Tài liệu Xây dựng mô hình in silico mô phỏng quá trình hòa tan của một số dược chất thuộc nhóm cephalosporin

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ Y TẾ TRƯỜNG ĐẠI HỌC DƯỢC HÀ NỘI NGUYỄN QUỐC CÔNG XÂY DỰNG MÔ HÌNH IN SILICO MÔ PHỎNG QUÁ TRÌNH HÒA TAN CỦA MỘT SỐ DƯỢC CHẤT THUỘC NHÓM CEPHALOSPORIN LUẬN VĂN THẠC SĨ DƯỢC HỌC HÀ NỘI 2018 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ Y TẾ TRƯỜNG ĐẠI HỌC DƯỢC HÀ NỘI NGUYỄN QUỐC CÔNG XÂY DỰNG MÔ HÌNH IN SILICO MÔ PHỎNG QUÁ TRÌNH HÒA TAN CỦA MỘT SỐ DƯỢC CHẤT THUỘC NHÓM CEPHALOSPORIN LUẬN VĂN THẠC SĨ DƯỢC HỌC CHUYÊN NGÀNH CÔNG NGHỆ DƯỢC PHẨM VÀ BÀO CHẾ THUỐC MÃ SỐ: 8720202 Người hướng dẫn khoa học: TS. Nguyễn Trần Linh HÀ NỘI 2018 LỜI CẢM ƠN Lời đầu tiên, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành và sâu sắc tới TS. Nguyễn Trần Linh là người thầy trực tiếp hướng dẫn và tận tình chỉ bảo giúp đỡ tôi hoàn thành luận văn này. Tôi cũng xin được gửi lời cảm ơn chân thành đến tất cả thầy cô, anh chị kỹ thuật viên Bộ môn Bào chế đã cố gắng tạo điều kiện thuận lợi, giúp đỡ tôi nhiệt tình trong thời gian thực nghiệm tại đây. Xin cảm ơn Ban Giám hiệu trường Đại học Dược Hà Nội, phòng Sau đại học và các phòng ban liên quan khác đã tổ chức lớp cao học rất nghiêm túc với những bài giảng chất lượng cao giúp tôi tích lũy thêm nhiều kiến thức giá trị. Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn to lớn tới bà nội, bố mẹ, em trai, em Lã Thanh Thủy và người thân đã luôn lo lắng, chăm sóc, động viên tôi vượt qua những khó khăn trong cuộc sống, công việc và học tập để tôi tập trung hoàn thành luận văn này. Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành tới ban giám đốc và đồng nghiệp tại công ty Cổ phần Dược Mỹ Phẩm CVI đã luôn giúp đỡ tôi trong công việc để tôi yên tâm học tập và làm nghiên cứu tại trường. Cảm ơn các em sinh viên Trần Thanh Hiền và Cao Minh Hiếu đã không quản ngại thời gian, công sức giúp tôi thực hiện một số thí nghiệm. Cuối cùng, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới những người bạn luôn động viên, tin tưởng tôi. Hà Nội, ngày 29 tháng 03 năm 2018 Học viên cao học 21 Nguyễn Quốc Công MỤC LỤC DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG, BIỂU DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ ĐẶT VẤN ĐỀ........................................................................................................ 1 CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN .................................................................................. 2 1.1. Độ hòa tan và một số mô hình động học của quá trình hòa tan ...................... 2 1.1.1. Vai trò của độ hòa tan trong công nghiệp dược phẩm ................................. 2 1.1.2. Các yếu tố ảnh hưởng đến độ hòa tan của dược chất ................................... 2 1.1.3. Một số mô hình động học mô phỏng độ hòa tan theo thời gian .................. 6 1.2. In silico trong nghiên cứu phát triển và sản xuất thuốc .................................. 7 1.2.1. Mạng neuron nhân tạo................................................................................ 10 1.2.2. Phương pháp hồi quy đa biến..................................................................... 16 1.3. Phương pháp đánh giá độ phù hợp của mô hình ........................................... 17 1.3.1. Phương pháp mô hình độc lập ................................................................... 17 1.3.2. Phương pháp thống kê ............................................................................... 19 1.3.3. Đánh giá mô hình giải phóng từ dữ liệu giải phóng dược chất.................. 19 1.4. Một số đặc điểm lý hóa của các dược chất sử dụng trong nghiên cứu ......... 20 CHƯƠNG 2. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ................... 21 2.1. Nguyên liệu và thiết bị thí nghiệm ................................................................ 21 2.1.1. Nguyên liệu ................................................................................................ 21 2.1.2. Thiết bị ....................................................................................................... 