仪器信息网APP
选仪器、听讲座、看资讯

Box-Behnken实验设计法优化酒石酸托特罗定缓释片处方

  • 锦锦添花
    2021/11/02
    实验猫
  • 私聊

化学药检测


  • 一、实验材料

    仪 器

    高效液相色谱仪SPD-10A(日本岛津),高效液相工作站LC Solution(日本岛津),检测器RF-10AXL(日本岛津),XDB-C18Waters),2RS-4型智能溶出试验仪(天津大学无线电厂),2P-8型智能型旋转式压片机(上海天祥制药公司),PHS-3BW型数字酸度计(上海程达仪器厂),BS224S型电子天平(北京赛多力斯),YD-1型片剂硬度测试剂仪(天津市光学仪器厂),SHB-III循环水式多用真空泵(郑州长城科工贸有限公司)。

    药 品

    酒石酸托特罗定,羟丙甲基纤维素K4M,羟丙甲基纤维素K15M,微晶纤维素MCC,硬酯酸镁。



    二、缓释片体外溶出度测定条件

    溶出介质:经过脱气的水

    温度:37±0.5℃

    方法:桨法

    转速:100rpm

    体积:200mL

    取样点:1h(2h)、6h、12h、24h



    酒石酸托特罗定检测方法:

    HPLC条件

    色谱柱:C18 5um4.6×250mm

    流动相:20mmol/LpH3.0 NH4AC 缓冲液 CH3OH = 35 65

    检测波长:283nm

    流速:1ml/min

    柱温:40

    进样量:20uL

    标准曲线范围:120ug

    (《中国药典》C18柱,甲醇-缓冲液(取水500ml,加磷酸3ml,用二乙胺调节pH值至7.2)(80:20)为流动相,检测波长为282nm



    三、缓释片制备


    制备工艺:酒石酸托特罗定、HPMCMCC80目筛混匀,加入硬脂酸镁过80目筛,60KN压片,直径12mm。



    四、试验设

     试验采用Box-Behnken 设计 ,在单因素考察的基础上 ,选取对缓释片溶出度影响较为显着的3个因素 ,即片剂处方中HPMC K4MHPMC K15MTT的比例 ,在3个水平上进行了优化研究 ,对缓释片溶出度进行数学方程拟合,分别以Higuchi方程的回归系数R值、一级方程的回归系数R值和零级方程的回归系数R值为响应值Y ,建立数学模型 ,优化TT凝胶缓释骨架片处方。实验中的3个因素: HPMC K4M的含量,HPMC K15M的含量, TT的含量 ,分别记作X1, X2, X3,每个因素的低、中、高三水平分别记作 -10+ 1。表1中列出了试验的各因素的各个水平。

    表1 Box-Behnken实验设计的因素和水平

    Tab 1 Factors and levels ofBox-Behnken design




    Factors



    Levels

    -1 0 +1

    X1%



    5



    10



    15

    X2%



    5



    10



    15

    X3%



    0.5



    1



    1.5


    五、结果与讨论

    (1)体外HPLC 分析方法  按照色谱条件测定 ,峰面积(A)与浓度(C)的回归方程为A=13368C-293.99 , r =0.9998 ,1. 050. 0μg/ mL浓度范围内 ,EPI 浓度与峰面积线性关系良好。0.1,18μg/mL 3 个浓度的日内、日间精密度的 RSD均小于1.5 %,最低检测限为 50 ng/ mL

    (2)溶出曲线数学方程拟合



    使用以下三个方程对缓释片的溶出曲线进行拟合。

    Higuchi方程:Mt / M=KHt1/2 1

    零级模型公式:Mt / M=K0t 2

    一级方程:ln(1—Mt/M)-Kt 3



    Mt / M为在任何时间t 药物积累释放分数;K0KHK分别为(1),(2),(3)的速度释放常数。

    (3)二次回归模型的建立

    试验结果见表 2。利用Statistica 6.0软件对表2实验数据进行回归分析 ,得二次多元回归模型为:



    Higuchi方程:Y=0.9968+0.002375*X1 + 0.004988*X2 +0.003338*X3- 0.00435*X1*X1- 0.005325*X1*X2 - 0.001275*X1*X3 - 0.002975*X2*X2 - 0.002*X2*X3- 0.003525*X3*X3

    一级方程:Y=0.927 - 0.002738*X1 -0.000938*X2 + 0.0012*X3 +0.017687*X1*X1- 0.001425*X1*X2 + 0.0069*X1*X3 + 0.017637*X2*X2 - 0.0105*X2*X3- 0.007238*X3*X3

