CN114088901B

CN114088901B - 一种通用的可降解载药膜体外释放数据优化分析方法

Info

Publication number: CN114088901B
Application number: CN202111374799.7A
Authority: CN
Inventors: 李凤芹; 刘勇; 田桂中; 冯晓明; 赵磊; 李燕
Original assignee: Jiangsu University of Science and Technology
Current assignee: Jiangsu University of Science and Technology
Priority date: 2021-11-19
Filing date: 2021-11-19
Publication date: 2023-12-22
Anticipated expiration: 2041-11-19
Also published as: CN114088901A

Abstract

本发明公开了一种通用的可降解载药膜体外释放数据优化分析方法。属于药物数据分析领域，具体步骤：开展载药膜体外释放测试，检测缓释介质中的药物含量，记录并建立载药膜药物释放率曲线；根据药物水解现象，通过实验测试纯药物粒子水解速度，建立药物回收率方程；对释放介质中的药物水解进行过程分析并结合卷积思想及药物动力学经典函数，获取药物水解前的真实释放曲线；对载药膜反取测试，为优化分析后的释放曲线提供验证。通过实验获得其回收率方程，结合实际释放数据进行卷积计算，获得衰减前的真实释放量，实现对释放曲线的优化，Weibull函数和KP函数都与反取实验数据较好吻合，且Weibull的后期预测性相对更准确。

Description

一种通用的可降解载药膜体外释放数据优化分析方法

技术领域

本发明属于药物数据分析领域，更具体的说是应用到植入器械可降解载药涂层药物释放速率分析领域，其涉及一种通用的疏水药物可降解膜体外释放测试数据优化分析方法。

背景技术

目前可降解的聚合物载药膜广泛应用的各类植入医疗器械中，如心脏支架、口腔种植体等，载药膜作为器械基体的表层部分，主要由可降解聚合物和药物组成，其利用聚合物的降解局部释放药物实现抗血栓、抗增殖、抗菌等功能，不同的释放速度严重影响着临床结果。体外的缓释实验一般采用缓释溶液(如磷酸盐缓冲溶液PBS)来模拟体内pH值稳定的血液环境，结合高效液相色谱测试缓释介质中的药物含量，以评估载药试样中药物的释放速率。由于用于支架或者其他器械的抗增殖药物一般为疏水药物，在水溶液中并不稳定，存在水解现象，如用在支架上的雷帕霉素药物，分子结构比较复杂，具有31个大环内酯环和15个立体异构的中心，水解后会出现开环现象以及生成多种不同的降解产物，而水解后的药物并不能被色谱检测到。但大家好像自动忽视了这个问题，一些论文和专利中均将缓释介质中测得的药物含量默认为载药膜释放的含量进行分析。因为医疗器械的植入环境是人体，虽然前期的研究工作肯定需要在体外展开和积累，但减小体外的实验数据误差可以获得更准确释放曲线，以及更好的模拟和预测体内情况。目前在分析载药膜释放机理的研究中，经常结合经典模型如(Higuchi模型、KP模型或者Weibull模型等)进行拟合，以获得拟合参数以及拟合曲线来评估释放机制，故提供更为准确的体外释放曲线可以有利于释放机制的分析。

测试水溶液中的药物含量是常用且便捷的方式，但为了获得更准确的释放量，一般还存在一种补充方法-反取法，即不关注药物的释放或者说不检测缓释介质中的药物浓度，而是去检测聚合物中剩余的未释放的药物。具体方法为，将载药聚合物放入盛有定量有机溶剂如乙腈、二氯甲烷或丙酮的玻璃瓶中，超声溶解，之后对溶液过滤进样，测得溶液中雷帕霉素的浓度，然后乘以已知的溶剂体积，既可得出未释放的药物质量，用初始增重减去未释放药物质量，即可得到释放的药物质量。该方法优点是无需关注药物在介质中的水解，精度比正取测试高一些，但该方法对样品的数量要求较多，需要每个取样点准备一个样品，所以是实验的补充方法，也是研究水解程度的参考方法，所以为获得真实的释放曲线，需要提出一种新的既采用方便的正取方式开展实验的分析方法以解决当前问题。