21 2.2. Phương pháp nghiên cứu............................................................................... 22 2.2.1. Chuẩn bị các mẫu thử hòa tan .................................................................... 22 2.2.2. Xác định một số đặc tính tiểu phân dược chất ........................................... 22 2.2.3. Thử hòa tan thực nghiệm ........................................................................... 23 2.2.4. Xây dựng mô hình mô phỏng quá trình hòa tan ........................................ 25 CHƯƠNG 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ............................................................ 27 3.1. Chuẩn bị các mẫu thử hòa tan ....................................................................... 27 3.2. Xây dựng đường chuẩn định lượng dược chất .............................................. 27 3.3. Xác định một số đặc tính lý hóa của dược chất ............................................ 29 3.3.1. Độ tan ......................................................................................................... 29 3.3.2. Phân bố kích thước tiểu phân dược chất .................................................... 29 3.3.3. Dạng thù hình của dược chất ..................................................................... 34 3.3.4. Diện tích bề mặt riêng ................................................................................ 35 3.4. Thử hòa tan thực nghiệm .............................................................................. 36 3.4.1. Kết quả thử hòa tan của bột dược chất đơn................................................ 36 3.4.2. Kết quả thử hòa tan của cốm dược chất hai thành phần ............................ 37 3.5. Xây dựng mô hình mô phỏng quá trình hòa tan dược chất ........................... 41 3.5.1. Dựa theo mô hình PLS ............................................................................... 41 3.5.2. Dựa theo mô hình ANN ............................................................................. 51 3.5.3. Lựa chọn mô hình mô phỏng độ hòa tan của dược chất ............................ 59 CHƯƠNG 4. BÀN LUẬN ................................................................................... 60 4.1. Về mô hình PLS ............................................................................................ 60 4.2. Về mô hình ANN .......................................................................................... 61 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ.............................................................................. 63 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT AIC: Tiêu chuẩn thông tin Akaike (Akaike Information Criterion) ANN: Mạng neuron nhân tạo (Artificial Neural Network) Cs: Độ tan d10: Tham số kích thước tiểu phân tại giá trị phân vị 10% thể tích phân bố d50: Tham số kích thước tiểu phân tại giá trị phân vị 50% thể tích phân bố d90: Tham số kích thước tiểu phân tại giá trị phân vị 90% thể tích phân bố DĐVN IV: Dược điển Việt Nam IV EDNN: Mạng neuron động Elman (Elman dynamic neural network) EMA: Cơ quan Y tế Châu Âu (European medicines agency) GRNN: Mạng neuron động với bộ nhớ gamma (Gamma memory dynamic neural network) IUPAC: Liên minh Quốc tế về Hóa học thuần túy và Hóa học ứng dụng (International Union of Pure and Applied Chemistry) MDT: Thời gian hòa tan trung bình (Mean dissolution time) MLP: Mạng perceptron đa lớp (Multilayer perceptron) mp: Điểm nóng chảy (Melting point) NSAIDs: Thuốc chống viêm không steroid (Non-steroidal anti-inflammatory drugs) PLS: Phương pháp bình phương tối thiểu từng phần (Partial least square) Q: Hàm lượng dược chất có trong các mẫu thử Q2 Tham số dự đoán QbD: Chất lượng theo thiết kế (Quality by Design) QbT: Chất lượng theo thử nghiệm (Quality by Test) R2CV: Hệ số xác định trong mô hình thẩm định chéo RMSECV: Sai số chuẩn trong mô hình thẩm định chéo (Root mean square error in cross validation) RMSEE: Sai số chuẩn trong mô hình dự đoán (Root mean square error of Estimation) Sw: Diện tích bề mặt riêng US-FDA: Cơ quan quản lý dược phẩm và thực phẩm Hoa Kỳ (The United States-Food and Drug Administration) USP 39: Dược điển Hoa Kỳ 39 (The United States Pharmacopeia 39) VIP: Tầm quan trọng của các biến trong mô hình chiếu (Variable Importance for the Projection) DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1.1. Sự khác biệt giữa QbT và QbD ............................................................. 