Revista de Farmacia Aplicada
Acceso abierto

abstracto

Un modelo matemático basado en un sistema de inferencia neurodifuso adaptativo para matrices que incluyen indometacina

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

Este estudio se ocupa de la predicción de la tasa de disolución de fármacos insolubles a partir de matrices poliméricas de dispersión sólida (SD) mediante un sistema de inferencia neurodifuso adaptativo (ANFIS). Se proporcionaron polietilenglicoles (PEG) como SD con diferentes pesos moleculares y se obtuvo experimentalmente la velocidad de disolución de la indometacina (IND). Se utilizó un método de disolución USP para controlar los perfiles de disolución de las matrices. Los números de reglas fueron entrenados en un procedimiento sistemático utilizando los datos experimentales. Se determinó la comparación de la tasa de disolución de IND de diferentes matrices, el área bajo la curva (AUC) de los diagramas de absorbancia frente al tiempo en los primeros 25 minutos para 72 muestras diferentes. Los resultados muestran una alta correlación entre los datos observados y predichos (r2=0,85). El error cuadrático medio calculado para los resultados del modelo ANFIS es igual a 1,02. El índice de área AUC en los primeros 25 min es más repetible. Parece que el modelo tiene un valor práctico y se pueden predecir diferentes proporciones de polímero para la tasa de disolución deseada o tener diferentes proporciones de polímero en la matriz puede predecir la tasa de disolución de IND. este método se puede sugerir para otras formulaciones farmacéuticas a fin de ahorrar tiempo y dinero para lograr la mejor fórmula.