Authors: Vészi Blanka | Brigitta Nagy | Nagy Zsombor Kristóf
Source:  (article, 2020-10-13)
Field: Materials Science — Materials Chemistry

Acetil-szalicilsav porok és tiszta hatóanyagot tartalmazó kapszulák kioldódásának jóslása a szemcseméret-eloszlás ismeretében: Predicting the Dissolution of Acetylsalicylic Acid Powder and Capsules with Pure Active Ingredients depending on the Particle Size Distribution In pharmaceutical manufacturing, the idea of non-destructive and real-time testing of raw materials and drugs is receiving increasing attention due to the implementation of continuous manufacturing. There is ample evidence in the literature that the particle size of an active ingredient significantly affects its dissolution rate. However, first-principles-based models have been used so far, instead of including robust, data-rich empirical models. Although first-principles models can provide adequate prediction for simple problems, the empirical approach could have several benefits when complex formulations are studied. In my work, I developed an empirical model that aimed to predict the dissolution of acetylsalicylic acid from the particle size distribution (PSD). For this purpose, the PSD of different acetylsalicylic acid powder fractions and mixtures was measured, and the dissolution curve of the powder mixture and capsules was studied. I compared and optimized different methods (Artificial Neural Networks, PLS regression) depending on the bin number and type of the PSD (i.e. number- and volume-based). The results could contribute to establish a good modeling approach when the effect of PSD on the dissolution of more complex formulations (e.g. tablets) needs to be modeled. Kivonat A gyogyszergyartasban egyre nagyobb figyelmet kap az alapanyag es a keszitmenyek roncsolasmentes es valos-idejű vizsgalata a folyamatos technologiak bevezetese miatt. A szakirodalomban szamtalan bizonyitekot talalni arra, hogy a hatoanyag szemcsemerete jelentősen befolyasolja a tablettak kioldodasat. Azonban, ennek modellezesere leginkabb fizikai osszefuggeseket alkalmaztak eddig, robusztus, sok adattal dolgozo empirikus modelleket nem. Bar az előbbiek egyszerű osszefuggesek modellezesere alkalmasak, az utobbi komplex formulak tanulmanyozasa soran jelentős előnyokkel szolgalhat. Munkam soran egy empirikus modellt optimalizaltam, amely acetil-szalicilsav kioldodasat celzott prediktalni a szemcsemeret-eloszlasbol. Ehhez kulonboző szemcsemeretű acetil-szalicilsav porok frakcioinak es a keverekeinek szemcsemeret-eloszlasat mertem, majd felvettem a porkeverek es tiszta hatoanyagot tartalmazo kapszulak kioldodasgorbejet. Ezutan kulonboző modszereket (mesterseges neuralis halozat, reszleges legkisebb negyzetek modszere) hasonlitottam ossze es optimalizaltam a szemcsemeret-eloszlas osztalyszamainak es tipusanak (szam- vagy terfogatalapu) fuggvenyeben. Az eredmenyek jo kiindulopontkent szolgalhatnak a szemcsemeret-eloszlas komplex keszitmenyek (pl. tablettak) kioldodasara gyakorolt hatasanak tanulmanyozasahoz. Dissolution ; Particle size ; Dissolution testing ; Raw material ; Mathematics ; Chemistry ; Chromatography ; Chemical engineering ; Engineering ; Organic chemistry Crystallization and Solubility Studies ; Injection Molding Process and Properties ; Drug Solubulity and Delivery Systems