8 Bảng 1.2. Một số nghiên cứu dự đoán độ hòa tan bằng ANN ............................. 13 Bảng 1.3. Đặc điểm của một số dược chất ít tan thuộc nhóm cephalosporin ...... 20 Bảng 2.1. Các nguyên liệu sử dụng trong quá trình thực nghiệm........................ 21 Bảng 2.2. Một số tính chất lý hóa khác của dược chất ........................................ 23 Bảng 2.3. Điều kiện thử hòa tan cho mẫu thử ...................................................... 24 Bảng 3.1. Hàm lượng dược chất trong các mẫu thử ............................................ 27 Bảng 3.2. Đường chuẩn định lượng cefuroxim axetil (λ =318 nm, n=3) ............ 28 Bảng 3.3. Đường chuẩn định lượng cefixim (λ =322 nm, n=3) .......................... 28 Bảng 3.4. Đường chuẩn định lượng cefdinir (λ =320 nm, n=3) .......................... 28 Bảng 3.5. Độ tan của các dược chất trong các môi trường .................................. 29 Bảng 3.6. Tham số kích thước tiểu phân của các phân đoạn dược chất .............. 33 Bảng 3.7. Diện tích bề mặt riêng của các phân đoạn dược chất .......................... 35 Bảng 3.9. Hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình PLS ........................... 41 Bảng 3.10. Giá trị R2 và Q2 của các biến trung gian trong mô hình PLS ............ 43 Bảng 3.11. Giá trị R2 luyện mạng của ANN 3 lớp tối ưu .................................... 52 Bảng 3.12. Giá trị R2CV trong thẩm định chéo của ANN 3 lớp tối ưu ................. 53 Bảng 3.13. Giá trị R2 luyện mạng của ANN 4 lớp ............................................... 56 Bảng 3.14. Giá trị R2CV trong thẩm định chéo của ANN 4 lớp ............................ 57 Bảng 3.15. So sánh sai số chuẩn giữa mô hình ANN 3 lớp và mô hình PLS ...... 59 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 1.1. Cấu trúc của ANN ................................................................................ 10 Hình 1.2. Mô hình mạng perceptron đa lớp ......................................................... 11 Hình 1.3. Cấu tạo EDNN ..................................................................................... 11 Hình 1.4. Hàm chuyển tanH, Linear và Gauss..................................................... 12 Hình 3.1. Phân bố kích thước tiểu phân của các phân đoạn cefuroxim axetil ..... 30 Hình 3.2. Phân bố kích thước tiểu phân của các phân đoạn cefixim ................... 31 Hình 3.3. Phân bố kích thước tiểu phân của các phân đoạn cefdinir ................... 32 Hình 3.4. Phổ nhiễu xạ tia X của cefuroxim axetil .............................................. 34 Hình 3.5. Phổ nhiễu xạ tia X của cefixim ............................................................ 34 Hình 3.6. Phổ nhiễu xạ tia X của cefdinir ............................................................ 35 Hình 3.7. Kết quả thử hòa tan các phân đoạn dược chất cefuroxim axetil .......... 36 Hình 3.8. Kết quả thử hòa tan các phân đoạn dược chất cefixim ........................ 36 Hình 3.9. Kết quả thử hòa tan các phân đoạn dược chất cefdinir ........................ 37 Hình 3.10. Kết quả thử hòa tan các mẫu cốm chứa cefuroxim axetil .................. 38 Hình 3.11. Kết quả thử hòa tan các mẫu cốm chứa cefixim ................................ 39 Hình 3.12. Kết quả thử hòa tan các mẫu cốm chứa cefdinir ................................ 40 Hình 3.13. Đồ thị tóm tắt tính phù hợp của mô hình PLS ................................... 42 Hình 3.14. Đồ thị Score Scatter 3D...................................................................... 43 Hình 3.15. Đồ thị biểu diễn xác xuất các biến X thuộc về mô hình (DmodX) .... 44 Hình 3.16. Đồ thị Loading Scatter 3D ................................................................. 44 Hình 3.17. Tầm quan trọng của các biến ảnh hưởng trong mô hình PLS............ 45 Hình 3.18. Hệ số hồi quy của các biến trong mô hình PLS ................................. 