Xây dựng công thức viên nang Gilanka® chứa cao bạch quả chuẩn hóa dùng một lần trong ngày

Tối ưu hóa thành phần công thức Cũng với đầu vào là dữ liệu thực nghiệm trong Bảng 1, kết quả luyện mạng bởi INForm cho thấy các mô hình liên quan nhân quả có tính tương thích rất tốt và có khả năng dự đoán rất chính xác (Bảng 3). Do đó, các mô hình đều có thể được dùng làm nền tảng cho việc tối ưu hóa các thông số. Thành phẩn của công thức tối ưu của viên nang GILANKA® đã được xác định như sau: Cao Bạch quả chuẩn hóa 100 g Eudragit NE 30 D 119,5 g Polyvinyl pyrolidon 14,2 g Aerosil 90 g Avicel 50 g Talc 5 g Lactose 92,5 g Tinh bột bắp 100 g Kiểm chứng công thức tối ưu Công thức tối ưu đã được sản xuất 2 lần và các viên nang GILANKA® cũng đã được thử nghiệm về độ hòa tan ở các thời điểm. Kết quả phân tích phương sai 2 yếu tố không lặp (Bảng 4) cho thấy tính chất sản phẩm giữa 2 lô có tính lặp lại (p > 0,05); các độ hòa tan lý thuyết và thực tế không khác nhau đáng kể (p > 0,05)

pdf5 trang | Chia sẻ: hachi492 | Ngày: 26/01/2022 | Lượt xem: 116 | Lượt tải: 0download
Bạn đang xem nội dung tài liệu Xây dựng công thức viên nang Gilanka® chứa cao bạch quả chuẩn hóa dùng một lần trong ngày, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
Nghiên cứu Y học Y Học TP. Hồ Chí Minh * Tập 15 * Phụ bản của Số 1 * 2011 Chuyên Đề Dược Khoa 56 XÂY DỰNG CÔNG THỨC VIÊN NANG GILANKA® CHỨA CAO BẠCH QUẢ CHUẨN HÓA DÙNG MỘT LẦN TRONG NGÀY Nguyễn Đăng Thoại*, Hoàng Minh Châu**; Đặng Văn Giáp** TÓM TẮT Mục tiêu: Xây dựng công thức viên nang GILANKA® chứa cao Bạch quả có thể dùng một lần trong ngày. Phương pháp: Kết hợp thực nghiệm với sự trợ giúp bởi các phần mềm thông minh như FormRules để phân tích liên quan nhân quả và INForm để tối ưu hóa thành phần công thức. Kết quả & Bàn luận: Mô hình thực nghiệm D-Optimal được thiết kế bởi phần mềm FormData gồm có 14 công thức với 3 thành phần tá dược thay đổi gồm Eudragit NE 30 D, polyvinyl pyrolidon và aerosil. Với đầu vào là dữ liệu về bào chế và kiểm nghiệm theo mô hình D-Optimal, kết quả phân tích bởi phần mềm thông minh FormRules cho thấy chỉ có 2 tá dược là Eudragit NE 30 D và polyvinyl pyrolidon có ảnh hưởng rất rõ trên độ hòa tan 45 phút, 2 giờ, 3 giờ, 6 giờ và 12 giờ. Phần mềm thông minh INForm đã tìm ra được lượng tối ưu của 3 thành phần tá dược nêu trên. Qua kiểm chứng thực nghiệm, các độ hòa tan của công thức tối ưu ở các thời điểm nêu trên đã được dự đoán chính xác. Kết luận: Công thức của viên nang GILANKA® chứa cao Bạch quả đã được xây dựng thành công với phương cách khoa học theo xu hướng hiện nay trên thế giới, tiết kiệm thời gian và công sức. Từ khóa: Cao Bạch quả chuẩn hóa, mối liên quan nhân quả, tối ưu hóa, độ hòa tan ABSTRACT FORMULATION OF GILANKA® CAPSULES CONTAINING GINGKO BILOBA STANDARDIZED EXTRACT FOR SINGLE DAILY ADMINISTRATION Nguyen Dang Thoai, Hoang Minh Chau, Dang Van Giap * Y Hoc TP. Ho Chi Minh * Vol. 15 - Supplement of No 1 - 2011: 56 - 60 Objectives: Formulation for GILANKA® capsules containing Gingko biloba extract for single daily administration. Methods: The drug formulation was carried out by experimentation using intelligent software as a frame work - rules generation with FormRules and multiple optimization with INForm. Results & Discussion: D-Optimal design given by FormData consisted of 14 formulations. It was used for studying product dissolution affected by 3 investigated excipients including Eudragit NE 30 