发明内容

发明目的：本发明目的是提供了一种通用的可降解载药膜体外释放数据优化分析方法，来获得载药基质真正的释放曲线。

技术方案：本发明所述的一种通用的可降解载药膜体外释放数据优化分析方法；具体操作步骤如下：

(1)、开展载药膜体外释放测试，获取用于优化分析的实验数据；

(2)、结合卷积思想对实验数据进行优化分析；

(3)、使用载药膜的反取实验数据，验证优化分析方法的准确性；

在步骤(1)中，所述实验数据来源的具体操作步骤如下：

(1.1)、实验准备：配制共混溶液及释放介质；

(1.2)、制备样品：喷涂载药膜及裁剪制样；

(1.3)、在恒温摇床中开展药物洗脱释放实验；

(1.4)、取样并色谱检测释放介质中的药物含量；

(1.5)、数据记录并建立药物释放率曲线；

在步骤(2)中，所述优化分析具体是：

(2.1)、考虑药物水解，推导纯药物粒子在释放介质中的衰减函数；

(2.2)、结合载药膜的体外释放实验，分析释放介质中药物的水解过程；

(2.3)、结合经典药物动力学函数以及卷积思想在工程上的应用，建立载药膜药物在释放介质中的真实释放方程，并输出药物水解前的真实释放曲线；

在步骤(2.1)中，所述药物在水溶液衰减符合一阶动力学方程，则衰减函数形式为ln(C_t/C₀)＝-k₁t；

在步骤(2.2)中，所述载药膜中的药物水解采用数学建模微积分方式分析其水解过程；

在步骤(2.3)中，所述的经典药物动力学函数主要为KP函数和Weibull函数，且卷积应用模型形式为

在步骤(3)中，所述反取实验为测试载药膜的剩余药物含量，然后根据初始载药量反推计算出药物的释放量；

所述反取实验获得的测试数据不涉及药物的水解过程，可将获得的药物释放数据作为参考，验证该优化分析方法的准确性。

有益效果：本发明与现有技术相比，本发明的特点:本发明具体是用卷积方法优化体外释放曲线，该方法考虑雷帕霉素药物在水溶液中的衰减，通过实验获得其回收率方程，之后结合实际释放数据进行卷积计算，获得衰减前的理论释放量，实现对释放曲线的优化。通过卷积方法处理数据可以很好的与反取数据拟合，也说明该方法可以预测反取数据，故可以免去开展反取实验，大大减少实验样品的消耗以及经济成本，这对于得到准确的药物释放结果也很有帮助。最佳实施方式对比了Weibull函数和KP函数拟合和预测效果，两者都与反取实验数据较好吻合，且Weibull的后期预测性相对更准确。