47 Hình 3.19. Tương quan hồi quy giữa độ hòa tan thực nghiệm và độ hòa tan dự đoán của mô hình PLS .................................................................................................. 50 Hình 3.20. Cấu trúc tối ưu của ANN 3 lớp .......................................................... 52 Hình 3.21. Tương quan hồi quy giữa độ hòa tan thực nghiệm và độ hòa tan dự đoán trong thẩm định chéo của mô hình ANN 3 lớp .................................................... 54 Hình 3.22. Đồ thị dự đoán độ hòa tan của mô hình ANN 3 lớp tối ưu theo các biến đầu vào ................................................................................................................. 55 Hình 3.23. Cấu trúc của ANN 4 lớp..................................................................... 56 Hình 3.24. Tương quan hồi quy giữa độ hòa tan thực nghiệm và độ hòa tan dự đoán trong thẩm định chéo của mô hình ANN 4 lớp .................................................... 58 ĐẶT VẤN ĐỀ Đối với dạng thuốc rắn dùng đường uống, thử nghiệm hòa tan là một trong các thử nghiệm then chốt của quá trình nghiên cứu phát triển. Độ hòa tan vừa là chỉ tiêu hàng đầu để kiểm soát độ ổn định vừa là yếu tố quan trọng để dự đoán sinh khả dụng in vivo của thuốc. Mô hình in silico dự đoán độ hòa tan là một công cụ hữu hiệu trong việc rút ngắn thời gian và nâng cao chất lượng nghiên cứu phát triển, tối ưu hóa công thức. Trên thế giới, một số phần mềm dự đoán độ hòa tan in silico như DDDPlus đã được áp dụng rộng rãi [33]. Tuy nhiên, những phần mềm này vẫn chưa mô phỏng đầy đủ quá trình hòa tan của dược chất. Một nhóm các phương pháp phân tích dữ liệu đa biến như hồi quy bình phương tối thiểu từng phần (PLS) hoặc mạng neuron nhân tạo (ANN) có khả năng mô hình hóa hàng trăm dữ liệu thực nghiệm và ước đoán được giá trị của các biến đáp ứng nhanh chóng [17], [32]. Các phương pháp này ngày càng được ứng dụng phổ biến để làm nền tảng cho sự phát triển nghiên cứu in silico trong lĩnh vực nghiên cứu phát triển dược phẩm nói chung và dự đoán độ hòa tan của dược chất nói riêng. Gần đây, các nhà khoa học trong nước đang đẩy mạnh nghiên cứu mô phỏng độ hòa tan của một số dược chất dùng theo đường uống. Trong đó, nghiên cứu “Bước đầu mô phỏng quá trình hòa tan của một số dược chất thuộc nhóm chống viêm không steroid” dựa trên mô hình ANN đã thu được kết quả tương đối khả quan [2]. Để đa dạng hóa bộ cơ sở dữ liệu dự đoán độ hòa tan của các dược chất khác nhau, nghiên cứu “Xây dựng mô hình in silico mô phỏng quá trình hòa tan của một số dược chất thuộc nhóm cephalosporin” được thực hiện nhằm đạt được mục tiêu sau: Xây dựng được mô hình dự đoán độ hòa tan của bột dược chất đơn và mẫu cốm hai thành phần chứa dược chất thuộc nhóm cephalosporin với tá dược sử dụng thiết bị thử hòa tan kiểu cánh khuấy. . 1 CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN 1.1. Độ hòa tan và một số mô hình động học của quá trình hòa tan 1.1.1. Vai trò của độ hòa tan trong công nghiệp dược phẩm Theo IUPAC, “hòa tan” được định nghĩa là quá trình trộn lẫn hai pha để tạo ra một pha mới đồng nhất, ví dụ, hòa tan pha rắn vào pha lỏng để tạo thành dung dịch. Tốc độ hòa tan là đại lượng đặc trưng cho quá trình hòa tan, đo lường sự biến đổi của nồng độ chất tan (dC) sau một khoảng thời gian (dt). Độ hòa tan in vitro là thông số chủ chốt trong việc phát triển công thức và kiểm soát chất lượng của dạng thuốc rắn dùng đường uống. Độ hòa tan in vitro vừa là chỉ tiêu hàng đầu để kiểm soát độ ổn định của thuốc vừa là một căn cứ để so sánh chất lượng của các công thức thuốc khác nhau [28]. Ở giai đoạn thiết kế và xây dựng công thức bào chế các dạng thuốc rắn, dược chất ở các dạng khác nhau được thử hòa tan để sàng lọc, đánh giá đặc tính lý hóa, từ đó lựa chọn ra dạng thù hình phù hợp. Dữ liệu này tiếp tục là cơ sở để thiết kế công thức bào chế sơ bộ cho thử nghiệm tiền lâm sàng, lâm sàng pha I, đồng thời có thể gợi ý về những độc tính có thể xảy ra [22]. Trong các giai đoạn sau, phép thử độ hòa tan được dùng để giám sát quá trình sản xuất, xây dựng tiêu chuẩn kiểm nghiệm và đánh giá độ ổn định, độ lặp lại giữa các lô mẻ. Trong một số trường hợp, độ hòa tan còn được sử dụng để ngoại suy trực tiếp các thông số dược động học của thuốc nhờ có tương quan in vivo – in vitro và đóng vai trò là chỉ tiêu thay thế đánh giá tương đương sinh học trong trường hợp được miễn thử nghiệm lâm sàng. Dữ liệu hòa tan còn được xem xét là cơ sở để đánh giá, so sánh sự tương đương, đồng nhất về chất lượng sản phẩm khi có những thay đổi trong quá trình sản xuất sau khi được cấp phép phê duyệt [25]. 