D, polyvinyl pyrolidon and aerosil. Experimental data were utilized for FormRules input and INForm input as well. Eudragit NE 30 D and polyvinyl pyrolidon were proven to have notable effects on 45-minute, 2-hour, 3-hour, 6-hour and 12-hour dissolution. The amounts of the investigated excipients in GILANKA® formulation were optimized by INForm; the tailor-made dissolution of such formulation was successfully validated by duplicate experimentation. Conclusion: The formulation of capsules containing Gingko biloba extract for single daily administration (GILANKA®) was achieved in a right way, saving time and costs. Key words: Standardized Gingko biloba extract, cause-effect relationships, optimization, dissolution * Công ty Cổ phần Dược phẩm OPC ** Khoa Dược, Đại học Y Dược Tp. HCM Tác giả liên lạc: ThS. Nguyễn Đăng Thoại ĐT: 0903926115 Email: thoaiopc@yahoo.com.vn Y Học TP. Hồ Chí Minh * Tập 15 * Phụ bản của Số 1 * 2011 Nghiên cứu Y học Chuyên Đề Dược Khoa 57 ĐẶT VẤN ĐỀ Bạch quả có tên khoa học là Ginkgo biloba L. Ginkgoaceae(7). Cao Bạch quả chuẩn hóa được điều chế từ lá khô cây Bạch quả được dùng trong y học hiện đại để điều trị các triệu chứng rối loạn trong hội chứng tâm thần phân liệt, bệnh tắc động mạch ngoại biên, các chứng ở tai trong, thiểu năng tuần hoàn não thể nhẹ và vừa, rối loạn lưu lượng máu ngoại biên, rối loạn viêm nhiễm như các vết thương do va đập, bỏng, loét(4,5,7). Cao Bạch quả có trên thị trường dưới dạng viên nén, viên nang, cao đặc, cao cồn, dạng gel hay xịt dưới lưỡi và cũng là thành phần trong một số nước uống phục hồi sức khỏe và chế phẩm vitamin. Ngoài một số biệt dược với dạng bào chế thông thường như Tanakan®, OPCan®, Dorocan®; một số nhà sản xuất còn đưa ra các biệt dược theo công nghệ nano dùng một liều trong ngày như Giloba®, Ginkgoselect Phytosome® (a) (b) Hình 1. Cây Bạch quả: a. Cành lá b. Quả Khi thành lập công thức của một dược phẩm, các mối liên quan giữa các thành phần công thức và/hoặc điều kiện sản xuất với tính chất của sản phẩm cần phải được xem xét kỹ lưỡng. Bằng con đường dò dẫm, nhà bào chế khó thể biết rõ được mối liên quan có tính chất nhân và quả ấy. Ngày nay, người ta có thể áp dụng các phần mềm thông minh để hỗ trợ mạnh mẽ cho lãnh vực nghiên cứu và phát triển thuốc. Công nghệ thần kinh-logic mờ (neurofuzzy logic technology) có thể cho biết xu hướng, mức độ và quy luật liên quan từ dữ liệu thực nghiệm(2,6). Mạng thần kinh (neural networks) kết hợp với bộ lập trình mô tả gen (gene description programming) có thể tối ưu hóa thành phần công thức và/hoặc điều kiện sản xuất(1) hay dự đoán chính xác tính chất sản phẩm(3). Mục tiêu của đề tài này là xây dựng công thức cho viên nang chứa cao Bạch quả chuẩn hóa (GILANKA®) có thể dùng một lần trong ngày, bằng cách kết hợp thực nghiệm với sự trợ giúp bởi các phần mềm thông minh. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Nguyên liệu Cao Bạch quả chuẩn hoá, Eudragit NE 30 D, polyvinyl pyrolidon, aerosil và một số tá dược khác. Thiết bị Cân điện tử, máy trộn-tạo hạt RT-80, tủ sấy Helios, máy đa năng Erweka, máy đóng nang Erweka, máy sắc ký lỏng hiệu năng cao HP 1100 và máy thử độ hòa tan Pharmatest PT-DT7. Phần mềm FormData V3.0 (2010), Intelligensys Ltd.: thiết kế mô hình công thức; FormRules V3.3 (2007), Intelligensys Ltd.: phân tích liên quan nhân quả; INForm V4.0 (2010), Intelligensys Ltd.: tối ưu hóa thành phần công thức. Điều chế Trộn đều nguyên liệu (trừ talc). Thêm dung