Revista de Farmácia Aplicada
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Abstrato

Um modelo matemático baseado em um sistema de inferência neuro-fuzzy adaptativo para matrizes incluindo indometacina

Salim Mirshahi, Amineh Tajani, Atoosa Haghighizadeh, Ali Karimpour e Omid Rajabi

Este estudo se preocupa com a previsão da taxa de dissolução de fármacos insolúveis de matrizes de polímeros de dispersão sólida (SD) por um Sistema de Inferência Neuro-Fuzzy Adaptativo (ANFIS). Polietilenoglicóis (PEGs) como o SD com diferentes pesos moleculares foram fornecidos e a taxa de dissolução de indometacina (IND) foi obtida experimentalmente. Um método de dissolução USP foi usado para monitorar os perfis de dissolução das matrizes. Os números de regras foram treinados em um procedimento sistemático usando os dados experimentais. A comparação da taxa de dissolução de IND de diferentes matrizes, Área sob a Curva (AUC) de absorbância vs. diagramas de tempo nos primeiros 25 minutos para 72 amostras diferentes foi determinada. Os resultados mostram uma alta correlação entre dados observados e previstos (r2 = 0,85). O erro quadrático médio calculado para os resultados do modelo ANFIS é igual a 1,02. O índice de área AUC nos primeiros 25 minutos é mais repetível. Parece que o modelo tem valor prático e diferentes proporções de polímero para a taxa de dissolução desejada podem ser previstas ou ter diferentes proporções de polímero na matriz pode prever a taxa de dissolução do IND. Este método pode ser sugerido para outras formulações farmacêuticas para economizar tempo e dinheiro para obter a melhor fórmula.