1.1.2. Các yếu tố ảnh hưởng đến độ hòa tan của dược chất 1.1.2.1. Đặc tính lý hóa của dược chất a) Độ tan Độ tan là thông số vật lý quan trọng nhất ảnh hưởng đến độ hòa tan của dạng thuốc rắn. Những dược chất tan tốt tạo ra chênh lệch gradient nồng độ lớn nên đẩy nhanh quá trình hòa tan. Đối với những dược chất tan tốt (thuộc nhóm I và III trong 2 bảng phân loại sinh dược học), Cơ quan Y tế Châu Âu (EMA) công bố hướng dẫn ICH Q6A cho phép chỉ tiêu độ rã thay thế cho chỉ tiêu độ hòa tan đối với các dạng bào chế giải phóng nhanh (Độ hòa tan lớn hơn 80% trong 15 phút) nếu tương quan giữa độ rã và độ tan được thiết lập. Đối với những dược chất kém tan (thuộc nhóm II và IV trong bảng phân loại sinh dược học), chỉ tiêu độ hòa tan là chỉ tiêu bắt buộc phải thực hiện và hiện tại chưa có một mô hình nào mô tả cụ thể quá trình hòa tan của các dạng thuốc rắn dùng đường uống chứa các dược chất này [33]. b) Dạng thù hình Dược chất tồn tại ở dạng kết tinh hoặc vô định hình. Theo một số nghiên cứu, dược chất tồn tại dưới dạng thù hình kém ổn định (ví dụ, dạng meta) sẽ có tốc độ hòa tan cao hơn so với các dạng thù hình ổn định nhiệt động lực học, nhưng chúng dễ dàng chuyển hóa thành các dạng ổn định trong một thời gian ngắn [6]. Sử dụng tá dược hoặc các kỹ thuật bào chế có thể tạo ra hoặc làm gia tăng sự chuyển đổi giữa các dạng thù hình này. c) Dạng solvat Dạng khan và các dạng ngậm nước có tốc độ hòa tan rất khác nhau và các dạng này có thể dễ dàng chuyển hóa lẫn nhau tùy thuộc vào nhiệt độ và độ ẩm của môi trường bảo quản, sự có mặt của các tá dược hoặc khi sử dụng các kỹ thuật bào chế. Thông thường dạng khan có nhiệt động lực học cao hơn nên tốc độ hòa tan nhanh hơn dạng ngậm nước. Đối với một số dược chất, dạng khan có thể chuyển thành dạng ngậm nước tại bề mặt tiếp xúc giữa hai pha rắn-lỏng trong quá trình hòa tan, dẫn đến sự thay đổi tốc độ hòa tan và tương đương sinh học [6]. d) Kích thước tiểu phân Kích thước tiểu phân có ảnh hưởng đáng kể đến tốc độ hòa tan, nhất là đối với các dược chất ít tan (thuộc nhóm II và nhóm IV bảng phân loại sinh dược học). Thông thường, với cùng một lượng dược chất, kích thước tiểu phân càng nhỏ thì diện tích bề mặt tiếp xúc với môi trường càng lớn dẫn đến tốc độ hòa tan càng nhanh. Với những dược chất ít tan, biện pháp cải thiện tốc độ hòa tan đơn giản và khả thi là làm thực nghiệm tiền công thức khảo sát ảnh hưởng của kích thước tiểu phân tới tốc độ hòa tan dược chất. Tuy nhiên, các tiểu phân mịn có thể làm giảm 3 tốc độ hòa tan so với các tiểu phân kích thước lớn hơn do chúng dễ dàng kết tập với nhau trong môi trường hòa tan. e) Hệ số khuếch tán Khả năng khuếch tán của mỗi dược chất được đặc trưng bởi hệ số khuếch tán của dược chất đó. Dược chất có hệ số khuếch tán cao thì có xu hướng hòa tan tốt hơn dược chất có hệ số khuếch tán nhỏ. Đại lượng này phụ thuộc vào khối lượng và thể tích của phân tử dược chất, độ nhớt và pH của môi trường [27]. 1.1.2.2. Tá dược Tá dược độn: Loại và hàm lượng tá dược độn trong công thức đều có thể ảnh hưởng đến tốc độ hòa tan của thuốc do tá dược độn chiếm tỷ lệ cao trong viên, cải thiện tính chất cơ lý của dược chất (tăng độ trơn chảy, chịu nén,…) và trong nhiều công thức còn quyết định cơ chế giải phóng của viên. Tuy nhiên cần lưu ý rằng một số loại tá dược độn có thể tạo liên kết với dược chất. Tá dược rã: Quá trình rã của viên nén có ảnh hưởng mạnh mẽ đến tốc độ hòa tan dược chất trong công thức do nó làm tăng diện tích tiếp xúc của tiểu phân dược chất với môi trường xung quanh và quyết định đến sự tiếp xúc của dược chất với dung môi nhanh hay chậm. Tá dược dính: Các tá dược dính tạo tính gắn kết cho các tiểu phân trong khối thuốc, giúp đảm bảo độ bền cơ học của viên nhưng có ảnh hưởng đến quá trình rã của viên (thường là kéo dài thời gian rã của viên) và do đó gây ảnh hưởng đến tốc độ hòa tan. Ví