TỔNG QUAN
Nguồn gốc và cấu trúc hóa học
l-Tetrahydropalmatin là một protoberberin isoquinolin alkaloid, là dược chất có hoạt tínhđược chiết xuất từ rễ củ của một số dược liệu thuộc họ Stephania spp hoặc Coridalis spp., đặc biệt là cây Bình vôi (Stephania rotunda) và cây cải cần (Corydalisambigua) Hiện nay, l-THP được sản xuất bằng phương pháp tổng hợp toàn phần [81]
Cấu trúc phân tử của l-THP được thể hiện ở Hình 1.1
Hình 1.1 Cấu trúc hóa học của THP
- Công thức phân tử: C21H25NO4; khối lượng phân tử: 355,4 g/mol
- Tên khoa học: 5, 8, 13, 13a-tetrahydro-2, 3, 9, 10-tetramethoxy-6H-dibenzo [a,g] quinolizin [1]
- Tên khác: rotundin, gindarin, caseanin, hyndarin [1].
Tính chất lý hóa
- Cảm quan: tinh thể màu trắng hay hơi vàng, không mùi, không vị, bị chuyển sang màu vàng khi tiếp xúc với ánh sáng hoặc nhiệt độ cao [1]
- Độ tan: l-THP tan tốt trong cloroform, hơi tan trong ethanol và ether, không tan trong nước, dễ tan trong acid sulfuric loãng [1]
- LogKp (khả năng thấm qua da): -6,17 [29]
- Tính base yếu: l-THP chứa N bậc 3 trong phân tử, có thể dễ dàng tạo muối với các acid vô cơ
- Tính chất hóa học của alkaloid: l-THP có phản ứng với các thuốc thử alkaloid như thuốc thử Dragendorff, acid picric,… [1]
- Độ ổn định: l-THP dễ bị oxy hóa dưới ánh sáng và nhiệt độ cao, các phân tử bị kích thích lên năng lượng cao có thể trải qua một hoặc nhiều phản ứng và chuyển hóa thành sản phẩm cuối là palmatin [25].
Tác dụng dược lý
l-THP được quan tâm nghiên cứu bởi tác động lên hệ thần kinh l-THP có tác dụng giảm đau, an thần, gây ngủ được chứng minh là có liên quan đến tính đối kháng trên các thụ thể D1, D2 và D3 của dopamin [54], [81] Do cơ chế tác dụng không liên quan đến thụ thể opioid, l-THP được sử dụng kết hợp với pethidin nhằm tăng tác dụng giảm đau, giảm liều pethidin và giảm tình trạng phụ thuộc thuốc [81]
Một số nghiên cứu cho thấy l-THP có tác dụng cải thiện hội chứng gây nghiện do sử dụng các thuốc giảm đau opioid l-THP có tác dụng ức chế mô hình hành vi CPP khi dùng morphin, cocain, oxycodon và methamphetamin (METH), đồng thời có thể ức chế tái phát CPP do METH ở một mức độ nào đó [15] l-THP đối kháng các thụ thể của dopamin, adrenergic và serotonin chọn lọc trên não bộ, do đó ức chế quá trình phosphoryl hóa của enzym ERK, giảm tác dụng phụ thuộc do dùng METH [15], [54] Gần đây, l-THP cũng được nghiên cứu về khả năng chống ung thư l-THP có khả năng điều trị u nguyên bào thần kinh đệm bằng cách ức chế dòng ERK/NF-κB, làm giảm thể tích khối u, ức chế khả năng di chuyển và xâm lấn của khối u trên cả in vitro và in vivo ở chuột [78] l-THP có thể gây ra quá trình chết tế bào theo chu kì (apoptosis) độc lập p53 thông qua protein XIAP bằng cách ức chế MDM2 và tăng độ nhạy cảm của tế bào ung thư bạch cầu EU-4 với doxorubicin l-THP được coi là một phân tử mới có thể gây ra apoptosis đặc biệt trong các tế bào ung thư bạch cầu [23] l-THP có thể làm giảm khả năng kháng thuốc của bệnh nhân đối với các loại thuốc chống ung thư như cisplatin, doxorubicin, fulvestrant và tamoxifen, do l-THP giảm sự tích tụ và độc tính của các chất ở gan và thận [15]
Ngoài ra, l-THP có tác dụng giãn cơ trơn, hạ huyết áp do ức chế thụ thể 1- adrenergic và kênh calci [54] l-THP còn có tác dụng kích thích hệ thống nội tiết trên tuyến yên, tuyến thượng thận và bảo vệ gan [15], [75].
Một số nghiên cứu về đặc điểm dược động học của l-tetrahydropalmatin
Nguyễn Đình Đức và cộng sự (2015) đã đánh giá đặc tính dược động học của l-THP dạng nguyên liệu và dạng tự vi nhũ hóa trên thỏ Kết quả cho thấy Tmax đạt được sau 5 phút ở dạng tự vi nhũ hóa và 15 phút ở dạng nguyên liệu thô, sau đó nồng độ l-THP giảm nhanh và không phát hiện được tín hiệu sau 4 giờ [8], [13] Nghiên cứu của Bùi Quang Đông (2018) đã đánh giá đặc tính dược động học của hệ phân tán rắn chứa
4 l-THP trên thỏ và dạng nguyên liệu (4,5 mg/kg) đường uống và đường tiêm tĩnh mạch cũng cho kết quả tương tự với nghiên cứu của Nguyễn Đình Đức, Tmax đạt được trong
10 phút và nồng độ l-THP trong huyết tương thỏ giảm nhanh theo thời gian [3]
Chao và cộng sự (2017) đã tiến hành đánh giá dược động học của viên phân tán chứa l-THP ở người với liều 60 mg, đường uống Kết quả cho thấy Tmax đạt được sau 1,25 giờ l-THP hấp thu nhanh với t1/2ka là 0,5 giờ, phân bố nhanh với t1/2 là 0,74 giờ và thải trừ chậm với t1/2β là 11,42 giờ l-THP phân bố chủ yếu ở khoang ngoại vi với V1/F là 133,30 L [41]
Yiran và cộng sự (2021) đã nghiên cứu đánh giá dược động học trên não chuột của
3 dạng bào chế gồm có hỗn dịch l-THP, hỗn dịch l-THP và puerarin (15:100) và hệ vi tự nhũ hóa chứa l-THP với liều 15 mg/kg đường uống Kết quả thông số dược động học của dạng hỗn dịch l-THP thu được như sau: Tmax = 0,34 giờ, Cmax = 2997,54 ng/g, MRT
= 4,5 giờ, AUC0-∞ = 4,975,08 ng.h/ml Ngoài ra, hệ vi tự nhũ hóa có sinh khả dụng tương đối cao gấp 3,25 lần dạng hỗn dịch [24].
Một số nghiên cứu về các dạng bào chế qua da chứa l-tetrahydropalmatin 4 Tương quan in vitro – in vivo
Li, Chunmei và cộng sự (2011) đã nghiên cứu đánh giá ảnh hưởng của chất kết dính, chất tăng thấm đến khả năng thấm qua da của THP dạng racemic, các đặc tính lưu biến và giải phóng in vitro Nghiên cứu chỉ ra rằng emulgel chứa THP được bào chế với Carbopol (971P) và chất tăng thấm N-methyl-2-pyrrolidon cho thông lượng giải phóng cao nhất khi so sánh với các chất tăng thấm như Transcutol, polysorbat 80 và propylen glycol cho lượng dược chất thấm qua da là 118,19 àg/cm 2 [53]
Xie và cộng sự (2016) đã nghiên cứu đánh giá dược động học của miếng dán chứa l-THP trên da thỏ với liều 45 mg trong 24 giờ Kết quả thông số dược động học thu được như sau: Tmax = 5,0 giờ, Cmax = 153,12 ng/ml, MRT = 10,0 giờ, AUC0-∞ = 2,10 àg.h/ml So với nhúm sử dụng nguyờn liệu, nhúm sử dụng miếng dỏn cho kết quả Cmax tăng 3 lần [77]
Guizhen và cộng sự (2023) đã nghiên cứu đánh giá ảnh hưởng của gel liposom chứa l-THP đến khả năng thấm và sinh khả dụng in vivo của l-THP Kết quả cho thấy
Cmax trong huyết tương gel liposom là 0,16 μg/mL và Tmax là 1,2 giờ Sinh khả dụng tương đối của l-THP trong gel liposom là 233,8% so với nhũ tương Kết quả đánh giá lượng thuốc còn lại trên da cho thấy tổng lượng l-THP được giải phóng khỏi bề mặt da và parafilm sau 24 giờ lần lượt là 0,43 ± 0,05 mg và 0,37 ± 0,09 mg đối với nhóm gel liposom và nhũ tương
Từ các nghiên cứu trên, các dạng bào chế qua da chứa l-THP giúp kéo dài nồng độ thuốc trong huyết tương thỏ, góp phần tăng sinh khả dụng so với đường tiêm tĩnh mạch và đường uống
Tương quan in vitro – in vivo
Đại cương
FDA định nghĩa tương quan in vitro – in vivo (in vitro – in vivo correlation IVIVC) là một mô hình toán học mô tả mối quan hệ giữa đặc tính in vitro của dạng bào chế (thường là tốc độ hoặc mức độ thuốc hòa tan hoặc giải phóng) với đáp ứng in vivo tương ứng (nồng độ dược chất trong huyết tương hoặc lượng dược chất hấp thu) [44] Theo hướng dẫn của FDA và USP, có 5 mức tương quan IVIVC gồm mức A, mức
B, mức C, đa điểm mức C và mức D được phân loại dựa vào khả năng dự đoán nồng độ thuốc trong huyết tương theo thời gian sau khi dùng chế phẩm [44], [71] Trong đó, tương quan mức A là mức cao nhất, mô tả mối quan hệ điểm - điểm giữa đồ thị tốc độ giải phóng in vitro và tốc độ hấp thu in vivo [44] Do đó, có thể dự đoán đáp ứng in vivo thông qua kết quả in vitro khi thay đổi về nguyên liệu, nhà xưởng, quy trình sản xuất hay thay đổi nhỏ trong công thức mà không cần thử lại trên người [44] Các mức tương quan IVIVC được thể hiện ở hình 1.2
Hình 1.2 Các mức tương quan in vitro – in vivo
Xây dựng IVIVC cho thuốc qua da có thể nghiên cứu ba mối tương quan: (1) giải phóng in vitro - tính thấm qua da in vivo, (2) giải phóng in vitro - sinh khả dụng in vivo và (3) tính thấm qua da in vitro - sinh khả dụng in vivo [39], [73] Với các thuốc qua da, phương pháp đánh giá độ hòa tan in vitro không phản ánh các cơ chế hấp thu thuốc qua da [39] Do đó, tương quan mức A sẽ được xây dựng trong nghiên cứu thuốc phân phối qua da bằng cách đánh giá nồng độ thuốc trong huyết tương và mức độ dược chất thấm qua da tại các thời điểm khác nhau Tương quan mức A có thể phản ánh đường cong nồng độ dược chất trong huyết tương, cũng như dự đoán mức độ hấp thu in vivo của các thuốc qua da từ mức độ thấm in vitro của dược chất [79]
Sinh khả dụng in vitro và phương pháp đánh giá đối với thuốc qua da
Sinh khả dụng in vitro đánh giá quá trình giải phóng, hòa tan dược chất từ dạng thuốc, được thực hiện bằng thử nghiệm hòa tan (dissolution test) hoặc thử nghiệm giải phóng dược chất (drug release test) [44] Đối với dạng thuốc qua da, sinh khả dụng in vitro có thể là phần trăm giải phóng hoặc phần trăm dược chất thấm qua màng khuếch tán Màng khuếch tán có thể là da động vật, hoặc màng thẩm tích tương ứng với mục đích đánh giá khả năng thấm hoặc khả năng giải phóng của các thuốc qua da Đối với các nghiên cứu thuốc qua da, thử nghiệm giải phóng dược chất in vitro có nhiều phương pháp có thể được sử dụng như cánh khuấy kết hợp đĩa thấm (Paddle-over-disk, Apparatus 5), xi lanh quay (Rotating Cylinder, Apparatus 6), giỏ dao động (Reprocating Holder, Apparatus 7) [71] Các nghiên cứu khuếch tán da in vitro là bắt buộc đối với phát triển của các thuốc da và thường được thực hiện trong thiết bị khuếch tán Franz Thiết bị được thiết kế phù hợp sinh lý với da và công thức bào chế [45] Nhược điểm của thiết bị khuếch tán Franz là thiếu hệ mạch máu có trong in vivo giúp thanh thải thuốc nhanh chóng Đối với các dược chất tan kém, nồng độ dược chất trong ngăn nhận có thể đạt gần đến độ tan bão hòa và làm giảm khả năng thấm thuốc từ ngăn cho ngay cả trong điều kiện sink Đây là vấn đề đặc biệt cần lưu ý khi đánh giá mức độ thấm in vitro với dược chất kém tan Để tránh những vấn đề này, các hệ thống ngăn cho và ngăn nhận của thiết bị khuếch tán cần được thiết kế sao cho môi trường thử trong ngăn nhận được loại bỏ liên tục [42].
