星点设计-效应面法优化美斯地浓聚乳酸纳米粒处方

目的星点设计-效应面法优化美斯地浓聚乳酸纳米粒处方。方法以复乳液中干燥法制备美斯地浓聚乳酸纳米粒,以包封率和载药量为评价指标,在单因素试验的基础上,用星点设计对显著性因素进行优化,并进行二项式方程拟合,以效应面法选取较好的工艺条件进行预测。结果以效应面法优选出的最佳工艺为:美斯地浓投药量为49.20 mg,PLA浓度为3.31%,PVA浓度为3.41%。制备的美斯地浓聚乳酸纳米粒平均包封率和载药量分别为(51.98±1.28)%和(7.01±0.31)%(n=3),与二项式拟合方程预测值相差<2%。结论应用星点设计-效应面法优化美斯地浓聚乳酸纳米粒制备工艺,能够快速、准确的得到最佳制备工艺,预测性良好。     

因子设计-效应面法优化紫杉醇聚乳酸-羟基乙酸纳米粒处方和制备工艺

目的:优化紫杉醇聚乳酸-羟基乙酸(PLGA)纳米粒处方和制备工艺.方法:以PLGA为载体,采用溶剂扩散法制备紫杉醇PLGA纳米粒,用32满因子设计实验,考察因素PLGA在有机相中的浓度和理论载药量对纳米粒的粒径、载药量和包封率的影响,实验数据分别采用线性方程和二次多项式拟合,根据最佳数学模型绘制效应面并选出最优处方.结果:2个影响因素和3个评价指标之间存在定量关系,最优处方为:紫杉醇的理论载药量为9.09%、有机相中PLGA浓度为2%,制备得到的纳米粒粒径为281 nm,实际载药量为7.73%,包封率为57.43%.结论:采用因子设计-效应面法完成了紫杉醇纳米给药系统的多目标同步优化.     

洛伐他汀-PLGA纳米粒的制备及其性质

目的采用星点设计优化洛伐他汀-聚(乳酸-羟基乙酸)共聚物[poly(lactic-co-glycolic acid),PLGA]纳米粒的制备工艺。方法采用纳米沉淀法制备纳米粒,以药物在有机相中的浓度、水相与有机相的体积比、PLGA与药物的用量比为自变量,以载药量、包封率和药物利用率为因变量,计算"总评归一值",根据星点设计原理进行试验安排,对结果分别进行多元线性回归和二项式拟合,效应面法选取最佳工艺条件进行预测分析。结果各指标与"总评归一值"的二项式拟合方程均优于多元线性回归方程,根据优化工艺制备的洛伐他汀-PLGA纳米粒的载药量、包封率和药物利用率分别为(1.70±0.09)%、(86.83±1.75)%和(17.48±0.52)%,纳米粒平均粒径为122 nm,各指标实测值与预测值偏差较小。结论星点设计可用于洛伐他汀-PLGA纳米粒制剂处方的优化,所建立的数学模型预测性良好。     

星点设计-效应面法优化羟基喜树碱/mPEG-S-S-C18纳米粒的制备工艺

目的 制备载羟基喜树碱（hydroxycamptothecin,HCPT）还原响应mPEG-S-S-C18纳米粒,采用星点设计-效应面法筛选优化制备工艺。方法 采用乳化-溶剂挥发法制备HCPT/mPEG-S-S-C18纳米粒,应用单因素法考察投药量、水相/油相体积比、超声功率以及超声时间对载药纳米粒包封率和载药量的影响。在此基础上,以包封率和载药量作为评价指标,采用Design-Expert V8.0.6软件进行星点设计,优化载药纳米粒的制备工艺。结果 优化获得的HCPT/mPEG-S-S-C18纳米粒制备工艺投药量为1.0 mg,水相/油相体积比为4.56∶1,超声功率为562.5 W。该工艺制备的载药纳米粒包封率为（58.14±1.04）%,载药量为（3.46±0.22）%,平均粒径为（322.9±9.52） nm,多分散性指数为0.195±0.05,Zeta电位为（-17.5±2.11） mV。结论 乳化-溶剂挥发法适用于制备HCPT/mPEG-S-S-C18纳米粒,星点设计-效应面法可优化获得载药纳米粒的最佳制备工艺,所得的载药纳米粒包封率和载药量较高,所建立的数学模型预测性良好。     