附图说明

图1是本发明的操作流程图；

图2是本发明的体外释放实验测试流程示意图；

图3是本发明缓释介质中雷帕霉素药物回收率曲线图；

图4是本发明中药物释放测试系统优化分析示意图；

图5是本发明中Weibull函数优化6040d载药膜释放曲线图；

图6是本发明中KP函数6040d载药膜优化释放曲线图；

图7是本发明中Weibull函数优化5050d载药膜释放曲线图；

图8是本发明中KP函数优化5050d载药膜释放曲线图。

具体实施方式

以下结合附图和具体实施例，对本发明做出进一步说明。

如图所述，本发明所述的本发明所述的一种通用的可降解载药膜体外释放数据优化分析方法；具体操作步骤如下：

(2)、结合卷积思想对实验数据进行优化分析；

在步骤(1)中，所述实验数据来源的具体操作步骤如下：

(1.1)、实验准备：配制共混溶液及释放介质；

(1.2)、制备样品：喷涂载药膜及裁剪制样；

(1.3)、在恒温摇床中开展药物洗脱释放实验；

(1.4)、取样并色谱检测释放介质中的药物含量；

(1.5)、数据记录并建立药物释放率曲线；

在步骤(2)中，所述优化分析具体是：

本发明涉及的实验材料主要为有机溶剂、可降解聚合物和药物，如有机溶剂二氯甲烷(DCM)、外消旋聚乳酸(PDLLA)、聚己内酯(PLCL)、药物雷帕霉素(Sirolimus)、缓释介质PBS以及表面活性剂聚氧乙烯醚(Brij58)。

本发明的数据分析主要采用卷积思想结合经典释放动力学模型来优化修正，本发明结合药物Sirolimus的释放曲线特点，选择两种高拟合度模型进行分析和对比，模型为Korsmeyer–Peppas函数(KP)和Weibull函数。

本发明涉及的数据主要来自三个实验，一是体外释放测试实验，过程如上所述，以提供未考虑水解的药物释放数据；二是药物水解衰减实验，以获得纯Sirolimus药物粒子在释放介质中回收率方程；三是样品反取释放测试实验，采用反取测试样品中剩余的药物量来，结合0时刻总载药量反推药物的释放量，以作为优化分析方法的验证数据。

本发明着重叙述第二个实验的过程以及随后的优化分析，第一和第三个实验主要对材料和方法进行描述，具体数据在最佳实施方式中呈现。

1、体外释放测试和反取实验：

体外释放测试实验：该实验流程如图1中的数据来源部分所示，具体为将聚合物PDLLA、PLCL、Sirolimus共混溶解至低沸点二氯甲烷溶液中，制备喷涂溶液，然后采用超声雾化方法喷涂成载药膜，缓释溶液确定为PBS加0.1％的Brij58，将载药膜裁剪称重后，放置到缓释介质中，取样周期28天，取样点分别设置为1天、3天、7天、14天和28天，到取样时，将载药膜样品移入新鲜的释放瓶继续实验，将之前放置样品的缓释介质进行过滤，注入HPLC检测缓释介质中的药物含量并配合软件分析，记录释放数据，实验测试流程示意图如下图2所示。

反取实验：将载药膜裁剪称重后，放置到缓释介质中，到取样时，将载药膜移出缓释介质，用无尘纸擦拭表面液体，并将其放入至2mL二氯甲烷中进行超声溶解；之后过滤样品，注入HPLC检测载药膜中药物含量并记录；具体数据在最佳实施方式中呈现。

2、药物粒子水解衰减实验：

根据相关学者研究结论，雷帕霉素Sirolimus药物在水溶液中的衰减曲线符合一阶动力学方程，即将指数变形得式(1)：

式中，C₀为衰减前的药物浓度；C_t为衰减时间t的药物浓度；k₁为衰减速率常数。

因体外释放实验使用的缓释介质为0.1％ Brij58/PBS，为了一致性，也在该溶液中研究药物的衰减规律。

首先使用少量二氯甲烷溶解雷帕霉素药物(约1mg)，使药物由结晶态变为无定形态，使其和载药膜中的晶体结构一致，玻璃瓶敞口室温静置，使有机溶剂挥发殆尽，之后移入25mL缓释介质(0.1％ Brij58/PBS)；理论上浓度应为40μg/mL，用HPLC仪器和已标定的曲线，测试该溶液浓度值为39.5μg/mL，得到0时刻药物浓度，本次衰减实验周期为7天，中间取样点设置为1天、2天、3天、4天和7天；根据测试的浓度结果，获得的雷帕霉素回收数据如下图3所示。

结合现有的实验数据，对衰减方程进行修正和拟合，即C_t/C₀＝a×e^-kt×100％，待定参数为a和k，使用origin对实验数据点进行拟合，拟合结果如图3的曲线所示，其中a＝0.9376，k＝0.2106，拟合相关性系数R²＝0.948，雷帕霉素回收率函数为式(2)：