Sinh khả dụng in vivo và phương pháp đánh giá đối với thuốc qua da
Sinh khả dụng in vivo là mức độ và tốc độ dược chất hoặc chất chuyển hóa có hoạt tính từ dạng bào chế được hấp thu vào vòng tuần hoàn chung và có mặt tại vị trí tác dụng trong cơ thể sống [44]
Nghiên cứu sinh khả dụng của các dạng thuốc dùng qua da có thể thực hiện trên các mô hình động vật đã được sử dụng để nghiên cứu trên da của chuột, thỏ, lợn, người Trong đó, đánh giá sinh khả dụng trên da người là lý tưởng nhất, nhưng vì tính sẵn có và những ràng buộc về đạo đức, cần có một mô hình động vật có thể mô phỏng được da người Các loài động vật đều có sự khác nhau về mật độ nang lông trên một đơn vị diện tích và độ dày lớp sừng Nhìn chung, độ dày của lớp sừng tăng lên theo kích thước của động vật [42] Vì thế, việc xây dựng tương quan là cần thiết nhằm giúp lựa chọn được loại da thích hợp trong các thí nghiệm thử tính thấm in vitro của dược chất
Sau khi dán miếng dán, quá trình hấp thu dược chất từ hệ vào vòng tuần hoàn chung trải qua nhiều bước gồm: Dược chất được hòa tan và giải phóng từ dạng bào chế; dược chất phân bố vào lớp sừng; dược chất khuếch tán qua lớp sừng, chủ yếu thông qua các khoảng gian bào thân dầu (bước giới hạn tốc độ thấm với hầu hết dược chất); dược chất phân bố từ lớp sừng vào lớp biểu bì thân nước; dược chất khuếch tán vào lớp hạ bì
7 và đi vào các mao mạch; cuối cùng vào vòng tuần hoàn chung [48] Để đánh giá sinh khả dụng in vivo, có 5 cách đánh giá nồng độ dược chất như sau: (a) lượng dược chất còn trên bề mặt da; (b) lượng dược chất trong da; (c) lượng dược chất trong tĩnh mạch đến vị trí dùng thuốc; (d) lượng dược chất trong tuần hoàn chung; (e) lượng dược chất trong sản phẩm bài tiết Cách phổ biến để xác định sinh khả dụng của thuốc qua da dùng toàn thân là lấy máu trong tuần hoàn chung và định lượng nồng độ dược chất trong huyết tương [48].
Các bước thiết lập tương quan in vitro – in vivo
1.2.4.1 Mô hình hóa dữ liệu in vitro
Mô hình hóa là phương pháp mô phỏng dữ liệu bằng các phương trình toán học, từ đó dự đoán các đặc tính của hệ Đồ thị giải phóng in vitro thường được mô hình hóa theo các mô hình sau Hill, Weibull, Makoid Banakar, Weibull đôi
Mô hình hóa dữ liệu thử hòa tan in vitro là phương pháp mô phỏng dữ liệu thử hòa tan thành các đường cong động học tương ứng với các phương trình hòa tan Từ đó có thể dự đoán được cơ chế hòa tan hoặc giải phóng của dược chất từ dạng bào chế [42]
1.2.4.2 Mô hình hóa dữ liệu in vivo
Dữ liệu đường cong hấp thu in vivo thu được bằng phương pháp giải chập dữ liệu nồng độ thuốc trong máu theo thời gian và mô hình dược động học
Các phương pháp giải chập truyền thống bao gồm phương pháp Wagner-Nelson, Loo-Reigelman và giải chập số học (Numerical deconvolution) Trong đó, 2 phương pháp của Wagner-Nelson và Loo-Riegelman giải chập dựa trên mô hình ngăn Wagner- Nelson sử dụng mô hình 1 ngăn, Loo-Riegelman tiếp tục mở rộng với mô hình 2 ngăn,
3 ngăn nhờ phương pháp cân bằng khối (Mass balance methods) có sử dụng chế phẩm đối chiếu dùng theo đường tiêm tĩnh mạch Phương pháp còn lại là kĩ thuật giải chập phân tích dược động học không dựa trên mô hình ngăn sử dụng chế phẩm đối chiếu là dung dịch tiêm tĩnh mạch, dung dịch uống hoặc chế phẩm rắn giải phóng nhanh (thường dùng trong nghiên cứu xây dựng tương quan với dạng thuốc giải phóng kéo dài) [9], [11], [12], [10]
Tuy nhiên, quá trình dược động học của thuốc trong cơ thể diễn ra phức tạp, vì vậy mô hình 3 ngăn chưa phù hợp để mô phỏng quá trình dược động học của các thuốc hấp thu phức tạp Phương pháp giải chập cơ học (Mechanistic deconvolution) giải chập thông qua các mô hình ngăn phức tạp hơn [49], [62] Một số mô hình dược động học đối với thuốc qua da được xây dựng từ các nghiên cứu trước, được trình bày dưới đây: a Mô hình đa ngăn
Nakayama và cộng sự (1999) đã phát triển một mô hình sáu ngăn chia các lớp da và cơ là các ngăn khác nhau [28] Họ chỉ ra rằng lớp da và cơ bên dưới miếng dán
8 hoạt động như một ngăn khác so với các lớp da và cơ đối diện Mô hình được thể hiện ở hình 1.3 [42]
Hình 1.3 Mô hình dược động học phân bố qua da 6 ngăn
Trong đó: V và C tương ứng là thể tích và nồng độ thuốc trong mỗi ngăn Cl là độ thanh thải giữa các mô với mô hoặc với huyết tương Các chỉ số phụ d, vs, m, cs, ms và p tương ứng là ngăn cho, da, cơ, lớp da đối diện, cơ đối diện và khoang huyết tương Phương trình vi phân cho các ngăn mô tả sự phân bố thuốc trong mỗi ngăn Trong mô hình này, các giá trị của Clvs-m và Clvs-p có thể là đại diện cho hiệu quả của việc phân phối toàn thân hoặc phân phối cục bộ Mô hình này có thể được sử dụng để đánh giá sự đóng góp phân đoạn của sự thâm nhập trực tiếp và cung cấp máu cho lớp cơ sâu hơn bên dưới vị trí sử dụng miếng dán [42] b Mô hình dược động học quần thể
Auclair và cộng sự (1998) đã phát triển mô hình dược động học quần thể cho nitroglycerin và các chất chuyển hóa của nó sau khi dùng qua da [16] Họ sử dụng mô hình 1 ngăn với chuyển hóa bước 1, giải phóng bậc hỗn hợp Mô hình được thể hiện như hình 1.4 [42]
Hình 1.4 Mô hình dược động học quần thể
9 Trong đó: Tlag – thời gian lag; K1 Ka1 và Ka2 – theo thứ tự là hằng số tốc độ hấp thu; K0 – hằng số tốc độ bậc 0; kf1 và kf2 – hằng số tốc độ hình thành chất chuyển hóa; km – hằng số tốc độ quá trình thải trừ chất chuyển hóa; Vc/F, V2/F và V3/F – lượng phân phối của nitroglycerine và các chất chuyển hóa của nó; A – phần trăm thuốc vào vòng tuần hoàn được giải phóng từ miếng dán qua quá trình bậc 1 (K 1 )
Do cốt chứa và màng kiểm soát giải phóng của miếng dán, mô hình giải phóng bậc hỗn hợp phù hợp hơn so với giải phóng giả định bậc nhất hoặc bậc không Vì cần thời gian để thiết lập cân bằng giữa miếng dán và da, và các ngăn của da phải được lấp đầy trước khi xuất hiện thuốc trong tuần hoàn chung nên trong mô hình có thông số Tlag
Mô hình này có lợi thế trong việc so sánh trực tiếp giữa các công thức khác nhau bằng cách giảm thiểu các lỗi kết quả từ sự dao động nồng độ trong huyết tương và phân biệt các công thức trong quá trình hấp thu và thải trừ thuốc [42] c Mô hình dược động học sinh lý
Theo EMA, mô hình PBPK được định nghĩa là một mô hình toán học mô phỏng nồng độ của thuốc trong máu và trong các mô theo thời gian, thông qua các thông số tốc độ hấp thu thuốc vào cơ thể, phân bố thuốc trong các mô, chuyển hóa và thải trừ (ADME) dựa trên tương tác giữa các yếu tố sinh lý, hóa lý và sinh hóa [39]