多西紫杉醇白蛋白纳米粒的制备及体外评价

目的：制备多西紫杉醇白蛋白纳米粒，考察白蛋白和多西紫杉醇的处方量及乙醇加入量等因素对其形态、粒径、Zeta电位、收率、包封率、载药量和体外释药特性的影响，并对处方工艺进行优化。方法：采用去溶剂化-化学交联法制备多西紫杉醇白蛋白纳米粒，透射电镜观察纳米粒形态，马尔文激光粒度仪测定其粒径分布及Zeta电位，考马斯亮兰-酶标仪法测定纳米粒收率，HPLC法测定纳米粒包封率和载药量；以累积释药百分率为指标，通过方程拟合释药曲线，考察制剂的体外释药特性。处方优化采用星点设计-效应面优化法，应用SAS统计软件对数据进行处理。结果：优化处方制得的纳米粒为类球形，平均粒径65．3nm，Zeta电位-31．4mV，纳米粒收率95．0％，包封率74．3％，载药量4．65％，制剂24小时体外累积释药百分率为74．4％。结论：难溶性抗癌药物多西紫杉醇可以采用去溶剂化-化学交联法制备成白蛋白纳米粒，其粒径小，稳定性高，可显著提高多西紫杉醇在水相中的浓度。其优化处方中药物的释放显著慢于原料药磷酸盐缓冲溶液的释放，具有缓释效果。     

重组人血管内皮抑制素壳聚糖纳米粒的制备

目的:通过星点设计-效应面法优化重组人血管内皮抑制素(Endostar)壳聚糖纳米粒的制备工艺。方法:以壳聚糖浓度、三聚磷酸钠(TPP)浓度及壳聚糖溶液与TPP溶液体积比为考察因素,以载药量、包封率和粒径为指标,采用多元线性回归和多元非线性回归拟合选择合适模型,并根据最佳模型绘制效应面图,选择最佳处方,并进行预测分析,同时考察最佳处方的体外释放。结果:用多元非线性回归对实验中各因素和指标进行拟合明显优于线性拟合。最佳处方制备的Endostar载药壳聚糖纳米粒,载药量、包封率及粒径的实测值与预测值的偏差均在±7%以内,体外释放1周累积释放80%。结论:通过星点设计-效应面法可以准确快速优化处方工艺。优化后的工艺制备的纳米粒可以延缓Endostar的释放,达到了缓释效果,符合预期的试验目标。     

星点设计-效应面法优化PLGA-PEG纳米粒的处方工艺

摘要：目的:采用星点设计-效应面法优化载体基质为PLGA-PEG的siRNA纳米粒的制备工艺。方法:采用复乳法制备载药纳米粒,以二氯甲烷体积、吐温-80的质量分数和复乳的超声时间为试验因素,纳米粒的平均粒径、包封率和突释量为考察指标,根据星点设计原理安排实验和处方工艺优化。结果:成功制备了纳米粒。最佳工艺为二氯甲烷体积13 ml,乳化剂吐温-80的质量分数为3.1%,复乳的超声时间为2.8 min;按优化处方工艺制备的纳米粒的平均粒径（101.5±6.3）nm,包封率（57.6±4.8）%,体外48 h累积释放度高于80%。结论:星点设计-效应面法适用于PLGA-PEG纳米粒的工艺优化,所建立的数学模型预测性良好。     

