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药物通过口腔粘膜吸收的研究

作　者: 柯芳
导　师: 傅旭春
学　校: 浙江大学
专　业: 药物制剂
关键词: 口腔粘膜烷醇羧酸酚类苯甲酸咖啡因氢化可的松渗透系数人工神经网络
分类号: R94
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
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内容摘要

口腔黏膜给药作为一种常见的给药方式,有诸多优点:给药方便,能随时停止,易为患者接受;口腔黏膜耐受外界影响能力较强,不易损伤,修复功能强;低酶活性,避免胃肠道酶和酸的降解作用及肝脏首过效应等,因此而越来越引起人们的兴趣和关注。由于猪颊黏膜在形态学、通透屏障功能及脂类组成等方面与人接近,故选择以猪口腔粘膜为口腔粘膜渗透研究的动物模型。本论文考察了烷醇、羧酸和酚类化合物以及苯甲酸、咖啡因和氢化可的松透过猪口腔粘膜中的渗透性,并与其经皮滲透性进行了比较。在药物通过口腔粘膜的渗透能力研究中,首先建立各种药物的HPLC/GC分析方法,测定药物在37℃水中的溶解度和透过口腔粘膜的药物浓度。结果显示,在所用色谱条件下,基线波动小,药物样品保留时间短,峰形对称性好,能与口腔粘膜在渗透过程中脱落下的杂质分离完全。方法学研究表明,各种药物在测定浓度范围内线性良好。采用TK-12A透皮扩散仪进行药物的渗透实验。为了满足“漏槽”条件,供应室盛放的药物浓度足够大。结果显示,药物的口腔粘膜渗透是一个零级过程,药物累积渗透量Q与时间t成线性关系,符合浓度差为渗透动力的Fick’s扩散方程。结果显示,18种模型药物通过口腔粘膜的渗透系数均比通过人皮的渗透系数大,即18种模型药物通过口腔粘膜的渗透能力比通过人皮的渗透能力强。然而,对于不同的药物,其增大倍数可能相差很大,如苯甲酸、咖啡因和氢化可的松通过口腔粘膜的滲透系数分别是通过人皮的3倍、50倍和1000倍。本论文以药物的油水分配系数logK和分子体积MV作为预测参数建立了预测药物通过口腔粘膜渗透系数的三层BP神经网络模型,预测值与实测值基本一致。而以logK和MV作为自变量得到的线性回归模型,其相关性远不如神经网络模型。该结果说明药物通过口腔粘膜的渗透系数主要与药物的脂溶性和分子大小有关,但渗透系数与脂溶性和分子大小之间存在复杂的非线性关系。

全文目录

摘要  4-6
Abstract  6-8
第一章材料与方法  8-16
  1.1 仪器与材料  8-10
    1.1.1 实验仪器  8-9
    1.1.2 主要试剂  9
    1.1.3 材料  9-10
  1.2 方法  10-16
    1.2.1 离体猪口腔颊粘膜的制备和预处理  10
    1.2.2 药物溶解度的测定  10
    1.2.3 药物检测波长的选择  10
    1.2.4 溶液的配置  10-11
    1.2.5 体外渗透实验  11-12
    1.2.6 色谱条件  12-13
    1.2.7 分析方法的确认  13-14
    1.2.8 渗透系数计算方法  14
    1.2.9 人工神经网络计算方法  14-16
第二章实验结果  16-33
  2.1 药物的溶解度  16-17
  2.2 药物的标准曲线  17-23
  2.3 药物通过口腔粘膜渗透系数  23-30
  2.4 方法的回收率与精密度  30
    2.4.1 回收率  30
    2.4.2 精密度  30
  2.5 人工神经网络预测结果  30-33
第三章讨论  33-39
  3.1 药物透过口腔粘膜渗透系数的测定  33
  3.2 药物透过口腔粘膜与皮肤的渗透能力比较  33-37
  3.3 人工神经网络模型预测药物透过口腔黏膜的渗透系数  37-39
结论  39-40
参考文献  40-44
综述  44-58
致谢  58

药物通过口腔粘膜吸收的研究

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