dụ, viên nén ritonavir khi tạo hạt bằng hồ tinh bột cho độ hòa tan cao hơn so với dùng polyvinylpyrrolidon K-30 hay hydroxypropyl methyl cellulose (dung dịch 2% trong nước có độ nhớt 50 cps ở 20 °C) làm tá dược dính (các tá dược dính thêm vào viên được khảo sát với một lượng như nhau) [15]. Tá dược trơn: Các tá dược trơn đa phần là loại khó tan, chúng sẽ tạo ra lớp màng phim kị nước xung quanh chế phẩm làm giảm khả năng thấm ướt nên làm chậm hòa tan. Tuy nhiên, vẫn có số ít loại làm tăng độ tan của dược chất nên sẽ ảnh hưởng đáng kể đến tốc độ hòa tan của viên, ví dụ natri lauryl sulfat. Chất làm tăng độ tan (chất trợ tan): Một số chất có thể làm tăng tốc độ hòa tan của dược chất do làm tăng độ tan của chúng, ví dụ: chất diện hoạt. 4 Vỏ nang: Quá trình hòa tan viên nang diễn ra gồm hai giai đoạn chính, hòa tan vỏ nang và hòa tan phần thuốc bên trong nang. Trong thực tế, khi vỏ nang bắt đầu đứt gãy thì môi trường mới bắt đầu xâm nhập vào phần bên trong nang để hòa tan dược chất và tá dược. Do đó cần xác định được thời gian để vỏ nang bắt đầu đứt gãy (tlag). Một số yếu tố ảnh hưởng đến tlag bao gồm dược chất, tá dược, điều kiện bảo quản. Khi tiếp xúc với các dược chất hút ẩm hoặc trong điều kiện bảo quản ở nơi có nhiệt độ cao, độ ẩm thấp thì vỏ gelatin thường trở nên dai hơn, dẫn đến kéo dài thời gian rã của vỏ nang. Bên cạnh đó, các dược chất nhóm aldehyd có thể tạo liên kết chéo với vỏ nang gelatin, làm vỏ nang rã lâu hơn và làm giảm tốc độ hòa tan của viên. Một số nghiên cứu cũng cho thấy khi tiếp xúc với nguồn phát xạ UVVIS cường độ cao, vỏ nang gelatin sẽ bị thay đổi, dẫn đến tăng thời gian rã. Đối với vỏ nang hydroxypropyl methyl cellulose, pH môi trường hay sự có mặt của các ion cũng kéo dài thời gian rã của vỏ nang. Trong môi trường đệm phosphat, thời gian rã của vỏ nang hydroxypropyl methyl cellulose cao hơn nhiều so với môi trường dịch vị [12]. 1.1.2.3. Điều kiện hòa tan a) Nhiệt độ môi trường hoà tan Quá trình hòa tan đa phần thu nhiệt. Nhiệt độ môi trường hòa tan tăng sẽ làm tốc độ hòa tan tăng theo. b) Thiết bị khuấy trộn Khuấy trộn có ảnh hưởng tất yếu đến hòa tan, khuấy trộn càng mạnh thì hòa tan càng nhanh. Hiểu biết đầy đủ về tác động của sự khuấy trộn tới độ hòa tan giúp đánh giá đúng mức về quá trình hòa tan thuốc thực tế khi sử dụng và đưa ra phương pháp đánh giá, kiểm nghiệm thích hợp. c) pH môi trường Các acid/base yếu thường có sự thay đổi lớn về độ tan khi tăng giảm pH môi trường do sự chuyển dạng từ ion hóa thành không ion hóa và ngược lại. Trong điều kiện sinh lý, pH đường tiêu hóa không hằng định mà tăng dần từ vùng acid ở dạ dày đến hơi kiềm ở vùng ruột già. Do vậy, nó có ảnh hưởng đáng kể đến sự hòa tan của thuốc. Việc sử dụng dạng muối hoặc các hệ đệm trong viên nén và viên 5 nang là một giải pháp thường dùng để tăng tốc độ hòa tan của dược chất dạng acid yếu hoặc base yếu trong điều kiện pH không thuận lợi. d) Thể tích môi trường Trong các thử nghiệm hòa tan, điều kiện “sink” là điều kiện bắt buộc để kết quả độ hòa tan đáng tin cậy. Để đạt được điều kiện “sink”, thể tích môi trường hòa tan thường gấp 5 -10 lần thể tích tạo dung dịch bão hòa dược chất. Khi dược chất có độ tan kém, thể tích môi trường hòa tan không hợp lý có thể dẫn đến nồng độ dược chất hòa tan đạt tới nồng độ bão hòa và kết quả thử hòa tan sẽ không còn chính xác. 1.1.3. Một số mô hình động học mô phỏng độ hòa tan theo thời gian Dựa trên thuyết khuếch tán, nhiều mô hình toán học mô phỏng độ hòa tan của dược chất theo thời gian đã được thiết lập. Mô hình mô phỏng đầu tiên là phương trình động học bậc 0, khi quan sát những hệ giải phóng chậm không có quá trình rã và không bao giờ đạt đến trạng thái cân bằng. Tiếp sau đó, nhận thấy sự ảnh hưởng của chênh lệch gradient nồng độ, phương trình động học bậc 1 được đề xuất áp dụng. Đây chính là tiền thân của phương trình Noyes-Whitney và sau đó nó còn tiếp tục được cải tiến thêm bởi Nerst-Brunner và Hixson-Crowell [7], [9], [28]. Khi các dạng bào chế giải phóng kéo dài phát triển, khá nhiều tác giả quan tâm và mô phỏng thành công quá trình hòa tan dược chất của những dạng bào chế này do những cơ chế đã được nắm rõ. Higuchi dựa trên đặc điểm về vi cấu trúc