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作者：顾川江
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本文出处见下面截图：
使用DDDplus软件模拟体外溶出行为
[摘要] 溶出度测试是许多剂型（包括片剂和胶囊）的性能测试。
本研究的目的是评估计算机模拟是否可以预测两种模型药物的体外溶出度，而这两种不同药物的溶出数据可以获得。使用公布的孟鲁司特钠和格列本脲溶出数据用于模拟。评估了不同的药典和生物溶出度检测介质，体积和转速。另外，使用这些缓冲液评估一个pH值变化方案。 DDDPlus™3，Beta版（Simulation Plus，Inc。）用于模拟体外溶出数据。将模拟数据与体外数据进行比较。使用预测数据和观察数据之间的回归系数来评估模拟。孟鲁司特钠统计分析显示，除一种缓冲液外，所有案例的体外释放数据与预测数据之间存在显著相关性。使用单一pH条件，格列本脲在实验数据与预测数据之间存在显著相关性。使用动态pH方案，对于一种生物溶出度介质是显著相关性。模拟显示体外药物释放都对溶解度效应敏感，这证实了它们的BCS归属 II类。使用DDDPlus的体外释放的计算机模拟具有在药物开发过程的早期阶段估计体内溶出的潜力。这可能用于选择最合适的溶出条件，以建立IVIVC并开发生物溶出度相关的体外性能测试，以通过设计空间捕获质量控制过程中的关键产品属性。
关键词：生物溶出度介质；DDDPlus, 溶出测试; QbD；QC
介绍
药物吸收取决于生理因素和药物溶解并被吸收的理化性质。剂型的溶出取决于给药后，药物本身的溶解度和剂型的释放模式（1）。药物的溶解度取决于许多因素，比如分子量，亲脂性，晶体或非晶态和pKa（2-4）。研究表明，药物差的溶解度可能导致药物吸收有限，但只要溶出机理能被摸透，配方工艺可以克服这些问题（5-8）。生物药剂学分类系统（BCS）根据药物的溶解度和渗透性对药物进行分类，分为四个类别。1类和3类药物溶解度高，而2类和4类的溶解度较低（8）。
药物溶出试验用于药物开发的早期和后期，用于许多剂型，包括片剂和胶囊（9）。在早期药物开发阶段，溶出度测试有助于研究人员找到最佳配方，以使口服剂型的体外行为达到所需的属性（1,6-8,10）。之后，溶出曲线可用于建立体外/体内相关性（IVIVC），这可以减少对昂贵的生物等效性研究的需求（6,11）。
在药物开发的最后阶段，溶出度测试用于质量控制，即测试批次间的一致性，稳定性，以及检测可能导致整批产品被拒绝放行的生产缺陷。美国食品和药物管理局（FDA）要求溶出度测试，并在美国药典（USP）中列为体外性能测试。溶出试验在50多年前引入USP，并在<711>（6,12,13）章节中详细描述。
早期预估溶出行为和研究处方因素对溶出度的影响对于药物处方开发至关重要（1,2,13）。在药物发现阶段使用Insilico方法来预估药物溶出可以减少许多试验和消除错误实验并节省时间和金钱（2-5）。本研究的目的是评估预测两种模型药物体外溶出的计算机模拟性能。
方法
孟鲁司特。公布的孟鲁司特溶出数据用于模拟（14）。体外试验在USP装置II（桨法），温度37±0.5℃，溶出杯体积900mL，转速为75或100rpm。使用四种不同的生物溶出介质进行测试：USP模拟肠液（SIF），pH6.8缓冲液，空白禁食状态模拟肠液（BFaSSIF）和禁食状态模拟肠液（FaSSIF）（14）。 FaSSIF的使用体积为500和900 mL。空白FaSSIF不含卵磷脂或牛磺胆酸钠。表I列出了介质的组成。
表I.模拟中使用的介质组成
|
介质 |
USP SIF |
（FaSSIF） |
BFaSSIF |
|
组成14 |
（0.023M）氢氧化钠（0.005M）磷酸二氢钾 |
（0.029M）磷酸二氢钠（0.0095M）氢氧化钠（0.015M）氯化钠（0.0035M）牛磺胆酸钠.(0.00075M)卵磷脂 |