dịch Eudragit NE 30 D và trộn, khối bột nhão có độ ẩm 20-22%. Xát hạt qua rây 3 mm, tốc độ 800 vòng/phút. Sấy ở nhiệt độ 60-70 oC đến khi còn độ ẩm 1-3%. Sửa hạt qua rây 1,8 mm, 800 Nghiên cứu Y học Y Học TP. Hồ Chí Minh * Tập 15 * Phụ bản của Số 1 * 2011 Chuyên Đề Dược Khoa 58 vòng/phút. Trộn hoàn tất với talc. Đóng nang số 0, khối lượng 540 mg và ép vỉ 10 viên nang. Kiểm nghiệm Nguyên liệu và sản phẩm được kiểm nghiệm theo tiêu chuẩn cơ sở. Cao Bạch quả, với chất đánh dấu quercetin, được xác định bằng phương pháp sắc ký lỏng hiệu năng cao đã được thẩm định. Độ hòa tan được thử nghiệm theo Dược điển Mỹ USP 29 (trang 2334-2336 và 2675- 2681) tại các thời điểm 45 phút, 2 giờ, 3 giờ, 6 giờ và 12 giờ; chất đánh dánh dấu là quercetin. KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN Thăm dò thành phần công thức Qua nghiên cứu thăm dò, thành phần công thức của viên nang GILANKA® đã được xác định làm nền tảng cho việc thiết kế mô hình công thức: Cao Bạch quả chuẩn hóa 100 g Eudragit NE 30 D 100-150 g Polyvinyl pyrolidon 5-15 g Aerosil 70-110 g Avicel 50 g Talc 5 g Lactose 92,5 g Tinh bột bắp 100 g Ảnh hưởng của các thành phần tá dược được đánh giá với độ hòa tan ở các thời điểm 45 phút, 2 giờ, 3 giờ, 6 giờ và 12 giờ. Mô hình thực nghiệm Mô hình công thức kiểu D-Optimal được thiết kế bởi phần mềm FormData gồm có 14 công thức điều chế hạt để vô nang với 3 thành phần thay đổi gồm các tá dược Eudragit NE 30 D, polyvinyl pyrolidon và aerosil. Các công thức được dùng để điều chế hạt và từ đó đóng nang theo cùng một quy trình (CV khối lượng nang < 2%). Dữ liệu thực nghiệm và bào chế được trình bày theo Bảng 1. Bảng 1. Dữ liệu thực nghiệm theo mô hình D-Optimal STT x1 x2 x3 y1 y2 y3 y4 y5 1 150 5 70 33,76 44,12 50,34 58,29 73,94 2 150 5 110 34,18 43,57 51,05 58,76 74,62 3 125 15 70 31,48 42,15 52,08 63,17 80,62 4 125 5 70 40,58 48,85 56,41 70,16 82,53 5 125 15 110 31,83 43,92 52,74 63,49 81,77 6 150 15 70 26,47 37,64 46,38 55,61 73,46 7 100 5 90 46,43 57,39 65,14 74,31 91,57 8 100 5 110 47,05 58,72 64,69 75,11 90,82 9 100 15 110 38,69 50,45 61,27 73,26 88,13 10 150 15 110 26,19 36,63 45,29 56,67 73,39 11 150 5 90 34,51 44,82 51,73 57,19 73,33 12 100 15 70 38,16 51,34 60,53 72,74 89,66 13 150 15 90 25,35 36,02 46,38 54,35 72,62 14 100 5 70 47,67 58,27 65,84 75,68 90,12 Ghi chú: x1 = Lượng Eudragit NE 30 D (g) ; x2 = Lượng polyvinyl pyrolidon (g) ; x3 = Lượng aerosil (g) y1 = Độ hòa tan 45 phút (%); y2 = Độ hòa tan 2 giờ (%); y3 = Độ hòa tan 3 giờ (%); y4 = Độ hòa tan 6 giờ (%); y5 = Độ hòa tan 12 giờ (%) Phân tích liên quan nhân quả Với đầu vào là dữ liệu thực nghiệm trong Bảng 1, kết quả phân tích bởi FormRules cho thế xu hướng và mức độ (Bảng 2) cùng với các quy luật liên quan giữa các thành phần tá dược với độ hòa tan ở các thời điểm khảo sát. Lượng của 2 tá dược gồm Eudragit NE 30 D và Lượng polyvinyl pyrolidon có liên quan chặt chẽ với các độ hòa tan; trong khi lượng aerosil hoàn toàn không có ảnh hưởng nào đối với độ hòa tan. Y Học TP. Hồ Chí Minh * Tập 15 * Phụ bản của Số 1 * 2011 Nghiên cứu Y học Chuyên Đề Dược Khoa 59 Bảng 2. Xu hướng và mức độ liên quan nhân quả x1 x2 x3 Giá trị R2 y1 + + - 99,66 y2 + + - 99,20 y3 + + - 99,49 y4 + + - 97,99 y5 + + - 99,33 (a) (b) Hình 2 Minh họa các mối liên quan nhân quả: y1 = f(x1,x2) và b. y2 = f(x1,x2) Đối với độ hòa tan 45 phút: nếu x1 thấp thì y1 cao và ngược lại (Hình 2a). Đối với độ hòa tan 2 giờ: nếu x1 thấp thì y2 cao; nếu x1 