Mô hình dược động học sinh lý (PBPK) chia cơ thể thành nhiều ngăn tương ứng với các cơ quan hoặc mô khác nhau bao gồm các mô trung tâm của cơ thể, cụ thể là mỡ, xương, não, ruột, tim, thận, gan, phổi, cơ, da và lá lách, và được liên kết bởi hệ thống máu tuần hoàn và hệ bạch huyết Mỗi ngăn được mô tả chính xác bằng thể tích mô và lưu lượng máu đặc trưng cho từng loài Mỗi mô được xác định với các giả định về giới hạn tốc độ tưới máu hoặc tốc độ thẩm thấu [14], [33] Đối với thuốc dùng qua da, các yếu tố sinh lý về da và quá trình tương tác dược động học của thuốc với da ảnh hưởng nhiều đến ADME của thuốc Xây dựng mô hình sinh lý mô phỏng cấu trúc của da sẽ giúp dự đoán chính xác sự hấp thu, phân bố của thuốc tại các lớp của da theo từng loài khác nhau trước khi thuốc đi vào vòng tuần hoàn chung
Mô hình sinh lý da (Transdermal Compartmental Absorption & Transit Model – TCAT) được xây dưng dựa trên giải phẫu sinh lý da bao gồm các ngăn: Lớp sừng, biểu bì, hạ bì, mô dưới da, bã nhờn, lông và lỗ chân lông, và hệ trị liệu qua da Hình 1.5 mô tả mối quan hệ tương tác giữa các ngăn trong mô hình sinh lý da và với hệ tuần hoàn [46]
Hình 1.5 Mô hình sinh lý da
Một số nghiên cứu về tương quan in vitro – in vivo cho miếng dán qua da
Yang và cộng sự (2015) đã nghiên cứu xây dựng mối tương quan IVIVC mức A đối với miếng dán da chứa estradiol với 3 mức hàm khác nhau Phần trăm thấm in vitro đánh giá trên da người và nồng độ thuốc in vivo đánh giá trên phụ nữ sau mãn kinh với
3 miếng dán chứa estradiol Nghiên cứu sử dụng phần mềm GastroPlus và mô hình Wagner- Nelson để xây dựng IVIVC giữa mức độ thấm in vitro của thuốc (X) và mức độ phần trăm hấp thụ thuốc in vivo (Y) đối với 3 miếng dán Kết quả thu được tương quan có ý nghĩa (R 2 = 1) với mô hình hồi quy bậc 2: Y = -0,227X 2 + 0,331X – 0,001 Thẩm định ngoại trờn 2 miếng dỏn khỏc (liều lần lượt là 60 và 100 àg/ngày) cho thấy phần trăm sai số dự đoán của Cmax và AUC của các công thức nhỏ hơn 15% đạt theo tiêu chuẩn FDA [79]
Kondamudi và cộng sự (2016) đã xây dựng tương quan IVIVC mức A cho 2 chế phẩm miếng dán chứa Lidocain bằng 2 mô hình phân tích không ngăn (NCA) và giải chập đại số (NDC) Phần trăm thấm ex vivo đánh giá trên da người và nồng độ thuốc in vivo đánh giá trên tình nguyện viên Phương trình tương quan cho 2 chế phẩm miếng dán có giá trị R 2 là 0.9977 và 0.9976 Tuy nhiên, giá trị sai số dự đoán PE với mô hình NDC của Cmax tương ứng là 30,9 và 25,4% Trong khi sai số dự đoán tối thiểu trong phương pháp NCA thấp hơn so với sai số trong phương pháp NDC (lần lượt là 3,9 và 0,03%) Giá trị sai số dự đoán PE của AUC0-∞ dưới 2% đối với cả 2 phương pháp và 2 chế phẩm [51].
Một số nghiên cứu về tương quan in vitro – in vivo cho l-tetrahydropalmatin
Nghiên cứu của Bùi Quang Đông (2018) đã xây dựng tương quan in vitro – in vivo cho pellet giải phóng nhanh chứa l-THP trên thỏ Tuy nhiên nghiên cứu mới chỉ thực hiện khảo sát độ hòa tan của các chế phẩm giải phóng ngay, khảo sát các môi trưởng thử
13 hòa tan có pH khác nhau Tương quan xây dựng được là tương quan không tuyến tính và các sai số dự đoán của Cmax chưa đáp ứng yêu cầu của FDA [3]
Nghiên cứu của Nguyễn Như Nam (2021) đã xây dựng tương quan IVIVC mức A cho dạng bào chế pellet giải phóng kéo dài trên thỏ Kết quả thẩm định AUC cho giá trị sai số dự đoán lớn, Cmax có kết quả sai số trong khoảng cho phép của FDA Tương quan in vitro – in vivo được tiến hành thẩm định nội và thẩm định ngoại, tuy có thông số thẩm định chưa đạt theo yêu cầu của FDA, nhưng việc xây dựng và ứng dụng IVIVC trong phát triển dạng bào chế thuốc có ý nghĩa quan trọng khi mở ra những hướng nghiên cứu mới sau này trong thiết kế dạng thuốc [4]
Nghiên cứu của ThS Nguyễn Thị Hòa (2022) đã xây dựng tương quan IVIVC mức
A cho miếng dán qua da chứa l-THP với mức ý nghĩa cao Nghiên cứu sử dụng phần mềm GastroPlus và phương pháp giải chập cơ học để xây dựng IVIVC giữa mức độ thấm in vitro của thuốc (X) và mức độ phần trăm hấp thụ thuốc in vivo (Y) đối với 3 miếng dán Kết quả thu được tương quan có ý nghĩa (R 2 = 0,934) với phương trình hồi quy bậc 3: 𝑌 = 0,355𝑋 3 − 0,555𝑋 2 + 0,28𝑋 + 7,31𝑥10 −3 Kết quả thẩm định nội tương quan có giá trị sai số dự đoán nhỏ hơn 16% [5]
Hiện nay, các nghiên cứu tập trung xây dựng mô hình PBPK, tương quan IVIVC cho dạng bào chế qua da và ứng dụng để xác định ảnh hưởng của các yếu tố sinh lý đến nồng độ thuốc trong huyết tương, chưa có nghiên cứu về ứng dụng IVIVC cho miếng dán qua da trong bào chế Vì vậy, ứng dụng của tương quan IVIVC trong tối ưu công thức bào chế miếng dán qua da chứa l-THP đã được tiến hành nghiên cứu trong đề tài.
Phần mềm GastroPlus và các thao tác cơ bản khi xây dựng mô hình PBPK
Hiện nay, phầm mềm GastroPus được sử dụng nhiều trong việc thiết lập mô hình PBPK, tương quan IVIVC, đánh giá tương tác thuốc DDI, … Cửa sổ làm việc của phần mềm GastroPlus phiên bản 9.8.3 được thể hiện trong hình 1.6
Hình 1.6 Cửa sổ làm việc phần mềm GastroPlus (9.8.3)
14 Các dữ liệu đầu vào được nhập vào phần mềm qua phần Load / Import trong File Lựa chọn mô hình động vật đánh giá và mô hình dược động học ở cửa sổ Pharmacokinetics và Gut Physiology Đánh giá ảnh hưởng của các thông số sinh lý đến các thông số dược động học bằng công cụ phân tích độ nhạy các thông số (PSA) trong tab Simulation, lựa chọn các thông số sinh lý cần đánh giá trong cửa sổ này Kết quả đánh giá thu được ở cửa sổ Graph Tối ưu hóa các thông số bằng chức năng Optimization trên thanh Modules Các thông số sinh lý dựa trên kết quả PSA trong cửa sổ này, lựa chọn trọng số phù hợp với mô hình, các giá trị ban đầu và khoảng giá trị tối ưu có thể thay đổi Kết quả tối ưu các thông số lưu lại trong mô hình PBPK ở cửa sổ Pharmacokinetics và Gut Physiology
Mô phỏng kết quả của mô hình PBPK trong cửa sổ Simulation, tại đây thu được kết quả Cmax và AUC quan sát được và kết quả dự đoán Đồ thị mô phỏng thu ở cửa sổ Graph Dựa vào những kết quả này đánh giá lựa chọn mô hình thông qua giá trị sai số dự đoán (PE) và hệ số hồi quy tuyến tính R 2
Bên cạnh đó, SimulationPlus Inc cũng cập nhật hướng dẫn sử dụng phần mềm chi tiết cho các phiên bản trên các nền tảng của hãng.