与FaSSIF相同的成分但没有胆汁盐（卵磷脂或牛磺胆酸钠） |
使用DDDPlus TM 3（Dose Disintegration andDissolution Plus），beta版（Simulation Plus，Inc。），使用上述溶出试验条件模拟药物的体外释放。 DDDPlus™是一种计算机程序，用于建模和模拟活性药物成分（API）或其制剂的体外溶出度。该软件有三个主要选项卡：配方，实验设置和模拟。在配方选项卡中，药物的物理化学参数用于定义模拟的关键参数，如表II所示。
表II用于模拟的输入数据
|
药物 |
格列苯脲 |
孟鲁斯特 |
|
剂量（mg） |
3.5(15) |
10(14) |
|
剂型 |
速释（15） |
速释（14） |
|
溶解度（mg/ml） |
0.043(pH 7.4) (15) |
0.0007 (pH 6.5) (16) |
|
平均粒子半径(μm) |
6.28 (15) |
6.572 (14) |
|
颗粒密度（g/ml） |
1.38（15） |
1.2（ADMET 默认设置） |
|
扩散系数（cm2/s◊10-5） |
0.5878(15) |
0.54(ADMET 5) |
|
pKa |
5.5,(ADMET 5)11.62,10.64 |
2.8,5.7(16) |
在实验设置选项卡中，指定了装置类型，仪器速度，介质体积和介质类型。在本研究中，为每种介质生成了单独的数据库记录。在空白FaSSIF中，卵磷脂和牛磺胆酸钠的溶解度增强因子（SEF）设定为1，因为该培养基不含增溶剂。在75rpm的500mL FaSSIF中，优化了SEF，因此软件模型拟合了实验数据：卵磷脂SEF = 36702.14; 牛磺胆酸钠SEF = 96200.54。在剩余的FaSSIF介质中使用相同的SEF值（500mL，100rpm，900mL，75rpm）。所用API实验数据的粒度分布列于图1.该分布用作DDDPlus TM中的输入参数以进行模拟。
格列本脲。公布的格列本脲体外溶出数据用于模拟（15,16）。为了本次研究的目的，选择了该研究的参比产品，因为可以得到该产品的更多信息。本研究在三种不同介质中进行：SIF，BFaSSIF和FaSSIF，使用USP装置II（桨法）。实验条件37±0.5℃，900mL，75rpm，单一介质pH6.5，动态pH范围介质pH6.0,6.5,7.0,7.5和5.0。随着时间改变pH条件以模拟剂型的肠道穿越。如表III所示，FaSSIF含有3mM牛磺胆酸钠和0.75mM卵磷脂。在实验研究中，使用了两种化学纯的牛磺胆酸钠和卵磷脂：低质量（粗牛磺胆酸钠和60％卵磷脂）和高质量（97％牛磺胆酸钠和99％卵磷脂）。在该模拟程序中，没有可用于改变牛磺胆酸钠和卵磷脂的化学纯的选项。因此，估算LQ FaSSIF和HQ FaSSIF中溶出度的输入是相同的。
使用配方选项（表II）与孟鲁司特钠相同的方式应用输入参数。根据研究（15,16）的规定使用特定的装置型号，装置速度，介质体积和介质类型。在空白FaSSIF中，卵磷脂和牛磺胆酸钠的溶解度增强因子（SEF）等于1; 然而，在FaSSIF中，SEF针对低质量的FaSSIF进行了优化，动态pH变化方案如下：卵磷脂SEF = 1374.91; 牛磺胆酸钠SEF = 96200.54。将相同的值应用于剩余的FaSSIF介质。为了模拟恒定的pH条件，在整个模拟过程中将实验阶段设定为pH6.5。为了模拟动态pH变化方案，将实验阶段分成5个阶段以代表五种不同的pH值（6.0,6.5,7.0,7.5和5.0），如表III所示。
运行模拟后，计算预测数据和观察数据之间的回归系数，使用统计程序SPSS 17评估模拟的预测能力。
结果
孟鲁司特钠。统计分析显示，除BFaSSIF外，所有案例的体外释放数据与预测释放数据之间存在相关性。图2和3以及表IV显示了相关性。在实验研究中，BFaSSIF测得的药物释放为零，预测数据为5.9％; 因此，没有发现这种介质的相关性。实验数据中的体外释放和包括P值的预测值之间的相关性列于表IV中。
