tablet formulations of isoniazid: design and in vitro studies. AAPS PharmSciTech. 2008;9:1171-1178
  5. Wen H, Park K. Oral controlled release formulation design and drug delivery: Theory and Practice. In: Wen H, Park K. New Jersey, USA; Wiley; 2010. pp. 8
  6. García-Ochoa F, Santos VE, Casas JA, Gómez E. Xanthan gum: production, recovery, and properties. Biotechnol Adv. 2000;18:549-579
  7. Peh KK, Wong CF. Application of similarity factor in development of controlled-release diltiazem tablet. Drug Dev Ind Pharm. 2000;26:723- 730
  8. Kristensen HG, Schaefer T. Granulation: A review on pharmaceutical wet granulation. Drug Dev Ind Pharm. 1987;13:803-872
  9. Mandal U, Gowda V, Ghosh A, Bose A, Bhaumik U, Chatterjee B, Pal TK. Optimization of metformin HCl 500 mg sustained release matrix tablets using Artificial Neural Network (ANN) based on Multilayer Perceptrons (MLP) model. Chem Pharm Bull. 2008;56:150-155
  10. Aksu B. Innovative pharmaceutical manufacturing practices in Ramipril tablet manufacturing process, Doctorate Thesis, pp. 34, Department of Pharmaceutical Technology, Ege University of Izmir, 2010
  11. Golla S, Neely BJ, Whitebay E, Madihally S, Robinson RL Jr, Gasem KA. Virtual design of chemical penetration enhancers for transdermal drug delivery. Chem Biol Drug Des. 2012;79:478-487 12. Almeida JS. Predictive non-linear modeling of complex data by artificial neural networks. Curr Opin Biotechnol. 2002;13:72-76
  12. Peh KK, Lim CP, Quek SS, Khoh KH. Use of artificial neural networks to predict drug dissolution profiles and evaluation of network performance using similarity factor. Pharm Res. 2000;17:1384-1388
  13. Mesut B, Aksu B, Ozsoy Y. Design of Sustained Release Tablet Formulations of Alfuzosin HCl by means of Neuro-Fuzzy Logic. Lat Am J Pharm. 2013;32:1288-1297
  14. Intelligensys Ltd. UK, 2009. A