Một số ứng dụng khác của mô hình dược động học sinh lý (PBPK)
Bên cạnh ứng dụng xây dựng tương quan IVIVC, mô hình PBPK cũng có thể mô tả hoạt động của thuốc trong cơ thể, từ đó có nhiều ứng dụng trong nghiên cứu tiền lâm sàng, bao gồm: (1) đánh giá ảnh hưởng của các tương tác thuốc - thuốc (DDI), (2) dự đoán kịch bản điều trị bằng cách mô phỏng các phác đồ dùng thuốc cụ thể, (3) đánh giá tác động của các dạng bào chế khác nhau, (4) ngoại suy cho các quần thể (trẻ em, phụ nữ có thai, bệnh nhân suy gan/suy thận), (5) ngoại suy chéo loài, tạo cầu nối chuyển giao từ nghiên cứu đến lâm sàng [13], (6) thiết lập tương đương sinh học ảo [26], (7) thiết lập mô hình dược động học sinh lý – dược lực học (PBPK/PD) dự đoán tác dụng dược lực học trên người từ nghiên cứu dược lý trên động vật [58]
Yamamoto và cộng sự (2018) đã nghiên cứu xây dựng mô hình PBPK dự đoán dược động học ở hệ thần kinh trung ương Nghiên cứu xây dựng mô hình PBPK ở người dựa trên mô hình PBPK trên chuột và dự đoán dữ liệu nồng độ thuốc theo thời gian của
4 loại thuốc có sẵn dữ liệu trên người là acetaminophen, oxycodon, morphin và phenytoin Kết quả cho thấy mô hình PBPK cho người dự đoán thành công dữ liệu nồng độ thuốc theo thời gian với sai số gấp 1,6 lần so với dữ liệu thực tế Ngoài ra, mô hình cho phép nghiên cứu các cơ chế tiềm ẩn có thể giải thích sự khác biệt trong dược động học trên hệ thần kinh trung ương liên quan đến những thay đổi sinh lý bệnh Phân tích này hỗ trợ sự phù hợp của mô hình cho phép lựa chọn sử dụng các thuốc có vị trí tác dụng trên hệ thần kinh hiệu quả hơn [36]
15 Segregur và cộng sự (2020) đã nghiên cứu xây dựng mô hình PBPK dự đoán nồng độ thuốc trong huyết tương của thuốc có bản chất base yếu (PSWB) sau khi dùng omeprazol (PPI), nhằm đánh giá tương tác giữa 2 thuốc thông qua việc thay đổi pH dạ dày Nghiên cứu xây dựng mô hình từ dữ liệu in vivo đường tiêm tĩnh mạch, đường uống PSWB độc lập và phối hợp với omeprazol, dữ liệu in vitro là dữ liệu giải phóng của PSWB trong các môi trường pH 4 và pH 6 - mô phỏng sự ảnh hưởng của PPI đến pH dạ dày Kết quả mô phỏng cho thấy tỉ lệ AUC dự đoán khi thay đổi pH dạ dày pH 4 và pH
6 so với người khỏe mạnh lần lượt là 0,76 và 0,18 Tương tự, tỉ lệ Cmax là 0,63 và 0,18
Từ đó, chứng minh pH 4 có thể mô phỏng tốt ảnh hưởng của PPI đến đáp ứng nồng độ thuốc trong máu, pH 6 có thể sử dụng để mô phỏng khi dùng PPI tác dụng mạnh và kéo dài [64]
Có thể thấy mô hình dược động học sinh lý (PBPK) ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong việc dự đoán nồng độ thuốc trong cơ thể nhằm đảm bảo hiệu quả điều trị và an toàn cho người bệnh Bên cạnh đó, l-THP là một hoạt chất có tác dụng dược lý đa dạng thông qua nhiều cơ chế khác nhau Để tối ưu hóa hiệu quả điều trị, việc thiết lập mối quan hệ giữa nồng độ l-THP trong huyết tương và đáp ứng dược lý là rất cần thiết Tuy nhiên, các mô hình đánh giá tác dụng dược lý thường phức tạp và tốn kém Một cách tiếp cận hiệu quả và tiết kiệm hơn là tận dụng dữ liệu về tương quan dược động học (PK) và dược lực học (PD) từ các nghiên cứu trước đây, kết hợp với mô hình PBPK Trên cơ sở đó, trong khuôn khổ khoá luận này, mô hình PBPK sẽ được xây dựng để thiết lập mối quan hệ giữa nồng độ l-THP trong huyết tương ở trạng thái ổn định và đáp ứng dược lý tương ứng Khoảng nồng độ thuốc trong huyết tương ở trạng thái ổn định thu được từ mô hình PBPK sẽ được sử dụng làm mục tiêu để tối ưu hóa công thức bào chế miếng dán qua da chứa l-THP
ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Nguyên vật liệu
Các nguyên liệu và hoá chất chính được trình bày trong bảng 2.1
Bảng 2.1 Các hoá chất sử dụng trong nghiên cứu
STT Tên nguyên liệu Nguồn gốc Tiêu chuẩn
(hàm lượng 99,13%, số lô CO34A180703)
2 Transcutol HP Gattefossé – Pháp TCNSX
3 Viscomate NP-700 Nhật Bản TCNSX
6 Lớp bảo vệ Trung Quốc TCNSX
7 Lớp đế Trung Quốc TCNSX
8 Kali dihydrophosphat Việt Nam TCNSX
9 Natri hydroxyd Việt Nam TCNSX
10 Methanol Merck, Đức Tinh khiết HPLC
11 Acetonitril Merck, Đức Tinh khiết HPLC
12 Nước tinh khiết Việt Nam DĐVN V
Thiết bị nghiên cứu
Các thiết bị chính được trình bày trong bảng 2.2
Bảng 2.2 Các thiết bị sử dụng trong nghiên cứu
STT Thiết bị Xuất xứ
1 Máy đo pH Mettler Toledo Thụy Sĩ
2 Hệ thống thử tính thấm bằng bình khuếch tán Franz – Hanson
3 Cân kĩ thuật Sartorius TE3102S Đức
4 Cân phân tích Sartorius BP121S Đức
5 Dụng cụ cán phim cầm tay Sheen S1117-150 Anh
6 Máy khuấy từ IKA RH basic 1, 415W Đức
7 Máy đo lưu biến Discovery Hybrid Rheometer HR1 Mỹ
8 Máy đo da DermaLab Combo Đan Mạch
9 Máy đo lực dính Texture Analysizer Mỹ
10 Cột GL Science C18 (4,6 mm x 250 mm, 5 àm) Nhật Bản
11 Hệ thống HPLC Shimadzu 1260 Nhật Bản
Hoàn thiện mô hình dược động học sinh lý cho miếng dán qua da chứa l-
2.2.3 Ứng dụng IVIVC trong việc mô phỏng dữ liệu thấm in vitro và dữ liệu nồng độ thuốc trong huyết tương in vivo của miếng dán qua da chứa l-THP
2.2.4 Tối ưu tỉ lệ các thành phần trong công thức miếng dán qua da chứa l-THP
Theo nghiên cứu của ThS Nguyễn Thị Hòa và cộng sự (2022), thành phần công thức cốt miếng dán chứa l-THP bao gồm: l-THP, Viscomate NP-700, Transcutol, glycerin, chất tăng thấm và nước [5] Transcutol trong công thức đóng vai trò là dung môi hòa tan dược chất nhưng đồng thời cũng là một chất tăng thấm [65] Vì vậy, nghiên cứu tiến hành tối ưu tỉ lệ thành phần l-THP và Viscomate NP-700 như bảng 2.3
Bảng 2.3 Thành phần công thức bào chế miếng dán
Thành phần Khối lượng (g) l-THP Khảo sát
Nước tinh khiết vừa đủ 60
Lớp màng bảo vệ Vừa đủ
Quy trình bào chế miếng dán chứa l-THP như sau:
- Chất kết dính Viscomate NP 700 được trộn đều và phân tán vào glycerin trong cốc bằng máy khuấy từ, với tốc độ 200 rpm, đến khi đồng nhất Sau đó cho nước vào khuấy đến khi hệ trương nở hoàn toàn
- Hòa tan l-THP trong Transcutol rồi phối hợp từ từ vào khối gel trên cho đến khi đồng nhất
- Cỏn mỏng khối gel lờn lớp bảo vệ bằng dụng cụ cỏn phim cầm tay, bề dày 1000 àm
- Cán tiếp lớp đế lên trên lớp gel và để miếng dán ổn định trong 24 giờ ở nhiệt độ phòng
Ứng dụng IVIVC trong việc mô phỏng dữ liệu thấm in vitro và dữ liệu nồng độ thuốc trong huyết tương in vivo của miếng dán qua da chứa l-THP
2.2.4 Tối ưu tỉ lệ các thành phần trong công thức miếng dán qua da chứa l-THP
Phương pháp bào chế
Theo nghiên cứu của ThS Nguyễn Thị Hòa và cộng sự (2022), thành phần công thức cốt miếng dán chứa l-THP bao gồm: l-THP, Viscomate NP-700, Transcutol, glycerin, chất tăng thấm và nước [5] Transcutol trong công thức đóng vai trò là dung môi hòa tan dược chất nhưng đồng thời cũng là một chất tăng thấm [65] Vì vậy, nghiên cứu tiến hành tối ưu tỉ lệ thành phần l-THP và Viscomate NP-700 như bảng 2.3
Bảng 2.3 Thành phần công thức bào chế miếng dán
Thành phần Khối lượng (g) l-THP Khảo sát
Nước tinh khiết vừa đủ 60
Lớp màng bảo vệ Vừa đủ
Quy trình bào chế miếng dán chứa l-THP như sau:
- Chất kết dính Viscomate NP 700 được trộn đều và phân tán vào glycerin trong cốc bằng máy khuấy từ, với tốc độ 200 rpm, đến khi đồng nhất Sau đó cho nước vào khuấy đến khi hệ trương nở hoàn toàn
- Hòa tan l-THP trong Transcutol rồi phối hợp từ từ vào khối gel trên cho đến khi đồng nhất
- Cỏn mỏng khối gel lờn lớp bảo vệ bằng dụng cụ cỏn phim cầm tay, bề dày 1000 àm
- Cán tiếp lớp đế lên trên lớp gel và để miếng dán ổn định trong 24 giờ ở nhiệt độ phòng
Phương pháp đánh giá sinh khả dụng in vitro của miếng dán
2.3.2.1 Phương pháp định lượng l-tetrahydropalmatin bằng sắc ký lỏng hiệu năng cao Định lượng l-THP bằng phương pháp sắc ký lỏng hiệu năng cao (HPLC) [2], [5] Điều kiện tiến hành định lượng l-THP bằng sắc ký lỏng hiệu năng cao như sau:
- Thiết bị: Sắc ký lỏng hiệu năng cao ghép nối detector UV của Shimadzu
- Pha động: Acetonitril và dung dịch đệm phosphat pH 4,5 (0,05M) với tỉ lệ 30:70 (tt/tt)
- Pha tĩnh: Cột GL Science C18 (4,6 mm x 250 mm, 5 àm)
- Tốc độ dòng: 1,5 ml/phút
- Detector UV phát hiện ở bước sóng 283 nm