    零级方程:Y=0.9443 +0.022037*X1 + 0.005087*X2 -0.01525*X3 - 0.0097*X1*X1-0.02075*X1*X2 - 0.013925*X1*X3 - 0.01285*X2*X2 + 0.011775*X2*X3+ 0.006725*X3*X3

    表 2 Box-Behnken实验设计表及效应值

    Tab 2Encapsulation eff iciency and EPI loading amount of formulations in Box-Behnkendesign (n = 6)


    X1

    X2

    X3

    Higuchi方程

    一级方程

    零级方程

    1

    -1

    -1

    0

    0.9751

    0.9542

    0.8404

    2

    -1

    1

    0

    0.9959

    0.96

    0.938

    3

    1

    -1

    0

    0.9937

    0.9675

    0.947

    4

    1

    1

    0

    0.9932

    0.9676

    0.9616

    5

    0

    -1

    -1

    0.9821

    0.927

    0.984

    6

    0

    -1

    1

    0.9887

    0.9545

    0.9281

    7

    0

    1

    -1

    0.9959

    0.9413

    0.9247

    8

    0

    1

    1

    0.9945

    0.9268

    0.9159

    9

    -1

    0

    -1

    0.9815

    0.9559

    0.9302

    10

    1

    0

    -1

    0.9856

    0.9207

    0.9811

    11

    -1

    0

    1

    0.9948

    0.9404

    0.9294

    12

    1

    0

    1

    0.9938

    0.9328

    0.9246

    13

    0

    0

    0

    0.9993

    0.9132

    0.9386

    14

    0

    0

    0

    0.9949

    0.9341

    0.9475

    15

    0

    0

    0

    0.9962

    0.9337

    0.9468


    (4)方差分析和显著性检验  三个拟合的一元二次方程的相关系数分别为0.9508,0.8867和0.8144 ,说明溶出曲线拟合的Higuchi方程的相关系数R值为响应值(Y)的设计模型拟合程度良好,该模型是合适的,可以用此模型对TT凝胶缓释骨架片的处方进行分析和预测。从表3可知,实验观察值和模型预测值都比较接近,模型的预测性良好。从表4回归系数的显著性检验可知 ,模型(1)二次项 X2X3 (P<0.05) 显著 ,X1*X2(P<0.05) 显著,其它不显著。

    表3 Y1 和 Y2 的实验值、预测值及其偏差

    Tab 3 The observed andpredicted values of response Y1 and Y2 and their residuals

    Observed

    Predicted

    Residuals

    1

    0.9751

    0.976787

    -0.00169

    2

    0.9959

    0.997413

    -0.00151

    3

    0.9937

    0.992187

    0.001513

    4

    0.9932

    0.991513

    0.001687

    5

    0.9821

    0.979974

    0.002126

    6

    0.9887

    0.99065

    -0.00195

    7

    0.9959

    0.99395

    0.00195

    8

    0.9945

    0.996626

    -0.00213

    9

    0.9815

    0.981937

    -0.00044

    10

    0.9856

    0.989237

    -0.00364

    11

    0.9948

    0.991163

    0.003637

    12

    0.9938

    0.993363

    0.000437

    13

    0.9993

    0.9968

    0.0025

    14

    0.9949

    0.9968

    -0.0019

    15

    0.9962

    0.9968

    -0.0006

    表4回归方程系数的显着性检验

    Tab4 Signif icance test of coeff icient in regression equation

    Source

    DF

    SS

    MS

    F

    Pr > F

    X1

    1

    0.000045

    0.000045

    3.526906

    0.119182

    X2

    1

    0.000199

    0.000199

    15.55366

    0.010918

    X3

    1

    0.000089

    0.000089

    6.964809

    0.046026

    X1*X1

    1

    0.00007

    0.00007

    5.46076

    0.066643

    X1*X2

    1

    0.000113

    0.000113

    8.864942

    0.030892

    X1*X3

    1

    6.50E-06

    6.50E-06

    0.508226

    0.507787

    X2*X2

    1

    0.000033

    0.000033

    2.554162

    0.170897

    X2*X3

    1

    0.000016

    0.000016

    1.250537

    0.314279

    X3*X3

    1

    0.000046

    0.000046

    3.585856

    0.116814



    +关注 私聊
  • 锦锦添花

    第1楼2021/11/03

    第一次参加原创大赛

0
    +关注 私聊
  • 梁不凉

    第2楼2021/11/03

    学到很多知识。

0
    +关注 私聊
  • 梁不凉

    第3楼2021/11/11

    最近也在学习响应面法

0
猜你喜欢最新推荐热门推荐更多推荐
举报帖子

执行举报

点赞用户
好友列表
加载中...
正在为您切换请稍后...