Bước đầu xây dựng mô hình mô phỏng in silico quá trình hòa tan của một số dược chất ít tan trong nước thuộc nhóm cephalosporin

Thử nghiệm hòa tan là một trong các thử nghiệm then chốt trong quá trình nghiên cứu phát triển, sản xuất và đảm bảo chất lượng của một số loại thuốc rắn đường uống.. Do đó, đề tài “Bước

BỘ Y TẾ

TRƯỜNG ĐẠI HỌC DƯỢC HÀ NỘI

NGUYỄN THỊ HIỀN

MÃ SINH VIÊN : 1201193

BƯỚC ĐẦU XÂY DỰNG

MÔ HÌNH MÔ PHỎNG IN SILICO QUÁ TRÌNH HÒA TAN CỦA MỘT SỐ

DƯỢC CHẤT ÍT TAN TRONG NƯỚC THUỘC NHÓM CEPHALOSPORIN

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP DƯỢC SĨ

HÀ NỘI – 2017

BỘ Y TẾ

TRƯỜNG ĐẠI HỌC DƯỢC HÀ NỘI

NGUYỄN THỊ HIỀN

MÃ SINH VIÊN : 1201193

BƯỚC ĐẦU XÂY DỰNG

MÔ HÌNH MÔ PHỎNG IN SILICO QUÁ TRÌNH HÒA TAN CỦA MỘT SỐ

DƯỢC CHẤT ÍT TAN TRONG NƯỚC THUỘC NHÓM CEPHALOSPORIN

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP DƯỢC SĨ

LỜI CẢM ƠN

Lời đầu tiên, tôi xin bày tỏ lòng kính trọng và sự biết ơn sâu sắc đến:

TS Nguyễn Trần Linh

DS Nguyễn Quốc Công

là những người thầy đã trực tiếp hướng dẫn và tận tình chỉ bảo, giúp đỡ tôi hoàn thành khóa luận này

Tôi cũng xin gửi lời cảm ơn chân thành đến DS Quản Duy Quang và bạn Bùi Phương Anh, cùng thầy cô và các anh chị kỹ thuật viên Bộ môn Bào chế đã nhiệt tình giúp đỡ tôi trong thời gian thực nghiệm tại bộ môn

Tôi cũng xin cảm ơn tới Ban Giám hiệu, các phòng ban, các thầy cô giáo và cán

bộ nhân viên Trường Đại học Dược Hà Nội đã tận tình dạy dỗ tôi trong những năm tháng học tập tại trường

Cuối cùng, xin gửi lời biết ơn sâu sắc đến gia đình, người thân và bạn bè đã luôn giúp đỡ và động viên tôi trong suốt 5 năm học tập và thực hiện khóa luận