Dãy dung dịch chuẩn: Cân chính xác khoảng 0,0100 g chất chuẩn l-THP, hoà tan và định mức tới 50,0 ml bằng methanol sắc ký, thu được dung dịch S1 với nồng độ khoảng 200 μg/ml Pha loãng dung dịch S1 bằng methanol sắc ký để thu được các dung dịch chuẩn có nồng độ 100, 75, 50, 10, 5 và 2 μg/ml Lọc dung dịch qua màng lọc cellulose acetat 0,45 μm trước khi tiêm vào hệ thống sắc ký lỏng hiệu năng cao
Dung dịch thử: Các mẫu nghiên cứu được pha loãng tới nồng độ thích hợp bằng methanol sắc ký (nếu cần thiết) và lọc qua màng lọc cellulose acetat 0,45 μm trước khi tiêm vào hệ thống sắc ký lỏng hiệu năng cao
2.3.2.2 Phương pháp đánh giá khả năng thấm dược chất in vitro
Chuột nhắt trắng chủng Swiss, trọng lượng khoảng 20 g được nuôi trong phòng thí nghiệm Dược lý trường Đại học Dược Hà Nội ở điều kiện phòng thí nghiệm trong một tuần trước khi tiến hành thực nghiệm Trước thí nghiệm 24 giờ, gây chết chuột bằng phương pháp làm trật khớp xương sống Loại bỏ lông chuột, lấy phần da lưng và loại bỏ lớp mỡ dưới da Bảo quản da trong điều kiện 2-8˚C, sử dụng trong khoảng 1 tuần Hoạt hóa lại da bằng nước muối sinh lý ở nhiệt độ 32˚C trong 10 phút trước thí nghiệm Cách tiến hành:
Theo nghiên cứu của ThS Nguyễn Thị Hòa và cộng sự, môi trường đệm phosphat pH 7,4 chứa 50% Ethanol là môi trường phù hợp để đánh giá in vitro cho miếng dán qua da chứa l-THP [5]
Do đó, tiến hành đánh giá in vitro của miếng dán với điều kiện như sau:
- Thiết bị: Thiết bị khuếch tán Franz (thể tích 5 ml, diện tích khuếch tán 1,1304 cm 2 )
- Màng khuếch tán: Màng da chuột đã xử lý
- Tốc độ khuấy từ: 700 vòng/phút
- Môi trường: dung dịch đệm phosphat pH 7,4 chứa ethanol với tỉ lệ 50:50 (tt/tt)
Sau khi cho đầy ngăn nhận bằng môi trường, đặt da chuột phủ kín diện tích khuếch tán bình Franz Tiến hành đưa miếng dán diện tích 4 cm 2 đặt lên trên da chuột, đảm bảo phủ kín diện tích khuếch tán Tại các thời điểm 1, 3, 5, 7, 8 và 24 giờ, lấy chính xác 0,5 ml môi trường ngăn nhận, bổ sung bằng đồng lượng môi trường mới Mẫu được định lượng bằng phương pháp sắc ký lỏng hiệu năng cao (HPLC) như mục 2.3.2.1 Phần trăm lượng l-THP thấm qua da chuột được xác định theo công thức:
- Xt là phần trăm thấm của l-THP qua da chuột tại thời điểm k (%)
- Sc, Sk (k là thứ tự các thời điểm lấy mẫu) lần lượt là diện tích pic của dung dịch chuẩn và dung dịch thử tại các thời điểm 1, 3, 5, 7, 8 và 24 giờ (LU.s)
- Cc là nồng độ dung dịch chuẩn (μg/ml)
- V1, V2 là thể tích môi trường trong ngăn nhận, thể tích môi trường lấy mẫu tại thời điểm t (ml)
- Sm là diện tích màng da chuột đem thử tính thấm (cm 2 )
- m là khối lượng l-THP trong miếng dán có diện tích 1 cm 2 (μg)
Phương pháp mô phỏng dữ liệu
Mô phỏng dữ liệu nồng độ thuốc trong huyết tương từ dữ liệu phần trăm dược chất thấm qua da in vitro bằng phần mềm GastroPlus 9.8.3 theo quy trình mô tả ở hình 2.1
Hình 2.1 Sơ đồ quy trình mô phỏng dữ liệu nồng độ thuốc trong huyết tương từ dữ liệu in vitro
Bảng 2.4 Các dữ liệu đầu vào của phần mềm GastroPlus
Mô hình động vật Thỏ 2 kg
Các đặc tính sinh lý da thỏ được thể hiện ở bảng PL-5.1 Thông tin về l-
THP Các đặc tính lý hóa của l-THP được thể hiện ở bảng PL-5.2
Phần trăm dược chất thấm qua da của các công thức miếng dán trong môi trường đệm phosphat pH 7,4 – ethanol (50:50) Các công thức khác nhau ở tỉ lệ và loại chất tăng thấm
Patch 1: Transcutol (20%) Patch 2: Transcutol (20%), NMP (1,5%) Patch 3: Transcutol (20%), DMSO (1,5%)
Dữ liệu nồng độ thuốc trong huyết tương theo thời gian đường tiêm tĩnh mạch Liều 4,5 mg/kg
Dữ liệu nồng độ thuốc trong huyết tương theo thời gian của 3 công thức miếng dán Liều 16 mg/kg
2.3.3.1 Phương pháp xây dựng mô hình dược động học sinh lý (PBPK)
Mô hình PBPK có rất nhiều cơ quan sinh lý ảnh hưởng đến ADME của dược chất Để mô phỏng được dữ liệu in vivo của miếng dán theo mô hình PBPK cần xác định các thông số sinh lý của các cơ quan thỏ ảnh hưởng đến hấp thu, phân bố, chuyển hóa và thải trừ của dược chất Do đó để mô phỏng được dữ liệu in vivo của miếng dán theo mô hình PBPK cần tiến hành như sau:
• Bước 1: Mô phỏng dữ liệu in vivo đường tĩnh mạch (IV) để tính toán các thông số sinh lý cơ quan chuyển hóa, thải trừ
Dữ liệu in vivo IV trên thỏ 2 kg với liều 4,5 mg/kg trong nghiên cứu của Bùi Quang Đông (2018) [3] được sử dụng để tính toán các thông số dược động học của các cơ quan chuyển hóa và thải trừ theo trình tự như sau: Đánh giá mức độ ảnh hưởng của thông số sinh lý của các cơ quan đến dữ liệu in vivo IV: Có nhiều cơ quan và các thông số sinh lý trong mô hình PBPK ảnh hưởng quá trình chuyển hóa và thải trừ nên cần tiến hành đánh giá mức độ ảnh hưởng các thông số sinh lý của từng cơ quan ảnh hưởng đến sinh khả dụng của các đường dùng Chức năng phân tích độ nhạy thông số – PSA trong phần mềm GastroPlus sàng lọc các thông số sinh lý từng cơ quan của thỏ ảnh hưởng đến dữ liệu in vivo IV
Xác định các thông số sinh lý của các quan chuyển hóa, thải trừ dựa theo dữ liệu in vivo IV: Dựa vào kết quả phân tích PSA, tiến hành sử dụng công cụ Module
21 Optimization với chức năng thay đổi các giá trị thông số sinh lý tại cơ quan khác nhau để tính toán nồng độ thuốc trong huyết tương dự đoán sao cho gần nhất với dữ liệu in vivo IV quan sát Mô hình mô phỏng được lựa chọn khi có giá trị R 2 thu được gần 1 nhất, thỏa mãn giá trị sai số dự đoán (PE) theo hướng dẫn của FDA Các thông số sinh lý của các cơ quan này sẽ được sử dụng để tính toán mô phỏng dữ liệu in vivo của miếng dán
• Bước 2: Mô phỏng dữ liệu in vivo của miếng dán
Sau khi đã xác định được các thông số sinh lý của các cơ quan liên quan đến chuyển hóa và thải trừ, tiến hành xác định các yếu tố ảnh hưởng liên quan đến hấp thu, phân bố của dược chất trong miếng dán theo mô hình TCAT Với thuốc qua da, các yếu tố công thức, yếu tố sinh lý của da thỏ từng ngăn và quá trình động học tương tác dược chất và mô ở từng ngăn ảnh hưởng nhiều đến dược động học của dược chất Tương tự như mô phỏng dữ liệu in vivo IV, tiến hành mô phỏng in vivo của miếng dán theo trình tự như sau:
- Đánh giá mức độ ảnh hưởng các thông số sinh lý của da thỏ và các yếu tố ảnh hưởng của công thức bằng chức năng PSA
- Xác định các thông số sinh lý của từng ngăn trong da thỏ bằng công cụ Optimization
Mô hình mô phỏng dữ liệu in vivo của miếng dán lựa chọn là mô hình cho kết quả
R 2 gần 1 nhất, thỏa mãn giá trị PE theo hướng dẫn của FDA
• Thẩm định mô hình: Thẩm định mô hình dựa vào sai số dự đoán PE giữa kết quả dự đoán (pred) và kết quả thực tế (obs) của 2 giá trị Cmax và AUC Sai số dự đoán (PE) được tính bằng công thức sau:
𝐴𝑈𝐶 𝑜𝑏𝑠 𝑥100 (%) Tiêu chuẩn đánh giá theo hướng dẫn của FDA [44]:
(1) Giá trị tuyệt đối của sai số dự đoán (PE) 15% đối với mỗi công thức (ứng với các mức độ giải phóng thấp, trung bình, cao)
(2) Giá trị tuyệt đối của sai số dự đoán trung bình 10%
2.3.3.2 Mô phỏng dữ liệu nồng độ thuốc trong huyết tương từ dữ liệu in vitro
Quá trình mô phỏng dữ liệu được thể hiện trong sơ đồ ở hình 2.1 Dữ liệu phần trăm dược chất thấm qua da in vitro được dùng để dự đoán nồng độ dược chất trong huyết tương theo phương trình tương quan in vitro – in vivo đã thiết lập trong
22 nghiên cứu của ThS Nguyễn Thị Hòa và công sự (2022) cho dạng bào chế miếng dán qua da chứa l-THP Phương trình tương quan dự đoán mức độ hấp thu in vivo từ dữ liệu thấm in vitro [5]:
𝑌 = 0,355𝑋 3 − 0,555𝑋 2 + 0,28𝑋 + 7,31𝑥10 −3 Trong đó: X là mức độ thấm in vitro và Y là mức độ hấp thu in vivo
Sử dụng công cụ IVIVC của phần mềm GastroPlus chuyển đổi dữ liệu phần trăm thấm in vitro qua da chuột thành mức độ hấp thu in vivo Mô hình hóa dữ liệu mức độ hấp thu in vivo bằng các mô hình Weibull (dưới dạng hàm Weibull đơn, Weibull đôi và Weibull ba) trong phần mềm GastroPlus để tối ưu hóa những thông số ảnh hưởng dữ liệu in vitro như thời gian tiềm tàng – Tlag, tổng lượng giải phóng (total released) và các tham số theo từng giai đoạn (phase) giải phóng Mô hình mô phỏng tốt nhất tương ứng với giá trị AIC nhỏ nhất [6]
Sử dụng chức năng Simulation, mô phỏng dữ liệu nồng độ dược chất trong huyết tương từ mô hình Weibull của dữ liệu mức độ hấp thu in vivo và mô hình PBPK đã xây dựng.