G(t)＝C_t/C₀＝0.9376×e^-0.2106t×100％ (2)

3、释放曲线优化分析：

(1)、载药膜释放药物水解微积分过程分析：

药物释放机理—KP函数公式为式(3)：

在t时刻检测到的释放量＝M_t+dt-M_t＝M₀k₂[(t+dt)ⁿ-tⁿ]，将上式展开，其中需要注意的是0≤n≤1，所以，

则：t时刻真实释放的量为故：

其中，k₁，n，k₂均可以通过实验求得，t₁为取样时间点，以此类推：

其中，t₁，t₂，t₃，…t_k-1，t_k为取样时间点。

(2)、建立载药膜药物在释放介质中的真实释放方程：

在工程意义上，卷积这种运算，描述了对一个系统持续性施加某种影响的综合结果，计算一个系统输出最好的方法就是运用卷积，通俗的表达就是输出＝输入*系统，则在药物释放测试系统中，系统优化分析示意图如下图4所示。

输入函数f(t)代表载药膜在释放介质中药物水解前的理论释放速率，函数g(T-t)代表药物在缓释介质中时间T内的回收率，响应函数Q(T)代表HPLC测量到时间T内的药物释放率，具体公式如式(4)：

在这种情况下，根据实验数据，函数g(t)和Q(t)为已知条件，需要计算得到实际的药物释放速率f(t)，该求解过程即为反卷积过程；求得f(t)之后对其积分，如公式(5)所示，即可得到水解前的理论药物释放率M(T)：

由于在药物释放实验中，药物释放率是累加得到的，实验中离散取样，设置多个时间点，且前期有突释，取样点密集，后期取样点稀疏，如果采用反卷积计算，在各时间点内得到的f(t)可能差异较大；为了避免反卷积带来的问题，我们在此转换为式(6)形式的卷积：

对于该方程，可以带入已知的q(t)和g(t)函数，然后积分，得到各取样间隔内的理论释放速率F(t)，则总的理论药物释放率为：

根据雷帕霉素sirolimus的释放曲线，这里选用拟合度较好的Weibull和KP两个函数进行对比分析，则函数q(t)形式分别为如式(8)所示：

实施例一、

载药膜配方:60％ PDLLA+40％ PLCL:Sirolimus＝2:1：

确定好各函数之后，选择实验数据和释放曲线进行优化；

(1)、Weibull函数拟合：

首先采用Weibull函数对60％ PDLLA+40％ PLCL载药膜中药物释放数据进行拟合，得到Q(t)，具体形式如下：

进而得到q(t)，将函数q(t)和g(t)带入，则各取样间隔时段的M(t)为：

通过借助软件进行积分以及拟合得到函数M(t)，其形式如下所示：

将实验数据和拟合结果进行对比，如图5所示。

可以看到正反取拟合结果和各自的实验数据均非常接近，该结果也表明了使用Weibull函数去拟合释放实验数据是可行的；同时也看到正取反取实验数据差别较大，这也表明释放过程中，药物在释放介质中存在水解损耗；为了定量直观说明正反取实验数据的差异，利用相似因子f₂对实验数据进行量化评估，相似因子计算公式如下：

通过计算，得到相似因子f₂的值为44.5，小于50，表明正取和反取得到的药物释放曲线具有明显的差异性，这进一步说明药物在释放介质中发生的水解损耗影响是不能忽略的；因此，对药物释放的实验数据进行后处理是很有必要的，

(2)、KP函数拟合：

前面使用Weibull函数结合卷积方法对释放曲线进行优化分析，本部分选择在数据拟合中吻合度也很好的KP函数来对6040d载药膜进行拟合分析，此时q(t)＝k₁nt^n-1，则函数M(t)形式如下：

