# Corrélation entre l'imprimabilité des formulations à base de gel et leur comportement rhéologique.

Morenikeji AINA¹, Fabien BAILLON¹, Romain SESCOUSSE¹, Noelia M SANCHEZ-BALLESTER²,³, Sylvie BEGU², Ian SOULAIROL²,³ et Martial SAUCEAU¹

¹RAPSODEE, IMT Mines Albi, France

²ICGM, University of Montpellier, France

³Département de pharmacie, CHU de Nîmes, France

martial.sauceau@mines-albi.fr

## RESUME

La rhéologie est une méthode relativement rapide et très utile pour évaluer l'imprimabilité des formulations destinées à l'impression 3D par extrusion. Les chercheurs effectuent actuellement différentes mesures rhéologiques, de la mesure traditionnelle de la viscosité aux techniques plus avancées telles que les études de cisaillement à amplitude oscillatoire. Avec ces volumes importants d'observations, les informations obtenues peuvent devenir énormes, en particulier pour les personnes inexpérimentées (Elbadawi et al., 2020). Cette étude fait partie de travaux déjà publiés (Aina et al., 2024), dans lesquels nous avons examiné les propriétés rhéologiques de formulations d'agar (A), d'hydroxypropylméthylcellulose (H), de sucrose (S) et de caféine (C) comme médicament modèle, tout en explorant leur imprimabilité (1) en tant que formulations gélifiées. Nous avons caractérisé les échantillons à l'aide d'expériences rhéologiques en oscillation et en rotation, qui ont donné lieu à 11 variables (Aina et al., 2024).

Ici, nous cherchons à rapporter l'utilisation de l'analyse en composantes principales (ACP) comme outil pour réduire les dimensions d'une manière simple, tout en conservant les axes contenant le plus d'informations. L'ACP est une méthode bien connue de réduction des dimensions qui transforme des variables fortement corrélées en de nouvelles variables décorrélées les unes des autres (Nadif et al., 2018). Elle consiste à résumer l'information contenue dans une grande base de données en variables synthétiques de taille plus réduite, appelées composantes principales (CP). En utilisant MATLAB R2023a pour calculer leurs valeurs propres, nous avons obtenu le nombre optimal de composantes de 3. Le biplot de ces composantes a permis la représentation simultanée des observations et des variables dans l'espace factoriel. Trois groupes ont été formés sur la base de l'imprimabilité des échantillons. L'imprimabilité, Pr (Ouyang et al., 2016), définie comme la capacité de la formulation à former et à maintenir des objets imprimés en 3D reproductibles, a été évaluée en utilisant l'équation (1).

$$ Pr = \frac{P^2}{16S} \qquad (1) $$

P et S sont égaux au périmètre et à la surface, respectivement, d'une grille carrée de 4,6 mm x 4,6 mm.

En regardant le biplot (Fig. 1), les échantillons difficiles à extruder (Pr > 1,1) ont été observés à l'extrême droite (ex. 3A et 4A), les échantillons qui ont une faible rétention de forme (Pr < 0,9) ont été observés à l'extrême gauche (ex. 3A5H et 4A4H), tandis que les échantillons avec une bonne imprimabilité (ex. 10S3C, 3A3H) ont été positionnés au milieu (0,9 < Pr <1,1). Les divers paramètres présentaient également des corrélations différentes avec les composants. Par exemple, le module d'élasticité G' a montré une forte corrélation avec la CP 1, l'indice de consistance K avec la CP 2 et la limite d'élasticité YP avec la CP 3, tandis que l'angle de phase δ a été corrélé avec les trois CP. Par conséquent, nous avons établi un lien entre les 3 CP et la force d'extrusion, l'extrudabilité et la capacité de rétention de la forme, respectivement. Bien que ces relations méritent d'être confirmées par d'autres études, cette étude met en évidence la relation entre les différents paramètres rhéologiques et le comportement des gels à l'impression. De plus, notre opinion est qu'il
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n'est pas nécessaire d'effectuer de nombreuses caractérisations rhéologiques, mais qu'un seul paramètre (par exemple δ) peut suffire pour comparer l'imprimabilité.

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Fig. 1. Biplot obtenu à partir de l'analyse ACP</figcaption></figure>

A, H, S et C représentent la fraction massique en % de A, H, S et C respectivement. xAyH signifie x % de A et y % de H, 3A2H10SyC a été simplifié par 10SzC et correspond à 3 % de A, 2 % de H, 10 % de S et z % de C.
Marqueurs colorés : rouge pour Pr > 1,14, vert pour 0,94 < Pr < 1,14 et jaune pour Pr < 0,94

## MOTS-CLES DU THEME

*Procédés pour la santé, méthodes et outils au service des procédés, agro- et bio-ressources*

## MOTS-CLES LIBRES

*Rhéologie, impression 3D, gel, extrusion semi-solide, analyse des composantes principales (ACP)*

## REFERENCES

Aina, M., Baillon, F., Sescousse, R., Sanchez-ballester, N. M., Begu, S., Soulairol, I., & Sauceau, M. (2024). Evaluation of the printability of agar and hydroxypropyl methylcellulose gels as gummy formulations: Insights from rheological properties. *International Journal of Pharmaceutics*, 654, 123937.
https://doi.org/10.1016/j.ijpharm.2024.123937

Elbadawi, M., Gustaffson, T., Gaisford, S., & Basit, A. W. (2020). 3D printing tablets: Predicting printability and drug dissolution from rheological data. *International Journal of Pharmaceutics*, 590, 119868.
https://doi.org/10.1016/j.ijpharm.2020.119868

Nadif, M., Gesnouin, J., & Tannier, Y. (2018). Apprentissage profond pour la réduction de dimension.

Ouyang, L., Yao, R., Zhao, Y., & Sun, W. (2016). Effect of bioink properties on printability and cell viability for 3D bioplotting of embryonic stem cells. *Biofabrication*, 8(3), 035020. https://doi.org/10.1088/1758-5090/8/3/035020