Phương pháp xây dựng mô hình dược động học sinh lý xác định khoảng nồng độ l-tetrahydropalmatin ở trạng thái ổn định ứng với tác dụng dược lý mong muốn
độ l-tetrahydropalmatin ở trạng thái ổn định ứng với tác dụng dược lý mong muốn 2.3.4.1 Phương pháp xác định mối quan hệ giữa liều – tác dụng l-THP có nhiều tác dụng dược lý khác nhau Mỗi tác dụng có liều dùng và các mô hình thí nghiệm đánh giá khác nhau Mô hình PD được xác định dựa trên kết quả của các nghiên cứu đã được công bố
Dữ liệu PD được thu thập thông qua tìm kiếm từ khóa trên các cơ sở dữ liệu: PubMed, ScienceDirect, Google Scholar Các từ khóa sử dụng là:
- Từ khóa về hoạt chất “l-tetrahydropalmatine”
- Từ khóa về mục đích tìm kiếm “dose – efficacy”, “dose-response”, “pharmacology”,
2.3.4.2 Phương pháp xây dựng khoảng nồng độ l-THP ở trạng thái ổn định từ chế phẩm giải phóng nhanh
Nồng độ thuốc trong huyết tương có tác dụng được xác định bằng cách xây dựng khoảng nồng độ l-THP ở trạng thái ổn định (Cssmin – Cssmax) dựa trên dữ liệu PK đường cong hấp thu theo thời gian của dạng bào chế giải phóng nhanh với mức liều phù hợp Tuy nhiên, các nghiên cứu dược lực học và dược động học thường có sự khác biệt về động vật thí nghiệm Nghiên cứu dược lực học thường đánh giá trên chuột hoặc thỏ Trong khi đó, nghiên cứu dược động học thường đánh giá trên thỏ, chó hoặc người Đáp ứng dược lực học và dược động học giữa các loài là khác nhau Vì vậy, cần chuyển đổi liều dùng giữa các loài Công thức tính liều chuyển đổi như sau [59], [60]:
𝐾′ 𝑚 Trong đó: D’, D lần lượt là liều chuyển đổi, liều xác định (mg/kg) Km, K’m là hệ số hiệu chỉnh của loài động vật thí nghiệm tương ứng
Dữ liệu PK nồng độ thuốc theo thời gian được thu thập thông qua tìm kiếm từ khóa
“l-tetrahydropalmatine pharmacokinetics” trên các cơ sở dữ liệu: PubMed, ScienceDirect, Google Scholar Lựa chọn dữ liệu có liều dùng, đường dùng và dạng bào chế phù hợp
- Từ khóa về hoạt chất “l-tetrahydropalmatine”
- Từ khóa về mục đích tìm kiếm “pharmacokinetics”, “dose - plasma concentration” Xây dựng khoảng nồng độ l-THP ở trạng thái ổn định bằng phần mềm GastroPlus theo trình tự như sau:
− Xây dựng mô hình PBPK với dữ liệu PK thu được như đã nêu trong mục 2.3.3.1
− Thông số liều nạp, liều duy trì là liều đã lựa chọn
− Khoảng cách giữa các lần đưa thuốc là 4 giờ
− Sử dụng công cụ Simulation mô phỏng nồng độ thuốc trong huyết tương trong 28 giờ, ứng với số lần đưa thuốc để đạt trạng thái ổn định (steady state) là 7 lần.
Phương pháp đánh giá các đặc tính của cốt dính
2.3.5.1 Phương pháp đánh giá đặc tính lưu biến của cốt gel
Tiến hành các phép đo lưu biến bằng máy đo lưu biến DISCOVERY HR-1 rheometer, mô hình sử dụng là côn - đĩa (côn nghiêng 4°1’08”, đường kính đĩa 40mm, đĩa có khả năng điều nhiệt)
Các mẫu đo được để ổn định ở nhiệt độ thực hiện phép đo trong khoảng 120 giây để loại bỏ ngoại lực tác động từ việc đưa mẫu lên đĩa đồng thời giúp mẫu đồng đều về nhiệt Lượng mẫu dùng cho mỗi phép đo là rất nhỏ (khoảng 1,2 – 1,5 g)
Cách tiến hành: Cho 1 lượng nhỏ mẫu vào chính giữa đĩa, hạ côn xuống sao cho mẫu bao phủ hết bề mặt côn Sau đó dùng mica vét sạch lượng mẫu thừa xung quanh côn rồi tiến hành các phép đo lưu biến
- Chế độ trượt liên tục: Chế độ trượt liên tục được sử dụng trong trường hợp này để đánh giá đặc tính chảy lỏng (shear – thinning)/đặc tính đông đặc (shear – thickening) của các mẫu gel Sử dụng phép đo trượt liên tục quét tốc độ trượt (flow sweep) trong khoảng từ 0.01 – 100 s -1 tại 32°C để thu được kết quả biểu diễn dưới dạng đường cong độ nhớt Độ nhớt của cốt gel ở trạng thái tĩnh được ngoại suy từ đường cong độ nhớt theo mô hình Cross bằng phần mềm TRIOS
- Chế độ đo dao động: Chế độ đo dao động sử dụng trong trường hợp này để đánh giá ảnh hưởng của các mức độ dao động đến khả năng lưu giữ miếng dán trên da
Sử dụng phép đo quét tần số dao động với tần số dao động trong khoảng 0,1 – 100 rad/s ở nhiệt độ 32°C Đánh giá thông qua giá trị tanδ được tính bằng tỉ số giữa mô đun nhớt G’’ và mô đun đàn hồi G’ của biến dạng nhớt - đàn hồi
2.3.5.2 Phương pháp đánh giá tính bám dính của miếng dán
Theo nghiên cứu của ThS Nguyễn Văn Khuyến và cộng sự (2021), thuộc tính bám dính dựa trên hai đặc tính cơ bản là độ bóc tách và độ bền dính Tiến hành đánh giá bằng phương pháp lột vỏ cam với thiết bị Texture analyzer CT3 1500 [7]
Cách tiến hành: Miếng dán được cắt thành các dải 3x15 cm, dán lên mặt phẳng đo làm bằng thép không gỉ, dùng quả cân 500 g lăn đều lên phần bám dính; hạ thấp đầu kẹp xuống mức tối đa (101,4 mm), cố định miếng dính bằng cách kẹp chặt đầu không mang dược chất vào đầu đo Thuộc tính bám của cốt dính được đánh giá qua các chỉ số: Peak load (g); Deformation of peak (mm); Work (mJ); Final load (g)
2.3.5.3 Phương pháp đánh giá ảnh hưởng của miếng dán đến đặc tính sinh lý của da
Tiến hành đo các thông số bằng thiết bị Dermalab Combo với các đầu dò được đo theo thứ tự lần lượt là skin color, hydration
Nghiên cứu đánh giá với 5 tình nguyện viên nam khỏe mạnh, không có sự bất đối xứng trái phải và không có bệnh về da ở cánh tay Các tình nguyện viên đã cung cấp thông tin đồng ý trước khi tham gia nghiên cứu Các tình nguyện viên được thông báo hạn chế việc rửa tay bằng xà phòng hoặc bất kỳ chất tẩy rửa nào khác, tránh bôi bất kỳ loại mỹ phẩm nào lên vị trí thử nghiệm 12 giờ trước khi thử nghiệm và tránh tiếp xúc với nước 2 giờ trước khi thử Điều kiện môi trường được kiểm soát, với nhiệt độ và độ ẩm duy trì ở mức tương ứng là 22±2°C và 50-70% Các tình nguyện viên được yêu cầu thích nghi với môi trường trong 15-30 phút trước khi thực hiện phép đo Đánh giá các thông số ban đầu tại các vị trí được xác định trước trên bề mặt bên trong của bên trái và bên phải cánh tay Sau đó, miếng dán diện tích 2×2 cm 2 được dán vào các vị trí Sau khoảng thời gian 2 giờ, loại bỏ các miếng dán một cách cẩn thận, chất kết dính còn sót lại được loại bỏ nhẹ nhàng bằng khăn mềm khô, sau đó đánh giá lại lần hai Các thông số đánh giá như sau:
Skin color: Thông số đánh giá trong phép đo là erythema (chỉ số ban đỏ) đánh giá tình trạng đỏ của da, từ đó đánh giá mức độ kích ứng trên da Đầu dò cần được hiệu chỉnh mỗi lần đo Đặt đầu dò lên vị trí da cần đo, đảm bảo đầu dò tiếp xúc hoàn toàn với da và kín hoàn toàn
Hydration: Phép đo đánh giá độ ẩm trên da, từ đó đánh giá mức độ hydrat hóa da của miếng dán Đặt đầu dò lên vị trí da cần đo, đảm bảo đầu dò tiếp xúc hoàn toàn với da
Phương pháp thiết kế thí nghiệm
Quá trình thiết kế thí nghiệm và tối ưu hóa thực hiện trên phần mềm JMP Pro 17
- Biến đầu vào: Các biến đầu vào trong thiết kế công thức được thể hiện ở bảng 2.5
Bảng 2.5 Các biến đầu vào trong thiết kế thí nghiệm
Kí hiệu Biến đầu vào Loại biến Đơn vị Mức dưới Mức giữa Mức trên
- Biến đầu ra: Để đạt mục tiêu nghiên cứu, các biến đầu ra được thể hiện ở bảng 2.6
Bảng 2.6 Các biến đầu ra và mục tiêu thiết kế
Kí hiệu Biến đầu ra Đơn vị Mục tiêu
Y1 Nồng độ thuốc tối đa trong huyết tương ng/ml Nằm trong khoảng giới hạn
Y2 Thời gian nồng độ thuốc trong khoảng Cssmin - Cssmax h Lớn nhất
Y3 Thời gian thuốc bắt đầu có tác dụng
(Cp > Cssmin) h Nằm trong khoảng giới hạn
Y4 Lực dính mJ Lớn nhất
Y5 Độ nhớt Pa.s Lớn nhất
Y6 tanδ tại tần số 10 rad/s Nhỏ nhất
Loại thiết kế được sử dụng là thiết kế I-optimal Tối ưu hóa công thức theo vùng không gian thiết kế và phương pháp hàm hy vọng với công cụ Maximize Desirability
2.3.6.2 Đánh giá lại kết quả công thức tối ưu
Sau khi thu được công thức tối ưu, đánh giá khả năng thấm dược chất in vitro công thức tối ưu như đã nêu ở mục 2.3.2.2 và tính bám dính của miếng dán như đã nêu ở mục 2.3.5.2 Dữ liệu phần trăm thấm dược chất thấm qua da này được dùng để mô phỏng nồng độ l-THP trong huyết tương bằng phần mềm GastroPlus theo trình tự như đã nêu ở mục 2.3.3.2 So sánh với kết quả dự đoán của phần mềm JMP Pro 17.