trung bình hay cao thì y2 thấp (Hình 2b). Đối với độ hòa tan 3 giờ: nếu x1 thấp thì y3 cao; nếu x1 trung bình hay cao thì y3 thấp. Đối với độ hòa tan 6 giờ: nếu x1 thấp thì y4 cao và ngược lại. Đối với độ hòa tan 12 giờ: nếu x1 thấp thì y5 cao và ngược lại. Do lượng aerosil không có liên quan với độ hòa tan, x3 được ấn định với giá trị trung bình khi tối ưu hóa công thức. Tối ưu hóa thành phần công thức Cũng với đầu vào là dữ liệu thực nghiệm trong Bảng 1, kết quả luyện mạng bởi INForm cho thấy các mô hình liên quan nhân quả có tính tương thích rất tốt và có khả năng dự đoán rất chính xác (Bảng 3). Bảng 3. Giá trị R2 của các mô hình liên quan nhân quả y1 y2 y3 y4 y5 Luyện mạng 99,77 99,72 99,65 99,38 99,69 Thử chéo 99,72 95,67 98,27 99,73 94,68 Do đó, các mô hình đều có thể được dùng làm nền tảng cho việc tối ưu hóa các thông số. Thành phẩn của công thức tối ưu của viên nang GILANKA® đã được xác định như sau: Cao Bạch quả chuẩn hóa 100 g Eudragit NE 30 D 119,5 g Polyvinyl pyrolidon 14,2 g Aerosil 90 g Avicel 50 g Talc 5 g Lactose 92,5 g Tinh bột bắp 100 g Kiểm chứng công thức tối ưu Công thức tối ưu đã được sản xuất 2 lần và các viên nang GILANKA® cũng đã được thử nghiệm về độ hòa tan ở các thời điểm. Kết quả phân tích phương sai 2 yếu tố không lặp (Bảng 4) cho thấy tính chất sản phẩm giữa 2 lô có tính lặp lại (p > 0,05); các độ hòa tan lý thuyết và thực tế không khác nhau đáng kể (p > 0,05). Bảng 4. Độ hòa tan thực nghiệm so với dự đoán Thực nghiệm Độ hòa tan Lần 1 Lần 2 TB INForm 45 phút 31,86 32,52 32,19 33,66 2 giờ 44,26 44,36 44,31 45,60 3 giờ 55,72 56,38 56,05 54,85 6 giờ 65,64 68,25 66,94 67,19 12 giờ 84,65 81,95 83,30 83,85 KẾT LUẬN Công thức của viên nang GILANKA® chứa cao Bạch quả chuẩn hóa, có thể dùng một lần trong ngày, đã được xây dựng thành công với phương cách khoa học theo xu hướng hiện đại trên thế giới, tiết kiệm thời gian và công sức. Nghiên cứu Y học Y Học TP. Hồ Chí Minh * Tập 15 * Phụ bản của Số 1 * 2011 Chuyên Đề Dược Khoa 60 TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Kozo T, Mikito F, Yasuko O and Mariko M (2003). Neural network based optimization of drug formulations. Advanced Drug Delivery Reviews 55, 1217–1231. 2. Landina M, Rowe RC.and York P (2009). Advantages of neurofuzzy logic against conventional experimental des-ign and statistical analysis in studying and developing direct compression formulations. European Journal of Pharmaceutical Sciences 38, 325–331. 3. Mansa RF., Bridson RH., Greenwood RW., Barker H and Seville JPK.. (2008) Using intelligent software to predict the effects of formulation and processing parameters on roller compaction. Powder Technology 181: 217–225. 4. Martindale: The Complete Drug Reference (2005), 34th Edition, 1692 – 1693. 5. Max H. Pittler, Edzard Ernst (2000), “Ginkgo biloba extract for the treatment of intermittent claudication: a meta-analysis of randomized trials”, The American Journal of Medicine, 108 (4), .276-281. 6. Shao Q, Rowe RC. and York P (2006). Comparison of neurofuzzy logic and neural networks in modelling experimental data of an immediate release tablet formulation. European Journal of Pharmaceutical Sciences 28, 394–404. 7. Viện Dược Liệu ( 2004 ). Cây thuốc và Động vật làm thuốc ở Việt Nam – Tập 1. Nhà Xuất bản Khoa học và Kỹ thuật. Hà Nội, 154 – 158.

Các file đính kèm theo tài liệu này:

  • pdfxay_dung_cong_thuc_vien_nang_gilanka_chua_cao_bach_qua_chuan.pdf
Tài liệu liên quan