Name: 健康油脂的自纳米乳化，提高亲脂性药物的溶解度 (视频) | JoVE Journal
Uploaded: 2022-07-27T14:00:00.000+00:00
Duration: 8 min 18 s
Description: 学习利用富含Omega-3脂肪酸的鱼油制备自纳米乳化药物递送系统，优化油脂与辅料比例以提高亲脂性药物的溶解度和生物利用度，同时维持健康的血脂水平。

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作者感谢巴基斯坦伊斯兰堡真纳大学药学系为完成本研究提供的必要设施。

1. 油相、表面活性剂和助表面活性剂的筛选
<ol>
	<li>筛选含药量高的油、表面活性剂和助表面活性剂
	<ol>
		<li>分别将100 mg的瑞舒伐他汀与1 mL富含不同ω-3脂肪酸的油（鱼油、橄榄油、芝麻油和亚麻籽油）以及1 mL的表面活性剂和助表面活性剂（Tween 80、Capryol PGMC、PEG 400和乙醇）混合，在2,500 rpm的固定速度下涡旋5分钟，然后在50 °C的振荡水浴中放置48小时。</li>
		<li>振荡后，将混合物在室温下静置至少6小时，使未溶解的药物沉淀。使用移液器吸取0.1 mL上清液，并用甲醇稀释至1 mL。</li>
		<li>使用紫外-可见分光光度计在242 nm处进行分析，并将吸光度代入标准曲线的直线方程计算浓度19,20。 
		注：通过配制100 µg/mL的储备液并进行系列稀释至0.5 µg/mL来建立标准曲线。测定所有稀释液的吸光度，并在电子表格中绘制吸光度与浓度的关系图。将所得图的直线方程（y = mx + b）重新整理，以便利用测得的吸光度值（y）计算未知浓度（x）19,20。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>筛选表面活性剂和助表面活性剂与油的互溶性
	<ol>
		<li>按3:1的比例混合表面活性剂与助表面活性剂（Smix）。将Smix与油按不同比例混合，混合后加热至50 °C以确保均匀化。</li>
		<li>从每种混合物中取0.1 mL，用25 mL蒸馏水在玻璃试管中稀释。</li>
		<li>将试管倒置；形成乳剂所需的倒置次数代表乳化效率和乳化的难易程度。以蒸馏水为空白对照，使用紫外-可见分光光度计在650 nm处测定乳剂的透光率（T%）21。</li>
	</ol>
	</li>
</ol>
2. 伪三元相图的构建
<ol>
	<li>以不同的体积比（1:0、1:1、1:2、1:3、1:4 和 1:5）混合表面活性剂与助表面活性剂，形成表面活性剂混合物（Smix）。在不同的小瓶中，将油以 1:1、1:2、1:3、1:4、1:5、1:6、1:7、1:8、1:9、2:8、3:7、4:6、5:5、6:4、7:3、8:2 和 9:1 的不同体积比加入 Smix 中，并通过涡旋混合。</li>
	<li>将油与 Smix 的混合物加入 10 mL 玻璃小瓶中，在 300 rpm 恒定搅拌下加热至 50 °C，以实现最佳混合。</li>
	<li>将混合物冷却至 37 °C，从中转移 1 mL 至 250 mL 水的烧杯中，在 50 rpm 轻柔搅拌下滴加预热的蒸馏水（37 °C）。通过肉眼观察分散情况，形成蓝色透明纳米乳的混合物被视为 SNEDDS21。</li>
	<li>利用软件（例如 Triplot）在不同 Smix 比例下绘制伪三元相图（补充表 1）。</li>
</ol>
3. 优化 通过 采用响应面法（RSM）的软件
<ol>
	<li>选择油相（A）、表面活性剂（B）和助表面活性剂作为三个独立变量，运行软件进行优化与筛选。然后，通过选择“否”来排除难以更改的因素，从而选定灵活的设计方案。
	<ol>
		<li>仔细观察这些因素对以下因变量的影响：粒径（Y1，nm）、泽塔电位（Y2，mV）、乳化时间（Y3，s）以及包封率（Y4，%），如所述 表2. 