Phương pháp xử lý số liệu
Tiến hành thực nghiệm với cỡ mẫu n = 3, kết quả được xử lý trên phần mềm Microsoft Excel 365, Graphpad Prism 10 và được trình bày dưới dạng TB ± SD
Dự đoán các thông số sinh dược học của dược chất bằng phần mềm ADMET Predictor Xây dựng mô hình PBPK, mô phỏng dữ liệu hòa tan in vitro và dữ liệu in vivo, xây dựng nồng độ trạng thái cân bằng bằng phần mềm bằng phần mềm GastroPlus
Tối ưu hóa công thức được thực hiện bằng phần mềm JMP Pro 17
THỰC NGHIỆM, KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN
Mô phỏng dữ liệu in vivo đường tiêm tĩnh mạch
Tiến hành đánh giá mức độ ảnh hưởng các thông số của cơ quan thải trừ đến giá trị AUC0-t như đã nêu ở mục 2.3.3.1 Kết quả đánh giá được thể hiện ở hình PL-2.1 Mức độ chênh lệch của đồ thị biểu diễn mức độ ảnh hưởng của các thông số đến AUC0-t Kết quả cho thấy giá trị hệ số phân bố của thuốc tại gan, thận; hệ số thanh thải nội tại của thuốc tại gan, thận có ảnh hưởng lớn đến kết quả giá trị AUC0-t của đường tiêm tĩnh mạch
Tối ưu giá trị các thông số trên bằng công cụ Optimzation, sử dụng trọng số Unity, các giá trị ban đầu, khoảng lựa chọn mặc định theo phần mềm, sao cho giá trị dự đoán gần nhất với quan sát, như đã nêu ở mục 2.3.3.1 Kết quả mô phỏng dữ liệu in vivo IV được thể hiện ở hình 3.3 Giá trị sai số dự đoán được thể hiện ở bảng PL-4.1
Hình 3.2 Nồng độ l-THP trong huyết tương mô phỏng (đường) so với nồng độ l-THP quan sát (điểm) của đường tiêm tĩnh mạch
Mô hình mô phỏng dữ liệu in vivo của IV được đánh giá thông qua giá trị sai số dự đoán (PE) của 2 giá trị AUC Kết quả sai số dự đoán của AUC0-t và AUC0- lần lượt là 3,7% và 9,2%, đạt yêu cầu của FDA như đã nêu ở mục 2.3.3.1 Với thuốc tiêm tĩnh mạch, thuốc được cho là đạt nồng độ đỉnh ngay sau khi tiêm và không thể xác định chính xác bằng thực nghiệm Do vậy bỏ qua yêu cầu về PE của Cmax
Các thông số sinh lý sau khi tối ưu được thể hiện ở bảng 3.1
Bảng 3.1 Giá trị các thông số sinh lý sau khi tối ưu hóa dữ liệu in vivo IV
Hệ số phân bố gan (Kp-Liver-IV) 40,84
Hệ số thanh thải nội tại của gan (CL-Liver-IV) 273,14 L/h
Hệ số phân bố tại thận (Kp-Kidney-IV) 12,14
Hệ số thanh thải nội tại của thận (CL-Kidney-IV) 43,97 L/h
Kết quả tối ưu cho thấy hệ số phân bố ở gan gấp khoảng 4 lần hệ số phân bố trên thận, và thanh thải chủ yếu ở gan Điều này có thể giải thích do hệ số phân bố tỉ lệ thuận với nồng độ thuốc trong cơ quan, nghiên cứu của Hong và cộng sự (2006) cho thấy nồng độ l-THP ở gan cao gấp hơn 4 lần ở thận tại thời điểm Tmax [21] Nghiên cứu trước đây chỉ ra rằng l-THP sau khi uống được chuyển hóa thành dạng liên hợp với glucuronid và sulfat, sau đó được bài tiết qua mật và nước tiểu [35]
Kết quả có sự khác biệt với nghiên cứu của ThS Nguyễn Thị Hòa (2022) do nghiên cứu này sử dụng kết hợp thuật toán phần mềm và lý thuyết dược động học, đánh giá ảnh hưởng của 2 cơ quan thải trừ chính là gan và thận và tối ưu các thông số thải trừ tại 2 cơ quan này Thuật toán phầm mềm xử lý kết quả các thông số thông qua các phương trình toán học khác nhau, sao cho đường dự đoán gần nhất với giá trị trung bình thực tế, các giá trị Cmax, AUC gần bằng nhau Vì vậy, khi lựa chọn tối ưu các thông số khác nhau, kết quả các giá trị thu được khác nhau, cần kiểm chứng lại các giá trị bằng các nghiên cứu dược động học trước đây của l-THP trên các cơ quan
Mô phỏng dữ liệu in vivo của các miếng dán
Sau khi đã xác định được các thông số sinh lý của các cơ quan chuyển hóa, thải trừ dựa trên dữ liệu in vivo IV, tiến hành mô phỏng dữ liệu in vivo của các miếng dán dựa trên mô hình sinh lý da (TCAT) Kết quả mô phỏng khi chưa tối ưu các thông số được thể hiện ở hình 3.3
Hình 3.3 Nồng độ l-THP trong huyết tương mô phỏng (đường) so với nồng độ l-THP quan sát (điểm) của các miếng dán trước khi tối ưu
Tiến hành đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố sinh lý đến giá trị AUC0-t của các miếng dán thu được kết quả như hình PL-2.2 Các thông số sinh lý ảnh hưởng chính là tốc độ khuếch tán, hệ số phân bố, phần trăm thuốc liên kết với mô và sự chuyển hóa thuốc tại các ngăn trong mô hình TCAT
Sau khi xác định được các thông số ảnh hưởng đến dữ liệu in vivo của miếng dán, tiến hành tối ưu hóa các thông số như đã nêu trong mục 2.3.3.1 Kết quả mô hình mô phỏng dữ liệu các miếng dán được thể hiện ở hình 3.3 Kết quả tính giá trị sai số dự đoán được thể hiện trong bảng PL-4.2
Hình 3.4 Nồng độ l-THP trong huyết tương mô phỏng (đường) so với nồng độ l-
THP quan sát (điểm) của các miếng dán sau khi tối ưu
Giá trị các thông số của mô hình PBPK cho các miếng dán sau khi tối ưu hóa được thể hiện ở bảng 3.2
Bảng 3.2 Giá trị các thông số sinh lý sau khi tối ưu hóa dữ liệu in vivo các miếng dán
Tốc độ thấm – lớp sừng (cm²/s) 8,874E-10 1,369E-9
Hệ số phân bố nước - lớp sừng 1,229E-3 1,229E-3
Phần trăm liên kết – lớp sừng (%) 56,542 56,542
Tốc độ thấm – biểu bì (cm²/s) 0,29989 0,29989
Hệ số phân bố nước - biểu bì 7,248E-9 7,248E-9
Phần trăm liên kết – biểu bì (%) 84,76 84,76
Hệ số thanh thải tại biểu bì 5,376E-8 5,376E-8
Tốc độ thấm – hạ bì (cm²/s) 5,376E-8 5,376E-8
Hệ số phân bố nước - hạ bì 2,206E-4 2,206E-4
Phần trăm liên kết – hạ bì (%) 30,183 30,183
Hệ số thanh thải tại hạ bì 9,264E-11 9,264E-11
Kết quả giá trị sai số dự đoán của 3 giá trị Cmax, AUC0-t và AUC0-∞ của Patch 1 và Patch 2 nhỏ hơn 15% Tuy nhiên, giá trị sai số dự đoán AUC0-t của Patch 3 lớn trên 40% Kết quả mô phỏng của Patch 3 không khớp với dữ liệu quan sát được Điều này có thể được giải thích do chất tăng thấm DMSO trong công thức có khả năng tăng thấm theo nhiều cơ chế và ảnh hưởng của đến sinh lý của da Nghiên cứu trước đây chỉ ra rằng DMSO có thể thâm nhập sâu vào lớp biểu bì da người hơn 20 μm sau khoảng 20 phút, DMSO có khả năng phá vỡ tổ chức lipid, liên kết mạnh với protein thông qua liên kết hydro, đồng thời thay đổi cấu trúc của keratin, ceramid [27], [40] Ở mô hình PBPK cho Patch 2, thông số tốc độ thấm ở lớp sừng được tối ưu lại Kết quả tối ưu cho thấy giá trị tốc độ thấm qua lớp sừng của Patch 2 cao hơn của Patch 1 Điều này có thể được giải thích do trong công thức Patch 2 có thêm chất tăng thấm NMP Kết quả nghiên cứu của Li và cộng sự (2011) cho thấy NMP có khả năng cải tiện tốc độ khuếch tán của l-THP qua da thỏ [22] Các nghiên cứu trước đây cũng chỉ ra rằng NMP làm tăng khả năng thấm của dược chất qua da theo nhiều cơ chế khác nhau, mà không làm thay đổi đến các đặc tính của da [18], [52], [74]
Kết quả tối ưu mô hình PBPK khác nhau trên cả 3 Patch phù hợp với lý thuyết về sinh lý, tác dụng của các chất tăng thấm trong công thức và giống với kết quả của các nghiên cứu trên thế giới Các nghiên cứu trước đây xây dựng thành công mô hình PBPK và tương quan IVIVC cho các thuốc qua da thường đánh giá trên một công thức bào chế
31 với các mức liều khác nhau [31], [51], [57], [62], [79] Kết quả thẩm định ngoại trên các công thức bào chế khác cho giá trị sai số dự đoán lớn (có thể lên tới trên 50%) [79]
Kết luận: Giá trị sai số dự đoán của mô hình PBPK đã xây dựng cho Patch 1 thấp
( 0,8) Phương trình P1 không có ý nghĩa thống kê (phồi quy > 0,05)
Nhận xét: Các biến Y2, Y3, Y4, Y5, Y6 tương ứng là thời gian nồng độ thuốc trong khoảng Cssmin - Cssmax, Thời gian thuốc bắt đầu có tác dụng (Cp > Cssmin), lực dính, độ nhớt, tanδ tại tần số 10 rad/s chịu ảnh hưởng có ý nghĩa của 2 biến X1, X2
3.4.2.1 Phân tích ảnh hưởng của các biến đầu vào đến kết quả mô phỏng nồng độ thuốc trong máu theo thời gian
Nồng độ thuốc trong máu được mô phỏng từ dữ liệu phần trăm thấm dược chất qua da in vitro Kết quả đánh giá phần trăm dược chất thấm qua da được thể hiện trong bảng PL-7.1 và hình 3.7 Ảnh hưởng của lượng l-THP và lượng Viscomate đến nồng độ thuốc tối đa trong huyết tương Cmax, thời gian nồng độ thuốc trong khoảng Cssmin - Cssmax, thời gian thuốc bắt đầu có tác dụng (Cp > Cssmin) được thể hiện ở hình 3.8
