试析水溶性药物油包水微乳剂的制备工艺研究

试析水溶性药物油包水微乳剂的制备工艺研究

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时间:2019-03-19

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1、天津大学硕士学位论文水溶性药物油包水微乳剂的制备工艺研究姓名:徐志彬申请学位级别:硕士专业:化学工程指导教师:刘明言20051201摘要本论文以盐酸二甲双胍和愈创木酚甘油醚为模型药,研究了新的油包水微乳剂制备工艺,并在伪三元相图的基础上建立了部分体系相行为的计算机模型。首先通过伪三元相图考察了各种植物油、乳化剂和助乳化剂对微乳相行为的影响,以体系的载水量为主要指标筛选出了植物油、乳化剂和助乳化剂的种类以及助乳化剂浓度。初步确定处方后,测定了一系列油包水微乳处方的电导率、粘度、折光率、粒径和活化能。综合考察了活化能、粒径、体系载水量以及乳化剂用量等多方面的因素,最终确定了油包水

2、微乳的处方。在相图微乳处方的基础上,通过脂质体乳化器,制备了高载药的愈创木酚甘油醚油包水微乳刻。对比经过脂质体乳化器喷雾前后油包水微乳的载药量,确定脂质体乳化器能够达到提高体系载药量、降低乳化剂和助乳化剂用量的目的。对载药微乳采用饱和NaCl溶液破乳、氯仿提取破乳液中的有机相,高速离心分离后采用紫外可见分光光度法测定主药的含量。回收率计算结果表明该方法简便可靠、可操作性强。在伪三元相图的基础上,采用计算机模拟的方式,建立了茶油/卵磷脂/,一元醇/水体系的RBF人工神经网络模型。验证计算表明该模型能够比较好好的模拟上述体系的相行为。本实验的主要创新点有:植物油作为油相,以助乳化

3、剂浓度法制备得到稳定的油包水微乳;通过考察体系的理化参数来筛选处方;通过计算油包水微乳的活化能来定量考察体系的稳定性;脂质体乳化器制备水溶性药物的油包水微乳;建立了伪三元相图的人工神经网络模型。关键词l伪三元相图油包水微乳乳化器人工神经网络ABSTRACTTheobjectiveofthispaperistostudythenovelpreparationtechnologyofmicroemulsionforhydrophiliedrugsusingmetforminandguaiphenesinasmodeldrugs.Firstly,Onthebasisofimprov

4、edpseudo-ternaryphasediagrams,theeffectsofsurfactants,co-surfaetantsandoilsOllthemicroemulsionswerestudied,andthesurfactant,CO—surfactantandoilusedinformulationwereselected.Secondly,somephysicalchemicalparametersofaseriesofformulationsweretestedincludingviscosity,conductance,diameter,conduc

5、tance,pH,refractiveindexandactiveenergy,Onethebasisoftheseparametersandmassratioofwater10adedinmicroemulsion,theformulationswereoptimized.Thirdly,water-in-oilmicroemulsionsforhydrophilicdrugswerepreparedusinganovelapparatusnamedemulsifier.Theaimsofincreasingtheweighetpercentofdrugsinformula

6、tionsanddecreasingthemassratioofsurfactantandCO—surfactantwereobtained.Thedrug-loadedmicroemulsionsweredestroyedusingNaClsaturationsolution.TheconcentrationsofdrugsweretestedusingUVmethodafterorganiccomponentextractedusingchloroformandeentrifugatedwith10000rpm.ThemethodWasprovedreliableanda

7、cutebuymethodologicataveragerecovery.Ontheobtainedpseudo-ternaryphasediagramsofsystemCOntainingteaoil/lecithin/aliphaticalcohol/water,theartificalneuralnetwork(ANN)Wasconstructed,whichCanpredictthephasebehavior.Therearesomeinnovationsinthisproject:thesta

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