		注意：运行次数不断增加，直至警告信号消失，软件自身选择了Box-Behnken设计进行优化。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>将较高值和较低值分别设为+1和-1，其中-1代表变量的最低水平，+1代表最高水平，中间值代表中等水平。Box-Behnken设计建议共进行17次实验运行，包含5个中心点，以降低实验误差。</li>
	<li>记录各次运行的响应结果，并拟合线性、2F1 和二次模型，以确定最佳拟合模型。生成多项式方程，并根据相应系数的数值符号大小进行推断。</li>
	<li>将多项式回归数据以三维图形式展示。通过比较调整后的 R 值来评估最佳拟合数据模型。2 和预测的 R2 值 22. 
	注：制剂所需选择标准的依据为包封效率最高、粒径更小、ζ电位更高以及乳化时间最短。 
	Y β0 + β1A + β2B + β3C + β12AB + β13AC + β23BC + β11A2 + β22B2 + β33C2 方程 (1) 
	此处，β0 截距项，Y 作为响应变量，β 作为系数1β2，和 β3 作为线性系数。Β11β22和 β33 作为二次项和平方系数，而 β12β13，和 β23 作为交互系数。A、B 和 C 作为自变量，选自预实验结果。</li>
</ol>
4. 表征
<ol>
	<li>热力学稳定性研究
	<ol>
		<li>将稀释后的自乳化给药系统（SNEDDS）在4 °C冰箱中储存，随后转移至50 °C的培养箱中。重复此过程六次，每次循环时间不少于48小时。</li>
		<li>观察制剂是否出现相分离23。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>离心试验
	<ol>
		<li>将稀释后的SNEDDS在-4 °C条件下以3,500 rpm转速离心30分钟。</li>
		<li>在室温下观察SNEDDS是否存在相分离或药物沉淀24。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>自乳化效能的分散性测试
	<ol>
		<li>在37 °C、50 rpm条件下，将1 mL制剂逐滴加入500 mL双蒸水中。通过肉眼观察记录形成澄清均一乳剂所需的时间。</li>
		<li>根据以下分级系统进行视觉评估25。 
		1级：澄清微蓝色乳剂，乳化时间 &#60;1 分钟 
		2级：蓝白色乳剂，乳化时间 &#60;1 分钟 
		3级：乳白色外观，乳化时间 &#60;2 分钟 
		4级：顶部有灰色或白色油层，乳化时间 &#62;2 分钟 
		5级：乳化失败，顶部出现较大油滴。 
		注：乳化所需时间或乳化速率对乳化效能至关重要。该测试在USP II型溶出装置中进行。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>稀释耐受性
	<ol>
		<li>使用不同介质将优化后的SNEDDS制剂分别稀释50倍、100倍和1,000倍，介质包括蒸馏水、0.1 N HCl（pH 1.0，模拟胃部pH）和磷酸盐缓冲液（pH 6.8，模拟肠道pH）。</li>
		<li>充分混合稀释后的样品，静置12小时。</li>
		<li>肉眼观察制剂是否存在药物析出、相分离或其他稳定性问题26,27。</li>
	</ol>
	</li>
</ol>
5. 体外 溶出度研究
<ol>
	<li>使用维持在 37 °C 和 50 rpm 条件下的水浴振荡器进行 SNEDDS 和纯药物混悬液的药物释放实验。</li>
	<li>在药物溶出测定前 24 小时，将透析膜浸泡于相应的介质溶液中，以确保其完整性并活化。将相当于 10 mg 瑞舒伐他汀的药物混悬液（溶于水）和 SNEDDS 分别装入透析膜中，扎紧后置于不同的烧杯中（50 mL）。</li>
	<li>在特定时间间隔取样 1 mL，并在每次取样后向烧杯中补充等量（1 mL）的新鲜介质。</li>
	<li>将所取样品过滤，并使用紫外-可见分光光度计在 242 nm 波长处进行分析21,28,29,30。</li>
</ol>