图1.孟鲁司特钠的粒度分布模拟（选自Okumu et al.2008（14））
图2.使用USP装置II 900ml 75rpm，37°C实验条件下，观察孟鲁司特钠的使用USP模拟肠液（SIF）和空腹禁食模拟肠液（BFaSSIF）溶出释放曲线（Diss）实际观测值（obs）和预测值（pre）。
格列本脲。当使用单一pH值条件时，实验数据与预测的释放曲线之间存在统计学上显著相关性（表IV，图4）。然而，动态pH值变化方案使用FaSSIF介质显著增加了相关性。当使用低质量卵磷脂和牛磺胆酸钠时，发现最佳相关性，如图5和表IV所示。相反，SIF和BFaSSIF中的相关性不显著。
讨论
药物开发中的模拟和计算机建模已经在整个制药工业中获得了关注和一定重要性。在药物开发过程的所有阶段中使用slico工具，从活性分子的合成到药物递送系统的优化。评估此类软件程序的性能对于确定其适用性和让监管部门接受至关重要。例如，FDA拥有不同模拟软件包的许可证，DDDPlus™就是其中之一。 DDDPlus™是一种商业化程序，可以使用药典装置模拟药物分子的体外溶出（21）。然而，仅凭公布的有限数据，也证实了其性能。
表3 动态pH值变化过程中格列本脲输入数据
|
实验阶段 |
起始时间 |
结束时间 |
介质pH |
|
1 |
0 |
30 |
6 |
|
2 |
30 |
90 |
6.5 |
|
3 |
90 |
150 |
7.5 |
|
4 |
150 |
270 |
7 |
|
5 |
270 |
300 |
5 |
溶出度测试是药物制剂的有价值的性能测试。溶出度测试利用不同的介质（如水）或更复杂的介质（如生物溶出度介质）来测试剂型的性能（6,20）。
孟鲁司特钠是一种亲脂性药物; 因此，在FaSSIF介质中使用增溶剂如胆汁酸盐可改善其溶解度。相对应地，该药物不溶于没有增溶剂的空白-SIF。使用DDDPlus™的预测数据预测药物在介质中有良好且有限的溶解度，这表明该软件使用固态预测模型。
在实验研究中，在100rpm，FaSSIF-500ml中发现溶解药物的百分比最高（14）。这些实验数据用于将体外溶出与使用GastroPlusTM的临床研究中观察到的体内特征相关联。该软件可以通过使用药物理化性质或溶出数据来计算血浆浓度。在该研究中，在FaSSIF-500ml，100rpm条件下显示最佳相关性（r2 = 0.83）。在目前的研究中，观察到的和预测的该介质的体外溶出曲线之间的相关性是r2 = 0.99。DDDPlus™能够模拟药物在FaSSIF中的体外溶出度。然后，这些预测可以被其他软件程序（例如Gastroplus）用于估计新药物分子的体内表现。
格列本脲是一种弱酸性药物。实验数据显示，增加pH值会增加药物的溶解度（16）。此外，在溶出介质（例如胆汁酸盐）中使用增溶剂增加了药物的溶解。因此，使用DDDPlus™在实验介质LQ-FaSSIF pH 6.5条件下发现溶解药物的百分比最高。LQ-FaSSIF和HQ-FaSSIF的预测溶出曲线之间的回归系数非常高，分别为0.87和0.83。但是，DDDPlus™不提供改变卵磷脂和牛磺胆酸钠化学等级的选项。如“方法”部分所述，LQ和HQ FaSSIF介质的输入值相同，使用LQ-化学级卵磷脂和牛磺胆酸钠结果表示在DDDPlus™设置中。格列本脲的实验数据表明，低质量的FaSSIF是建立体内/体外相关性（IVIVC）的最佳介质，因此仅用于本研究（15,16）。
图3 孟鲁司特钠使用禁食状态模拟肠液（FaSSIF）观察（obs）和预测（pre）溶出曲线，条件如下：37°C USP装置II，在75rpm下500mL，在100rpm下500mL，在75rpm下900mL
Table IV. P valuesand Regression Coefficients for Predicted vs.
