Journal de pharmacie appliquée
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Abstrait

Un modèle mathématique basé sur un système d'inférence neuro-floue adaptatif pour les matrices incluant l'indométacine

Salim Mirshahi, Amineh Tajani, Atoosa Haghighizadeh, Ali Karimpour et Omid Rajabi

Cette étude porte sur la prédiction du taux de dissolution des médicaments insolubles à partir de matrices polymères à dispersion solide (SD) par un système d'inférence neuro-floue adaptatif (ANFIS). Des polyéthylène glycols (PEG) comme SD avec différents poids moléculaires ont été fournis et le taux de dissolution de l'indométacine (IND) a été obtenu expérimentalement. Une méthode de dissolution USP a été utilisée pour surveiller les profils de dissolution des matrices. Le nombre de règles a été formé dans une procédure systématique en utilisant les données expérimentales. La comparaison du taux de dissolution de l'IND à partir de différentes matrices, l'aire sous la courbe (AUC) des diagrammes d'absorption en fonction du temps au cours des 25 premières minutes pour 72 échantillons différents a été déterminée. Les résultats montrent une forte corrélation entre les données observées et prédites (r2 = 0,85). L'erreur quadratique moyenne calculée pour les résultats du modèle ANFIS est égale à 1,02. L'indice de l'aire AUC au cours des 25 premières minutes est plus répétable. Il semble que le modèle ait une valeur pratique et que différents ratios de polymère pour le taux de dissolution souhaité puissent être prédits ou que le fait d'avoir différents ratios de polymère dans la matrice puisse prédire le taux de dissolution de l'IND. Cette méthode peut être suggérée pour d'autres formulations pharmaceutiques afin de gagner du temps et de l'argent pour obtenir la meilleure formule.