作者无任何利益冲突需要披露。

本研究旨在探索富含ω-3多不饱和脂肪酸的油脂（如鱼油、芝麻油、橄榄油和亚麻籽油）作为药物载体的潜力。自乳化技术被选为制备递送系统的首选方法，该系统不含水，因而比传统乳剂系统更稳定32。富含ω-3多不饱和脂肪酸的油脂因其有益健康的效应而广为人知18。它们已被用作多种疾病的补充治疗，例如与高脂血症相关的心血管疾病33。ω-3多不饱和脂肪酸常规被添加至营养乳剂中，许多研究人员也已将少量富含ω-3多不饱和脂肪酸的油脂掺入药用乳剂和自乳化药物递送系统（SNEDDS）中以利用其生物活性34,35,36。然而，在乳化系统中，与常规油脂相比，ω-3多不饱和脂肪酸的使用比例仍非常低。
药物剂型中使用的辅料需要具备高效、惰性和经济的特点。因此，SNEDDS制剂的第一步是选择一...

数百年来，脂质一直被用于提高食物和药物中水不溶性成分的胃肠道吸收1。乳剂是目前最广泛用于口服、静脉注射（营养补充）和局部给药的剂型2。在制药乳剂和基于脂质的自乳化纳米药物递送系统（SNEDDS）的制备中，会使用多种脂质（脂肪和油类）。自乳化技术在跨黏膜药物递送的药剂学研究中被广泛应用。与乳剂不同，SNEDDS由油相和表面活性剂混合物组成，可在胃部水性环境中自发乳化形成乳滴3。SNEDDS可在油相中负载亲脂性药物，并防止其在胃部环境中降解4。研究表明，SNEDDS可通过提高药物的溶解度和渗透性，显著增强亲脂性药物的生物利用度（提高4至6倍）5,6。由于SNEDDS不含水相，相较于易发生化学降解的亚稳态分散体系——乳剂，其在制备简便性和稳定性方面具有显著优势7。由于多种脂质辅料组合具有理想的理化特性，目前已实现商业化供应8,9。
心血管疾病是全球范围内导致死亡的主要原因10，而高脂血症可因血管增厚导致血管阻塞，影响血流11。饮食中脂质摄入增加和久坐不动的生活方式是诱发高脂血症的主要危险因素。此外，已有研究表明，脂质可直接损伤心肌，导致非缺血性心力衰竭12。瑞舒伐他汀是一种强效的降脂药物，属于他汀类药物，通过抑制胆固醇合成，降低脂质水平，用于治疗高脂血症/血脂异常13。瑞舒伐他汀属于生物药剂学分类系统（BCS）II类药物，水溶性差（0.01796 mg/mL）14。近年来的药物研究进展表明，药物递送系统中使用的脂质可能干扰患者的脂质谱。20世纪后期已有研究证实，乳剂可升高低密度和高密度脂蛋白以及游离胆固醇水平15。此外，基于脂质的药物递送系统还被发现可增加血液中的甘油三酯16及其他脂质代谢产物17。因此，迫切需要开发不会干扰心血管疾病及高脂血症患者脂质谱的油类药物制剂。
鱼油富含二十碳五烯酸和二十二碳六烯酸等ω-3多不饱和脂肪酸。大量证据表明，鱼油在心血管系统和神经系统中具有多种有益的健康作用18。本研究旨在利用鱼油替代传统油类，用于制备递送脂溶性药物瑞舒伐他汀的自乳化药物递送系统（SNEDDS）。此前尚无研究将鱼油作为载体用于构建药物递送系统。本研究选择了合适的处方和工艺参数，并采用Design-Expert软件进行优化。