采用星点设计-效应面法优化及制备阿霉素白蛋白纳米粒

目的采用星点设计-效应面法优化阿霉素白蛋白纳米粒的制备工艺。方法采用去溶剂化-固化交联法制备阿霉素白蛋白纳米粒。以白蛋白质量浓度(X1:1ρ,g.L-1)、阿霉素的质量浓度(X2:2ρ,g.L-1)、pH值(X3)及白蛋白理论交联度(X4,%)为考察对象,以纳米粒平均粒径(Y1:d,nm)、zeta电位(Y2:V,mV)、载药量(Y3:w1,%)和包封率(Y4:w2,%)为评价指标,以四因素五水平的星点设计-效应面法筛选出最佳制备工艺;并采用透射电镜观察制得纳米粒的形态。结果优化后的处方工艺为:白蛋白质量浓度为17 g.L-1、阿霉素质量浓度为2 g.L-1、pH值为9、白蛋白理论交联度为125%。以此条件制得的纳米粒平均粒径为(151±0.43)nm,zeta电位为-(18.8±0.21)mV,载药量为(21.4±0.70)%,包封率为(76.9±0.21)%,均与预测值偏差较小。结论阿霉素白蛋白纳米粒的制备采用星点设计-效应面法设计并优化是可行的。     

响应面法优化PLA-α-细辛脑纳米粒的制备工艺

目的：使用响应面法优化聚乳酸(polylactic acid,PLA)-α-细辛脑纳米粒的工艺条件。方法：首先利用Plackett-Burman实验设计对纳米粒制备过程中的各种自变量进行预筛选,筛选出的自变量通过中心复合实验设计法进一步工艺优化,以期得到具有理想多分散系数,粒径,载药量及包封率的纳米粒制备工艺。结果：最佳工艺处方为: PLA浓度14.76 mg/mL,α-细辛脑药物浓度4.89 mg/mL,PVA浓度1%,油水比1:2,制备的PLA-α-细辛脑纳米粒圆整、粒径均一,平均粒径 265.4 nm,PDI 指数0.038,载药量12.40%,包封率55.86%,与预测值相对误差较小。结论: 响应面法能够有效地优化PLA-α-细辛脑纳米粒的制备,工艺稳定可行。     

改良自乳化-溶剂扩散法制备甲基莲心碱纳米粒的研究

目的制备甲基莲心碱纳米粒(NEF-NP),并采用正交试验设计对甲基莲心碱纳米粒制备工艺进行优化。方法以包封率和载药量为评价指标,采用聚乳酸-羟基乙酸共聚物(PLGA)为载体,丙酮-无水乙醇为有机溶剂,通过正交设计优化改良自乳化-溶剂扩散法制备载NEF的PLGA载药纳米粒的处方工艺。结果优化的最佳处方工艺为:PLGA的浓度为20 mg.mL-1,NEF的投药量为3.3 mg,PVA浓度为1.0%,水相与有机相的体积比为8∶1。最佳条件下制得的纳米粒平均包封率达(70.35±1.16)%,载药量(2.33±1.08)%,平均粒径为(213.5±2.7)nm。结论最佳处方工艺制备的NEF-PLGA纳米粒具有较高的包封率、载药量和较小的粒径。     

Quality by design: screening of critical variables and formulation optimization of Eudragit E nanoparticles containing dutasteride

The study was aimed at screening, understanding, and optimizing product variability of dutasteride-loaded Eudragit E nanoparticles prepared by solvent displacement using Plackett–Burman screening and a central composite design. The independent process and formulation factors selected included: drug loading (%), solute concentration (mg/mL), Soluplus concentration (mg/mL), injection rate (mL/min), organic solvent type (methanol or ethanol), stirring rate (rpm), and organic-to-aqueous phase volume ratio. Among these factors, solute concentration was associated with increased particle size, broad particle size distribution, and enhanced entrapment efficiency. On the other hand, Soluplus concentration played a role in decreasing particle size, narrowing particle size distribution, and reducing entrapment efficiency. Other formulation and process factors did not have a significant impact on nanoparticle properties, assuming they were within the limits used in this study. The optimized formulation was achieved with 20 mg/mL solute and 3.22 mg/mL Soluplus, and the observed responses were very close to the values predicted using the response surface methodology. The results clearly showed that quality by design concept could be effectively applied to optimize dutasteride-loaded Eudragit E nanoparticles.     