trong viên đã xây dựng mô hình hòa tan cho các tiểu phân phân tán trong một hệ cốt đồng nhất (rắn hoặc bán rắn). Higuchi đã xét đến vai trò của độ xốp và thể tích môi trường hòa tan có thể thấm vào viên, qua đó tính được hệ số khuếch tán hiệu dụng của dược chất qua các lỗ kênh. Seki sau đó tiếp tục kế thừa và mở rộng thêm cho hệ cốt không đồng nhất. Korsmeyer và Peppas ngoài việc đánh giá về đặc điểm cấu trúc bên trong còn đề cập đến yếu tố kích thước hình học của viên để xây dựng mô hình hòa tan bán kinh nghiệm đơn giản. Hoffenberg đã phân tích sự giải phóng dược chất từ cốt ăn mòn với nhiều hình dạng khác nhau (hình cầu, hình trụ, hình tấm mỏng) để xây dựng mô hình hòa tan với giả thiết tốc độ giải phóng dược chất được quyết định bởi tốc độ ăn mòn của cốt. Bên cạnh đó, có những mô hình như 6 mô hình Weibull, chỉ đơn thuần dựa trên việc quan sát các kết quả trong thực tế, rồi số hóa qua một phương trình mang tính kinh nghiệm, không có thông số hóa lý nào của mẫu thử. Do vậy, mô hình Weibull gần như rất có ít ý nghĩa trong thực tế và khó được sử dụng để thiết lập tương quan in vitro – in vivo [7], [9], [28]. Hiện tại, vẫn chưa có mô hình nào có thể mô tả tổng quát một cách đầy đủ, chính xác về các yếu tố ảnh hưởng đến quá trình hòa tan của các dạng thuốc rắn đường uống, nhất là với dạng viên nén, viên nang quy ước. Do vậy, việc xây dựng bộ dữ liệu hòa tan tiến tới thiết lập mô hình giải phóng dược chất in silico cho từng nhóm dược chất là rất cần thiết [7], [9], [28]. 1.2. In silico trong nghiên cứu phát triển và sản xuất thuốc Trí tuệ nhân tạo ngày càng được ứng dụng phổ biến trong mọi lĩnh vực đặc biệt là khoa học công nghệ. Gần đây, những nghiên cứu nền tảng về các mô hình rời rạc, học sâu, chuyên biệt và các hệ thống phức tạp đang trở thành trọng tâm trong phát triển trí tuệ nhân tạo. Các phần mềm ứng dụng trí tuệ nhân tạo liên tục được phát triển, bổ sung và cập nhật [26]. Trong lĩnh vực dược phẩm, in silico là một loại hình nghiên cứu mới sử dụng trí tuệ nhân tạo thông qua các mô hình giả lập trên máy tính [16], [30]. Năm 2005, US-FDA đã đưa ra sáng kiến phát triển dược phẩm là chất lượng theo thiết kế (QbD) nhằm đảm bảo chất lượng thuốc bằng cách dùng các mô hình thống kê (như phần mềm SIMCA 15 – Sartorius, JMP Pro 2013 – SAS), các công cụ quản lý rủi ro. QbD được xây dựng thay cho phương pháp chất lượng theo thử nghiệm (QbT) với mục đích sử dụng các thử nghiệm kiểm tra chất lượng trọng yếu để thiết kế sản phẩm, quy trình và kết hợp các hiểu biết về công thức và quy trình trong hệ thống quản lý nguy cơ. Phương pháp QbT vẫn sử dụng một số yếu tố chất lượng quan trọng dựa trên các hướng dẫn và kinh nghiệm thay vì hiểu rõ quy trình cơ học và tương tác giữa dược chất với tá dược. Sự khác biệt giữa QbT và QbD cơ bản như sau [18], [19]: 7 Bảng 1.1. Sự khác biệt giữa QbT và QbD Khía cạnh QbT QbD Đảm bảo chất lượng Chất lượng được đảm bảo qua kiểm soát, kiểm nghiệm. Tiêu chuẩn chất lượng dựa trên đánh giá các lô đã sản xuất Chất lượng được tích hợp trong quá trình thiết kế công thức và quy trình dựa trên dữ liệu khoa học. Tiêu chuẩn chất lượng dựa trên hiệu quả của sản phẩm Tính hệ Dữ liệu không có sự liên kết Dữ liệu chứa nhiều kiến thức và thống của dữ chặt chẽ, không cho thấy hiểu biết về công thức và quy trình liệu bức tranh chung sản phẩm. sản xuất sản phẩm Quy trình sản xuất Quá trình sản xuất ít thay đổi, không khuyến khích thay đổi. Thẩm định dựa trên lô đầy đủ. Chú ý vào tối ưu hóa và độ tái lặp. Thay đổi trong không gian thiết kế. Tiếp cận theo vòng đời sản phẩm. Chú ý vào chiến lược kiểm và tính vững bền. Sử dụng các phương pháp thống kê. Quá trình sản xuất có thể thay đổi trong không gian thiết kế, cho phép sản xuất liên tục. Tiêu chuẩn Phương tiện kiểm nghiệm Là một phần của chiến lược kiểm chất lượng hàng đầu. Dựa trên dữ liệu soát chất lượng. Dựa trên hiệu thành phẩm có sẵn của các lô. năng mong muốn của sản phẩm. Chiến lược Dựa trên việc kiểm soát chất Dựa trên kiểm soát nguy cơ. Chất kiểm soát lượng của các sản phẩm lượng được cải thiện. chất lượng trung gian và thành phẩm. Một trong những điểm quan trọng của QbD là phải đánh giá được ảnh hưởng của nguyên liệu cũng như các