<table><tbody><tr><td>乙酸铵</td><td>Sigma-Aldrich, Germany</td><td>A1542</td><td>分析纯</td></tr><tr><td>Capryol PGMC</td><td>Gattefoss&amp;eacute;, France</td><td>RT9P9S09QI</td><td>分析纯</td></tr><tr><td>Design Expert 软件</td><td>StatEase, United States</td><td>Version 12.0.3.0</td><td>分析软件（可免费订阅使用）</td></tr><tr><td>透析袋（12,000 道尔顿截留分子量）</td><td>Visking, UK</td><td>12000.02.30</td><td>纯再生天然纤维素膜，截留分子量为 12,000 道尔顿</td></tr><tr><td>溶出装置</td><td>Memmert, Germany</td><td>SV 1422</td><td>USP II 型溶出装置</td></tr><tr><td>乙醇</td><td>Honeywell, Germany</td><td>24194</td><td>分析纯</td></tr><tr><td>鱼油</td><td>Wilshire Labs Pvt(Ltd), Pakistan</td><td>不适用</td><td>作为赠品样品提供</td></tr><tr><td>盐酸</td><td>BDH Laboratories Ltd, UK</td><td>BDH3036-54L</td><td>分析纯</td></tr><tr><td>甲醇</td><td>Honeywell, Germany</td><td>34966</td><td>分析纯</td></tr><tr><td>药品冷藏箱</td><td>Panasonic, Pakistan</td><td>MPR-161 DH-PE</td><td>用于在 4 &amp;deg;C 下储存的冷藏箱</td></tr><tr><td>瑞舒伐他汀钙</td><td>Searle Pharmaceuticals Pvt(Ltd) Pakistan</td><td>不适用</td><td>作为赠品样品提供</td></tr><tr><td>氢氧化钠</td><td>Honeywell, Germany</td><td>38215</td><td>分析纯</td></tr><tr><td>Span 80</td><td>BDH Laboratories Ltd, UK</td><td>MFCD00082107</td><td>分析纯</td></tr><tr><td>Triplot 软件</td><td>由 Tod Thompson 开发的 MS Excel 电子表格</td><td>Triplot Ver. 4.1.2</td><td>分析软件（可免费获取）</td></tr><tr><td>Tween-80</td><td>Sigma-Aldrich, Germany</td><td>P1754-500ML</td><td>分析纯</td></tr><tr><td>紫外-可见分光光度计</td><td>Dynamica, UK</td><td>Halo DB-20</td><td>双光束分光光度计</td></tr><tr><td>水浴锅</td><td>Memmert, Germany</td><td>WNB 7</td><td>用于加热至 70 &amp;deg;C 的水浴设备</td></tr></tbody></table>

健康油脂的自纳米乳化以增强亲脂性药物的溶解度

Self-Nanoemulsification of Healthy Oils to Enhance the Solubility of Lipophilic Drugs

许多药物的水溶性较低，这会降低其在血液中的生物利用度。油类已被使用数个世纪以提高药物的溶解度；然而，它们可能干扰患者的脂质谱。本研究制备并优化了富含ω-3多不饱和脂肪酸的油类自乳化纳米药物递送系统，用于递送亲脂性药物。瑞舒伐他汀作为一种强效降脂药物，被选为模型亲脂性药物。鱼油对瑞舒伐他汀的溶解能力比其他油类高出7倍以上，因此被选用于自乳化纳米药物递送系统（SNEDDS）的开发。筛选了不同种类的表面活性剂与助表面活性剂组合，最终选择吐温80（表面活性剂）与Capryol PGMC（助表面活性剂）的混合物，因其与鱼油和瑞舒伐他汀具有良好的相容性。通过构建油相、表面活性剂和助表面活性剂的拟三元相图，确定了乳化区域。拟三元相图预测油相与表面活性剂混合物的最佳比例为1:3，可形成最稳定的乳化体系。随后采用响应面法（Box-Behnken设计）计算最优组分比例。经过17次实验运行后，确定鱼油、吐温80和Capryol PGMC的比例分别为0.399、0.67和0.17时为最优配方。该自乳化纳米药物递送系统表现出优异的乳化能力、稳定性、耐用性及药物释放特性。在药物释放研究中，SNEDDS在约6小时内释放了100%的载药量，而普通药物在12小时后释放量仍不足70%。因此，富含ω-3多不饱和脂肪酸的健康脂质在提高亲脂性药物溶解度方面具有巨大潜力，而自乳化技术可作为一种简单且可行的方法来充分利用这一潜力。

本研究通过使用不同表面活性剂和助表面剂的自乳化方法，制备并优化富含ω-3多不饱和脂肪酸的鱼油纳米制剂。图1展示了瑞舒伐他汀在不同油相、表面活性剂和助表面剂中的溶解度。根据溶解度结果，在后续研究中选择鱼油作为油相，Tween 80作为表面活性剂，Capryol PGMC作为助表面剂。表1显示了不同比例的Smix混合物对鱼油乳化效果的筛选结果。图2展示了油相、表面活性剂与助表面剂在不同比例下的拟三元相图。当Smix比例为1:3时，观察到最大的纳米乳化区域。表2列出了各因素及其响应值的灵活性水平、高限与低限。图3展示了表面活性剂和油相浓度对SNEDDS各项参数的影响。计算机辅助优化的分析与优化参数详见补充数据。表3列出了SNEDDS用水稀释后稳定性与分散性的研究数据。表4列出了SNEDDS在蒸馏水以及模拟胃肠道条件介质中稀释耐受性测...