去氢骆驼蓬碱聚合物胶束的制备工艺优化及体外释放的研究

目的：研究星点设计-响应面法优化去氢骆驼蓬碱N-癸酰-N-三甲基壳聚糖胶束（harmine loaded N-Decanoate-N-trimethyl chitosan micelles,HM-De-TMC-MIC）的处方优化,并考察在不同介质中HM-De-TMC-MIC的体外释放。方法：以薄膜分散法制备HM-De-TMC-MIC;以粒径、多分散系数、包封率和载药量为指标,通过单因素考察和星点设计-响应面法综合考察药物与载体质量比和复水体积对HM-De-TMC-MIC的影响,并遴选其最优处方。在不同pH的释放介质中,分别考察HM-De-TMC-MIC和HM的体外释放。结果：筛优处方药物与载体质量比为3.6∶10,复溶水体积为6 mL;以最优处方制备的HM-De-TMC-MIC粒径为（148.2±5.0）nm,多分散系数为0.198±0.045,包封率（89.80±0.19）%,载药量（22.79±0.05）%,形态圆整。体外释放试验结果表明,HM-De-TMC-MIC的释放曲线遵循Higuchi方程,与HM溶液相比其释放较为缓慢,并呈现pH敏感释药行为。结论：以星点设计-响应面法优化的HM-De-TMC-MIC具有较好包封率和载药量,粒径分布均匀,具有明显的缓释性。     

用Doehlert设计优化辅酶Q_(10)纳米粒的处方和制备工艺

目的更好地指导处方设计。方法采用纳米沉淀法制备辅酶Q10纳米粒;以粒径、载药量、包封率及总评优化值为指标,评价纳米粒的质量;采用Doehlert设计安排试验,考察稳定剂维生素E琥珀酸聚乙二醇酯(vitamin E polyethylene glycol 1000 succinate,TPGS)质量分数、聚乳酸-羟基乙酸共聚物(poly lactic-co-glycolic acid,PLGA)质量浓度、PLGA与药物质量比、水相与有机相体积比对制备工艺的影响,并对结果分别进行多元线性回归和二项式方程拟合,预测最佳工艺条件。结果各指标的二项式拟合方程均优于多元线性回归方程,按优化条件制备的样品平均粒径为(130.7±5.8)nm,载药量为(8.80±0.15)%,包封率为(87.99±1.49)%,与预测值偏差均小于10%。结论Doehlert设计较好地完成了辅酶Q10纳米粒的多目标同步优化,所建立的数学模型预测性良好。     

星点设计-效应面法优化蛋白纳米脂质体的制备工艺

目的研究星点设计-效应面法在蛋白纳米脂质体制备工艺中的优化效果。方法同时考察胆固醇/卵磷脂不同比值、牛血清白蛋白浓度、外水相表面活性剂浓度和内水相/有机相比值对纳米脂质体的平均粒径和包封率的影响。结果优化得到的制备处方和工艺是胆固醇/卵磷脂比值为0.45,牛血清白蛋白浓度为10mg/mL,表面活性剂浓度为1%,内水相/有机相比值为0.5。以该条件制备的牛血清白蛋白脂质体平均粒径为176nm,包封率59.8%。结论星点设计-效应面法能够准确的反应多因素、多水平交互影响,适用于制剂处方和工艺的优化设计。     