通过积分计算可以得到6040比例载药膜的Q(t)和M(t)，分别为：

6040比例下的薄膜药物释放数据和拟合结果如下图6所示；

可以看到KP函数结合卷积方法也与反取实验数据吻合较好，使用该方法可获得药物水解前的药物释放曲线；对比KP和Weibull两种函数拟合得到的释放曲线可以发现，两者非常接近，但对于后期数据的预测两者存在差异；使用卷积处理得到的M(t)函数对60％PDLLA+40％ PLCL薄膜28天的反取释放数据进行预测，KP函数计算得到的值为80％，而Weibull函数计算得到的值为74.9％，通过实验得到的值为72.8％，可以看到利用Weibull函数的预测值更接近实验值，同时Weibull函数具有收敛性。

实施例二

载药膜配方:50％ PDLLA+50％ PLCL:Sirolimus＝2:1：

用相同的方法对50％ PDLLA+50％ PLCL膜中药物释放曲线进行优化和验证，通过积分计算得到Q(t)和M(t)：

薄膜中药物释放的拟合结果和实验得到的数据如图7所示。

从图7可以看到配方50％ PDLLA+50％ PLCL载药膜的拟合曲线也和正反取的实验数据吻合的很好，虽然该配方和60％ PDLLA+40％ PLCL薄膜药物释放的实验结果比较接近，但是仍然有一些差异；通过Weibull函数拟合和卷积方法处理得到的结果和实验结果是比较一致的，能够区分出这些差异，这些结果表明通过Weibull函数拟合和卷积处理具有通用性，能够运用到不同的药物释放系统中。

(2)、KP函数拟合：

同理，采用KP函数对5050d膜中药物释放实验数据进行拟合，得到Q(t)和M(t)分别为：

5050d薄膜药物释放数据和拟合结果如下图8所示：

可以看到KP函数结合卷积方法也与反取实验数据吻合较好，使用该方法可获得药物水解前的药物释放曲线。

以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不限于上述实施例，凡属于本发明思路的技术方案均属本发明的保护范围。应指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，应视为本发明的保护范围。

Claims

1.一种通用的可降解载药膜体外释放数据优化分析方法，其特征在于，具体操作步骤如下：

所述实验数据来源的具体操作步骤如下：

(1.1)、实验准备：配制共混溶液及释放介质；

(1.2)、制备样品：喷涂载药膜及裁剪制样；

(1.3)、在恒温摇床中开展药物洗脱释放实验；

(1.4)、取样并色谱检测释放介质中的药物含量；

(1.5)、数据记录并建立药物释放率曲线；

(2)、结合卷积思想对实验数据进行优化分析；

所述优化分析具体是：

所述药物在水溶液衰减符合一阶动力学方程，则衰减函数形式为ln(C_t/C₀)＝-k₁t；

所述载药膜中的药物水解采用数学建模微积分方式分析其水解过程；

所述的经典药物动力学函数主要为KP函数和Weibull函数，且卷积应用模型形式为

所述反取实验为测试载药膜的剩余药物含量，然后根据初始载药量反推计算出药物的释放量；

所述反取实验获得的测试数据不涉及药物的水解过程，可将获得的药物释放数据作为参考，验证该优化分析方法的准确性；

其中，涉及的实验材料为有机溶剂、可降解聚合物和药物；

所述的数据分析采用卷积思想结合经典释放动力学模型来优化修正，结合药物Sirolimus的释放曲线特点，选择两种高拟合度模型进行分析和对比，模型为Korsmeyer–Peppas函数(KP)和Weibull函数；

涉及的数据来自三个实验，一是体外释放测试实验，以提供未考虑水解的药物释放数据；二是药物水解衰减实验，以获得纯Sirolimus药物粒子在释放介质中回收率方程；三是样品反取释放测试实验，采用反取测试样品中剩余的药物量来，结合0时刻总载药量反推药物的释放量，以作为优化分析方法的验证数据。