用于药物递送的油类可能干扰患者的脂质谱，这在心血管疾病中是不利的。富含ω-3多不饱和脂肪酸的油类是传统油类的健康替代品，在自乳化药物递送系统中具有巨大潜力。

许多药物的水溶性较低，导致其在血液中的生物利用度下降。数百年来，油脂一直被用于提高药物的溶解度；……

富含ω-3脂肪酸的油脂可在不干扰脂质谱的情况下提高脂溶性药物的溶解度。通过精细优化油脂和辅料，是制备自乳化纳米药物递送系统的关键。鱼油不会干扰脂质谱，且自身具有多种有益作用。优化可加快配方开发进程，节约资源，并确保在预期应用中的稳定性。基于鱼油的纳米制剂不仅能提高生物利用度而不干扰脂质谱，还可能协同增强药物的治疗效果，这一点已在多项临床试验中得到证实。本研究可用于通过确定不同配方组分的比例及其对制剂特性的影响，来优化多种油基三元体系，如乳剂和自乳化药物递送系统（SNEDDS）。初始配比的线索可参考已发表的文献。研究人员应明确哪些因素可能影响制剂的特性。首先，将100毫克的瑞舒伐他汀分别与1毫升不同的富含omega-3脂肪酸的油、1毫升表面活性剂和助表面活性剂混合，于2,500 RPM的固定转速下涡旋振荡5分钟。振荡后，将混合物在室温下静置至少六小时，使未溶解的药物沉淀。用微量移液器吸取0.1毫升上清液，用甲醇稀释至1毫升。随后，在242纳米波长下使用紫外-可见分光光度计进行分析，以计算浓度。为了筛选表面活性剂和助表面活性剂与油相的互溶性，将表面活性剂与助表面活性剂按3:1的比例混合，并以不同比例加入表面活性剂混合物和油相。混合后，将混合物加热至50摄氏度，以确保均匀化。从每种混合物中取0.1毫升，于玻璃试管中用25毫升蒸馏水稀释。将试管倒置。形成乳液所需的倒置次数代表乳化效果及乳化的难易程度。使用蒸馏水作为空白对照，通过紫外-可见分光光度计在650纳米处测定乳液的透明度。将表面活性剂与助表面活性剂按不同体积比混合形成表面活性剂混合物后，将油相以不同体积比分别加入各表面活性剂混合物的小瓶中，并通过涡旋混合。然后将油相和表面活性剂混合物加入一个10毫升的玻璃小瓶中，在300 rpm的恒定搅拌下加热至50摄氏度，以实现最佳混合。待混合物冷却至37摄氏度后，取其中1毫升转移至250毫升的水烧杯中。通过选择“否”来避免难以更改的选项，从而选择灵活的设计。然后选择油、表面活性剂和助表面活性剂作为三个独立变量，并运行软件进行优化和筛选。将较低值和较高值分别设为负一，表示变量的最低水平；正一表示最高水平，中间值表示中等水平。批判性地观察这些因素对粒径、Zeta 电位、乳化时间以及包封率等因变量的影响。记录各次实验的响应值，并将其拟合至线性 2F1 模型和二次模型，以确定最佳拟合模型。生成多项式方程，并利用这些方程根据相应系数的数值大小及符号进行推断。通过比较校正后的R平方值和预测的R平方值，评估最适配的数据模型。将多项式回归数据以三维图形式展示。对于热力学稳定性研究，将稀释后的SNEDDS在4°C的冰箱中保存。然后将其转移至50摄氏度的培养箱中。观察制剂是否发生相分离。为评估自乳化效果进行分散性测试时，将一毫升该制剂逐滴加入500毫升维持在37摄氏度、50 RPM的重蒸水中

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科研

JoVE Journal

Biology

生物学

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