脱氧氟尿苷脂质体的制备及其质量评价

目的:优选脱氧氟尿苷脂质体的制备工艺及建立其质量评价方法。方法:采用逆相蒸发法制备脂质体,并以包封率为参考指标,以处方中卵磷脂与胆固醇摩尔比(A)、有机相与水相体积比(B)、脱氧氟尿苷浓度(C)、磷酸盐缓冲液pH值(D)为因素通过正交试验优选该脂质体的处方,并对脂质体粒径、包封率、稳定性、体外释药情况等进行考察。结果:最佳处方为A2:1、B5:1、C2mg.mL-1、D7.0。以此处方制备的脂质体平均粒径231nm,包封率(52.22±1.30)%,贮藏49d稳定性较好,与脱氧氟尿苷溶液比较具有明显的缓释性。结论:建立的脱氧氟尿苷脂质体制备方法简便、可行,以优选处方制备的脂质体质量符合要求。     

叶酸偶联壳聚糖载多西他赛纳米粒的制备

目的:探索靶向叶酸受体的多西他赛(DTX)纳米粒的制备方法。方法:利用叶酸活性酯与壳聚糖分子上的氨基反应,制得叶酸偶联壳聚糖(FA-CTS);再通过离子交联法,将DTX作为模型药物,制备叶酸偶联壳聚糖载DTX(FA-CTS/DTX)纳米粒。以载药量、包封率、粒径和跨距为指标,采用星点设计-效应面法优化搅拌速率、DTX加入量、壳聚糖-三聚磷酸钠(CTS-STPP)的质量比,并进行验证。利用激光粒度分析仪测定纳米粒粒径大小及分布,在磷酸盐缓冲液中对载药纳米粒进行体外释药试验。结果:最优处方(处方量为2.5 mg)为搅拌速率为1 300 r/min、DTX加入量为0.58μg,CTS-STPP的质量比为5.55。所制备的FA-CTS/DTX纳米粒平均粒径为(232.8±0.43)nm、包封率为(86.74±0.60)%、载药量为(25.29±3.21)%、跨距为0.039±1.02;30 min内累积释药40.22%,随后缓慢释放,24 h内累积释药80.25%。结论:成功制备具有缓释作用的FA-CTS/DTX纳米粒。     

三七皂苷长循环纳米粒制备及其体外溶出行为

目的:星点设计-效应面法优化复乳化法制备三七皂苷长循环纳米粒(PNS-LCN)并对其进行体外溶出行为研究。方法:以三七皂苷(PNS)浓度、油相中乳化剂浓度以及壳聚糖的浓度为考察因素,包封率、载药量、平均粒径及分散性为考察指标,根据星点设计原理进行实验安排,并用二项式拟合建立指标与因素之间的数学关系,经效应面法预测最佳工艺条件;采用动态透析法考察了PNS与PNS-LCN的体外溶出行为。结果:各指标的二项式拟合方程较好,以优化条件制备的样品包封率为(52.8±0.7)%、载药量为(13.1±0.6)%、平均粒径为(152.6±4.5)nm、分散性为(0.24±0.04);PNS-LCN中药物的释放显著慢于原料药磷酸盐缓冲溶液的释放。结论:星点设计-效应面法适用于PNS-LCN的工艺优化,所建立的数学模型预测性良好;PNS-LCN体外释药具有缓释效果。     

星点设计-效应面法优化穿心莲内酯固体脂质纳米粒处方

以高压均质法制备穿心莲内酯固体脂质纳米粒。采用星点设计考察药物与脂质材料(即单硬脂酸甘油酯与山嵛酸甘油酯的1∶1混合物)比例、卵磷脂与脂质材料比值及表面活性剂(吐温-80)浓度对包封率和载药量的影响,并对结果进行多元线性和二项式方程拟合,用效应面法预测最佳处方。结果表明,载药量的多元线性回归拟合方程具有良好的相关性,而包封率的二项式拟合方程优于多元线性回归拟合方程。优化处方为药脂比9%、卵磷脂与脂质材料比值为1.6、吐温-80浓度为3%。优化后固体脂质纳米粒的包封率和载药量分别为(91.0±0.9)%和(3.49±0.03)%,粒径为(286.3±8.0)nm,电位为(-20.6±0.2)mV。