Experimental Data of Montelukast Sodium and Glyburide
表IV 孟鲁司特钠和格列本脲的预测值与实验数据之间的P值和回归系数
|
药物 |
介质 |
P 值 |
回归系数 |
|
孟鲁斯特 |
USP-SIf |
P<0.001 |
0.92 |
|
BFaSSIF |
NA |
NA |
|
|
FaSSIS 500ml 75rpm |
P<0.001 |
0.99 |
|
|
FaSSIF 500ml 100rpm |
P<0.001 |
0.99 |
|
|
FaSSIF 900ml 75rpm |
P<0.001 |
0.99 |
|
|
格列苯脲 |
USP-SIf pH 6.5 |
P=0.003 |
0.69 |
|
BFaSSIF pH 6.5 |
P=0.005 |
0.64 |
|
|
FaSSIF-LQ pH6.5 |
P<0.001 |
0.93 |
|
|
FaSSIF-HQ pH6.5 |
P=0.001 |
0.83 |
|
|
USP-SIF 动态pH |
P=0.19 |
0.38 |
|
|
BFaSSIF 动态pH |
P=0.19 |
0.38 |
|
|
FaSSIF-LQ 动态pH |
P<0.001 |
0.99 |
|
|
FaSSIF-HQ 动态pH |
P=0.06 |
0.79 |
图4. 格列本脲溶出释放曲线（Diss）实际观测值（obs.）和预测值（pred.）使用USP装置II，条件：37℃，900ml，pH6.5，转速75转/分和以下介质：USP模拟肠液（USP-SIF），
空白禁食状态模拟肠液（BFaSSIF），低质量禁食状态模拟肠液（LQ-FaSSIF），以及高质量的禁食状态模拟肠液（HQ-FaSSIF）
图5.在动态pH变化过程（pH 6.0,6.5,7.0,7.5和5.0）中格列本脲溶出释放曲线（Diss）观测值（obs.）和预测值（pre.）使用USP装置II，条件37°C，体积900 ml 转速75转/分钟，溶出介质包括以下几种：USP模拟肠液（USP-SIF），空白禁食状态模拟肠液（BFaSSIF），低质量禁食状态模拟肠液（LQ-FaSSIF）和高质量禁食状态模拟肠液（HQ-FaSSIF）
在质量源于设计（QbD）方法中，溶出应理想地反映体内产品性能（17-19）。从模拟的体外溶出数据开始，作为诸如GastroPlusTM的体内预测软件的输入可以有助于在药物开发过程的后期阶段建立IVIVC。配方科学家可以使用这些数据进行适当的配方设计和有选择的进行生物相关性能测试。
本研究中的模拟显示两种药物的体外释放对溶解度效应敏感，这证实了API的BCS II分类（8）。当体外溶出代表体内释放时，可以为BCS II类药物建立IVIVC（7,15,16）。使用计算机程序预测体外药物释放可以帮助选择合适的IVIVC溶出设置，并且可能将关键产品属性与有意义的质量控制和性能测试程序相关联起来（20-22）。通过比较使用实验研究的DDDPlus™预测，该研究表明DDDPlus™可以预测难溶性药物在各种介质和设备中的API溶出。能够预测BCS II类药物的溶出曲线表明DDDPlus™是估算API溶出曲线的合适工具，尤其是在早期发现阶段。
结论
DDDPlus™能够预测不同实验条件下孟鲁司特钠和格列本脲的体外释放类型。使用DDDPlus TM的体外释放类型的计算机模拟具有在药物开发过程的早期阶段估计体外溶出行为的潜力。这可以用于选择最合适的溶出条件，一方面建立IVIVC，另一方面开发生物相关的体外性能测试，捕获质量源于设计方法中的关键产品属性或适当的质量控制程序。
致谢
作者要感谢Simulation Plus和Princess Nora BintAbdulrahman大学的支持。
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