thông số quy trình sản xuất đến chất lượng sản phẩm. Việc thiết kế các mô hình hấp thu và thiết lập tương quan in vivo-in vitro là một trong những lĩnh vực then chốt của nghiên cứu in silico [13]. Dữ liệu dự đoán quá trình giải phóng thuốc, mối quan hệ giữa độ hòa tan và sinh khả dụng là cơ sở quan trọng để thực hiện QbD [20], [23]. Mặc dù đã được sử dụng rất thường xuyên và phổ biến nhưng quá trình hòa tan và các yếu tố ảnh hưởng tới độ hòa tan vẫn còn chưa được hiểu biết đầy đủ. Mô hình QbD của US-FDA khuyến khích việc tiếp cận, tìm hiểu sâu hơn quá trình hòa tan một cách toàn diện, mang tính hệ thống để đảm bảo hiệu quả điều trị của chế phẩm, giảm bớt sự khác biệt điều trị giữa các cá thể. Sự tương quan giữa độ hòa tan in vitro và hiệu quả của các dạng thuốc thúc 8 đẩy quá trình nghiên cứu diễn ra nhanh hơn. Sử dụng phương pháp in silico để dự đoán độ hòa tan in vivo tạo ra các thuốc hiệu quả hơn bằng cách giảm thiểu thử nghiệm các công thức dự kiến [21]. Berna Dogan và cộng sự đã xây dựng được công thức dự đoán độ hòa tan nội tại của tinh thể aspirin có độ chính xác khá cao. Mô hình này có thể được áp dụng cho các dược chất khác cũng như thuốc hai thành phần [8]. Chính vì vậy, US-FDA cho rằng nghiên cứu in silico là một trong những giải pháp hữu hiệu để thúc đẩy việc thay thế QbT bằng QbD [19]. Trong số nhiều ứng dụng in silico đã được thương mại hóa, DDDPlusTM là một chương trình công nghệ tiên tiến giúp mô hình hóa và mô phỏng sự hòa tan của các dược chất và nhiều dạng bào chế như bột thuốc, viên nén, viên nang, viên hai lớp, viên bao giải phóng kéo dài trong các điều kiện thí nghiệm khác nhau. DDDPlusTM thường được tích hợp các công cụ khác như ADMET PredictorTM và GastroPlusTM. Đây đều là sản phẩm thương mại của Simulations Plus Inc.. DDDPlusTM giúp dự đoán ảnh hưởng của những thay đổi trong công thức bào chế và thông số quá trình đến sự hòa tan in vitro để tối ưu hóa công thức thuốc [3]. Mới đây, Liên đoàn dược phẩm châu Âu (European Federation of Pharmaceutical Industries and Associations) đã thực hiện dự án OrBiTo với mục tiêu tối ưu hóa quá trình phát triển thuốc dùng đường uống thông qua việc áp dụng hiệu quả và sáng tạo các công cụ sinh dược học. Dự án OrBiTo có nhiệm vụ chính là đánh giá tính chính xác của các mô hình dự đoán in vitro và in silico để cung cấp dữ liệu thẩm định các liều dùng khác nhau nhằm hỗ trợ việc cấp phép lưu hành thuốc và giám sát quy trình sản xuất thuốc một cách toàn diện [20]. Tuy nhiên, việc nghiên cứu mô phỏng quá trình hòa tan của dược chất vẫn còn rất mới đối với các nhà khoa học tại Việt Nam. Do đó, nhóm nghiên cứu của Nguyễn Trần Linh đã tập trung nghiên cứu mô phỏng độ hòa tan in silico của một số dược chất ít tan trong nước. Một số mô hình đã được Quản Duy Quang xây dựng dựa trên đặc điểm của dược chất, tá dược và thông số thiết bị khuấy trộn. Những kết quả thu được hứa hẹn thúc đẩy nghiên cứu dạng thuốc rắn dùng đường uống nhanh hơn, hiệu quả hơn [2]. 9 Dưới đây là một số mô hình toán học đã được áp dụng trong các nghiên cứu in silico mô phỏng và dự đoán độ hòa tan của dược chất. 1.2.1. Mạng neuron nhân tạo 1.2.1.1. Cấu tạo và phương thức hoạt động của các đơn vị neuron ANN là một hệ thống mô phỏng xử lý thông tin được nghiên cứu từ hệ thống thần kinh của sinh vật, trong đó một mô hình toán học được tạo ra giống như bộ não để xử lý thông tin. ANN rất hiệu quả trong việc mô tả các tương quan đa biến phi tuyến tính phức tạp. ANN được tạo thành bởi sự kết nối giữa rất nhiều đơn vị thần kinh gọi là perceptron. Cấu trúc chung của một ANN gồm 3 thành phần bao gồm: lớp nhập (input layer), lớp ẩn (hidden layer) và lớp xuất (output layer). Mỗi biến xi trong lớp nhập có một trọng số wi thể hiện mức độ quan trọng của dữ liệu đầu vào với quá trình xử lý thông tin [14]. Hình 1.1. Cấu trúc của ANN 1.2.1.2. Đặc trưng của ANN  Cấu trúc liên kết mạng o Mạng tĩnh (static network) Trong mạng tĩnh, thông tin chỉ lan truyền theo một hướng duy nhất từ lớp nhập đến lớp xuất. Loại mạng tĩnh đơn giản và phổ biến nhất là mạng perceptron đa lớp (multilayer perceptron). Cấu tạo của mạng này gồm: lớp nhập (input), tối thiểu một lớp ẩn (hidden) và lớp xuất (output). 10