Hình 3.7 Phần trăm dược chất thấm qua da theo thời gian, (A) - 1,2g Viscomate,
Kết quả phần trăm thấm in vitro và in vivo có sai số lớn, có thể làm giảm độ chính xác của kết quả dự đoán Thí nghiệm thử thấm in vitro được tiến hành qua màng sinh học, da chuột, vì vậy có thể coi đây là một thí nghiệm ex vivo Các thử nghiệm ex vivo và in vivo thường có giá trị sai số lớn Một số biện pháp giảm thiểu sai số trên loại thí nghiệm này thường được sử dụng như: tăng cỡ mẫu (n = 6 hoặc n = 10); kiểm soát chính xác liều dùng, lượng dược chất trên miếng dán; kiểm soát quy trình xử lý da động vật thử nghiệm, đối với thí nghiệm ex vivo có thể soi kính hiển vi, đo độ mất nước qua da (TEWL) để đánh giá tính toàn vẹn của màng; chuẩn hóa thao tác hút mẫu và xử lý mẫu Kết quả đánh giá ảnh hưởng của biến đầu cho thấy giá trị nồng độ thuốc tối đa trong máu tỉ lệ thuận với lượng l-THP Giá trị Cmax tỉ lệ thuận với thông lượng giải phóng qua da, điều này phù hợp với lý thuyết giá trị Cmax phụ thuộc vào tốc độ giải phóng thuốc ra khỏi hệ cốt [19] Lượng l-THP tương ứng liều dùng tăng, từ đó, tạo chênh lệch nồng độ lớn giữa 2 phía của da, tăng tốc độ thấm dược chất qua da, thời gian nồng độ thuốc bắt đầu đạt Cssmin giảm Đồng thời, đường cong hấp thu được kéo dài, thời gian thuốc duy trì nồng độ có tác dụng tăng
Nghiên cứu trước đây chỉ ra rằng tăng lượng polyme có thể làm giảm khả năng dược chất thấm qua da [80], đồng thời đóng vai trò kiểm soát giải phóng [37] Do đó, lượng Viscomate tăng, làm kéo dài thời gian nồng độ thuốc bắt đầu đạt nồng độ có tác dụng, duy trì nồng độ thuốc trong huyết tương
Hình 3.8 Đồ thị các đường đồng mức biểu diễn ảnh hưởng của lượng l-THP và lượng Viscomate đến (A) nồng độ thuốc tối đa trong huyết tương C max , (B) thời gian nồng độ thuốc trong khoảng Css min - Css max , (C) thời gian thuốc bắt đầu có tác dụng
3.4.2.2 Phân tích ảnh hưởng của các biến đầu vào đến khả năng bám dính của miếng dán và đặc tính lưu biến của cốt gel
Khả năng bám dính của miếng dán đóng vai trò quan trọng trong đảm bảo an toàn, hiệu quả và chất lượng của sản phẩm Khả năng điều trị của thuốc phụ thuộc vào mức độ kết dính của miếng dán Việc giảm diện tích tiếp xúc với da hoặc thậm chí mất miếng dán có thể làm giảm lượng thuốc hấp thu, dẫn đến việc sử dụng thuốc không đúng liều Việc không đảm bảo thời gian bám dính sẽ tăng tần suất thay mới, đồng nghĩa với việc tăng chi phí điều trị cho bệnh nhân [34] Vì vậy, việc nghiên cứu cải thiện khả năng bám dính của miếng dán là đóng vai trò quan trọng trong phát triển công thức miếng dán Ảnh hưởng của lượng l-THP và lượng Viscomate đến lực dính, độ nhớt và giá trị tanδ được thể hiện ở hình 3.9
Hình 3.9 Đồ thị các đường đồng mức biểu diễn ảnh hưởng của lượng l-THP và lượng Viscomate đến (A) lực dính, (B) độ nhớt, (C) tanδ
Nhận xét: Lượng Viscomate ảnh hưởng lớn đến khả năng bám dính của miếng dán và đặc tính lưu biến của hệ gel, tuy nhiên lượng l-THP ít có ảnh hưởng
Khi thay đổi lượng Viscomate từ 1,2 – 4 g, lực dính của miếng dán thay đổi đáng kể (p < 0,05) tăng từ 6,5 – 14,5 mJ Do Viscomate đóng vai trò là chất kết dính trong công thức miếng dán Đồng thời, độ nhớt tăng tỉ lệ thuận với lượng Viscomate
39 Điều này phù hợp với các nghiên cứu trước đây về mối quan hệ giữa khả năng kết dính và đặc tính lưu biến của hệ gel hình thành từ polyacrylat [47], [70]
Giá trị tanδ tỉ lệ nghịch với lượng Viscomate, dao động từ 0,374 – 0,491 Kết quả này cho thấy hệ gel tạo bởi Viscomate tính biến dạng đàn hồi chiếm ưu thế hơn Điều này phù hợp với tính chất kết dính của Viscomate Viscomate là chất kết dính nhạy cảm với áp lực Vì vậy, tác động lực với tần suất phù hợp có thể làm tăng khả năng bám dính của hệ gel [17], [69], [70], [76] Từ đó, miếng dán có thể dính tốt trên da, cả khi tác động tần suất thấp.
Không gian thiết kế
Không gian thiết kế là vùng giá trị của các biến đầu vào sao cho các biến đầu ra đạt giá trị yêu cầu Sử dụng phần mềm JMP Pro 17 tìm được vùng thiết kế được thể hiện trong hình 3.10
Không gian thiết kế là những vùng màu trắng, những vùng được tô xanh nằm ngoài không gian thiết kế này Các công thức lựa chọn trong vùng màu trắng cho kết quả đạt kì vọng thiết kế
Hình 3.10 Miền giá trị các biến đầu vào để các biến đầu ra đạt yêu cầu
Tối ưu hóa công thức bào chế
Sau khi xác định được quy luật sự phụ thuộc của các biến đầu ra theo các biến đầu vào, tiến hành tìm kiếm công thức tối ưu bằng phần mềm JMP Pro 17 theo hàm hy vọng Hàm hy vọng riêng cho các biến đầu ra theo thứ tự tương ứng D1, D2, D3, D4, D5, D6 được thể hiện ở bảng 3.8
Bảng 3.8 Hàm hy vọng riêng của từng biến đầu ra
Giá trị Hàm hy vọng
0,99 0,9 0,01 nếu Y6 = 0,1 nếu Y6 = 0,5 nếu Y6 = 1 Xác định hàm hy vọng chung:
Giả sử các biến đầu ra đều có tầm quan trọng là 1 thì hàm hy vọng chung để đạt được mong muốn có công thức: D = D1 1/6 D2 1/6 D3 1/6 D4 1/6 D5 1/6 D6 1/6
Kết quả: Sau quá trình tối ưu hóa, giá trị tối ưu tìm được của các biến đầu vào tương ứng là X1 = 0,4 g; X2 = 1,87 g và giá trị dự đoán của các biến đầu ra được thể hiện ở bảng 3.9
Bảng 3.9 Giá trị tương ứng của biến đầu ra của công thức tối ưu
Kí hiệu Biến đầu ra Đơn vị Giá trị
Y1 Nồng độ thuốc tối đa trong huyết tương ng/ml 22,26
Y2 Thời gian nồng độ thuốc trong khoảng Cssmin - Cssmax h 11,84
Y3 Thời gian thuốc bắt đầu có tác dụng
Y6 tanδ tại tần số 10 rad/s 0,411
Kết luận: Thành phần cốt gel của công thức tối ưu bao gồm: l-THP: 0,40 g;
Viscomate NP 700: 1,87 g; Transcutol: 6 g; glycerin: 12 g; nước tinh khiết vừa đủ 60g
Đánh giá lại công thức tối ưu
Tiến hành bào chế công thức tối ưu theo quy trình đã nêu ở mục 2.3.1 Tiến hành đánh giá khả năng thấm in vitro đã nêu ở mục 2.3.2.2, mô phỏng dữ liệu in vitro theo quy trình đã nêu ở mục 2.3.3.2 Đánh giá khả năng bám dính của công thức tối ưu theo quy trình như đã nêu ở mục 2.3.5.2 Kết quả mô phỏng nồng độ thuốc trong huyết tương được thể hiện ở hình 3.11 Kết quả so sánh thực nghiệm với kết quả dự đoán được thể hiện ở bảng 3.10
Hình 3.11 Kết quả mô phỏng nồng độ thuốc trong máu theo thời gian công thức tối ưu
Bảng 3.10 Giá trị biến đầu ra thực nghiệm công thức tối ưu dự đoán và thực nghiệm (n =3)
Giá trị Y1 (ng/ml) Y2 (h) Y3 (h) Y4 (mJ)
Nhận xét: Kết quả thực nghiệm các biến đầu ra của công thức miếng dán tối ưu gần sát với kết quả dự đoán được từ phần mềm JMP Pro 17 Đánh giá ảnh hưởng của miếng dán đến các đặc tính sinh lý của da
Tiến hành đánh giá ảnh hưởng của các công thức trong bảng công thức thiết kế thí nghiệm đến khả năng hydrat hóa và khả năng gây kích ứng trên da trên thiết bị DermaLab Combo như đã nêu ở mục 2.3.5.3 Kết quả tỉ lệ mức độ hydrat hóa và tỉ lệ chỉ số ban đỏ trên da trước và sau khi dùng miếng dán 2h được thể hiện ở hình 3.12 và bảng PL-8.1
Hình 3.12 Ảnh hưởng của các công thức đến một số đặc tính sinh lý da
Nhận xét: Khi thay đổi lượng Viscomate và lượng dược chất không làm thay đổi đáng kể khả năng hydrat hóa và khả năng gây kích ứng trên da (p > 0,05) Điều này có thể giải thích do thành phần có khả năng giữ ẩm là glycerin trong các công thức bằng nhau, chênh lệch lượng nước thấp nên khả năng không khác biệt giữa các công thức
Tỉ lệ mức độ hydrat hóa trước và sau khi sử dụng miếng dán cao trong khoảng từ 7,15 – 10,3 lần, do các thành phần chính trong công thức là pha nước Từ đó, tạo điều kiện thuận lợi để dược chất thấm qua da Bên cạnh đó, tỉ lệ chỉ số ban đỏ của các công thức xấp xỉ 1 Điều này cho thấy miếng dán không gây kích ứng trên da sau khi sử dụng
Do đó, miếng dán tối ưu có khả năng hydrat hóa da tốt, đồng thời an toàn khi dùng trên da