Hà Nội, ngày 18 tháng 5 năm 2017

Sinh viên

Nguyễn Thị Hiền

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC BẢNG

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

ĐẶT VẤN ĐỀ 1

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN 2

1.1 Phương pháp in silico 2

Vai trò của in silico trong nghiên cứu phát triển thuốc mới 2

In silico trong bào chế và công nghiệp dược 3

Khái quát một số thuật toán sử dụng trong chương trình mô phỏng 4

1.2 Độ hòa tan 4

Phân biệt độ tan, độ hòa tan, tốc độ hòa tan 4

Vai trò của phép thử hòa tan 5

Các yếu tố ảnh hưởng đến sự hòa tan của viên nén 6

Động học hòa tan của cốm chứa dược chất và tá dược 8

1.3 Các phương trình động học hòa tan cho bột dược chất đơn 9

Các phương trình động học cổ điển 9

Phương trình chuyển khối 11

1.4 Mạng neuron nhân tạo 12

Cấu tạo mạng neuron nhân tạo 12

Đặc trưng của mạng neuron nhân tạo 12

Ví dụ nghiên cứu dự đoán độ hòa tan bằng mạng neuron nhân tạo 14

1.5 Phương pháp đánh giá độ phù hợp của mô hình 15

1.6 Đặc điểm và điều kiện thử hòa tan của dược chất sử dụng trong nghiên cứu 15

1.7 Phần mềm dự đoán độ hòa tan DDDPlus TM 16

CHƯƠNG 2 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 17

2.1 Nguyên liệu và thiết bị nghiên cứu 17

Nguyên liệu 17

Thiết bị 17

2.2 Nội dung nghiên cứu 17

2.3 Phương pháp nghiên cứu 18

Chuẩn bị các mẫu thử hòa tan 18

Xác định một số đặc tính tiểu phân dược chất 18

Thử hòa tan thực nghiệm 19

Xây dựng phương trình động học hòa tan cho bột dược chất đơn 22

Xây dựng mạng neuron nhân tạo để dự đoán hệ số cản trở hòa tan 24

CHƯƠNG 3 THỰC NGHIỆM, KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN 26

3.1 Thẩm định tính tuyến tính của phương pháp định lượng dược chất 26

Cefuroxim axetil 26

Cefixim 27

3.2 Xác định một số đặc tính của tiểu phân dược chất 28

Phân bố kích thước tiểu phân dược chất 28

Hệ số khuếch tán 31

Độ tan 31

3.3 Thử hòa tan thực nghiệm 32

Kết quả thử hòa tan bột dược chất đơn 32

Kết quả thử hòa tan cốm dược chất và tá dược 34

3.4 Kết quả xây dựng mô hình 36

Mô hình cho bột dược chất đơn 36

Mô hình cho cốm dược chất và tá dược 39

3.5 Dự đoán độ hòa tan bằng phần mềm DDDPlus TM 41

3.6 Bàn luận 44

Chương trình dự đoán độ hòa tan của bột dược chất đơn 44

Mạng neuron nhân tạo dự đoán hệ số cản trở hòa tan của tá dược 44

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 46 TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT

(Artificial Neural Network)

(Computer – Aided Drug Design)

(Computational Fluid Dynamics)

(Discrete Element Method)

(Elman Dynamic Neural Network)

(U.S Food and Drug Administration)

các Đăng ký Dược phẩm sử dụng trên người

(The International Council for Harmonisation of Technical Requirements for Pharmaceuticals for Human Use)

(In vivo – In vitro Correlation)

(MultiLayer Perceptron)

(Quality by Design)

(United States Pharmacopoeia)

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 1.1 Một số nghiên cứu dự đoán độ hòa tan in vitro sử dụng ANN 14

Bảng 1.2 Đặc điểm và điều kiện thử hòa tan của một số dược chất nhóm cephalosporin 16

Bảng 2.1 Các nguyên liệu sử dụng trong quá trình thực nghiệm 17

Bảng 2.2 Điều kiện thử hòa tan cho các mẫu dược chất đơn 20

Bảng 2.3 Điều kiện thử hòa tan cho các mẫu cốm chứa dược chất và tá dược 21

Bảng 3.1 Độ hấp thụ cefuroxim axetil ở các nồng độ khác nhau 26

Bảng 3.2 Độ hấp thụ của cefixim ở các nồng độ khác nhau 27

Bảng 3.3 Hệ số khuếch tán của các dược chất 31

Bảng 3.4 Độ tan của các dược chất trong các môi trường 31

Bảng 3.5 Giá trị dcrit và k dự đoán theo chương trình I 36

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

Hình 1.1 CADD trong các giai đoạn nghiên cứu phát triển thuốc mới 3

Hình 1.2 Vai trò trung tâm của thử nghiệm hòa tan trong quá trình nghiên cứu phát triển thuốc 5

Hình 1.3 Sơ đồ hòa tan của cốm chứa dược chất và tá dược 8

Hình 1.4 Cấu tạo của ANN 12

Hình 1.5 Cấu tạo mạng MLP (trái) và mạng EDNN (phải) 13

Hình 1.6 Một số hàm chuyển thường gặp 13

Hình 2.1 Sơ đồ chương trình I 23

Hình 2.2 Sơ đồ chương trình II 24

Hình 3.1 Sự phụ thuộc giữa độ hấp thụ và nồng độ cefuroxim axetil trong acid hydrocloric pH 1,2 26

Hình 3.2 Sự phụ thuộc giữa độ hấp thụ và nồng độ cefixim trong đệm phosphat pH 6,0 27

Hình 3.3 Sự phụ thuộc giữa độ hấp thụ và nồng độ cefixim trong đệm phosphat pH 6,4 28

Hình 3.4 Phân bố kích thước tiểu phân của các phân đoạn cefuroxim axetil 29

Hình 3.5 Phân bố kích thước tiểu phân của các phân đoạn cefixim 30

Hình 3.6 Kết quả thử hòa tan các phân đoạn dược chất Cefuroxim axetil 32

Hình 3.7 Kết quả thử hòa tan các phân đoạn dược chất cefixim 33

Hình 3.8 Kết quả thử hòa tan các mẫu cốm chứa Cefuroxim axetil 34

Hình 3.9 Kết quả thử hòa tan các mẫu cốm chứa cefixim 35

Hình 3.10 Tương quan giữa kết quả độ hòa tan thực tế và độ hòa tan dự đoán của bột dược chất đơn theo sơ đồ I tại 50 vòng/phút 36

Hình 3.11 Tương quan giữa kết quả độ hòa tan thực tế và độ hòa tan dự đoán của bột dược chất đơn theo chương trình I tại 75 vòng/phút 37

Hình 3.12 Mô hình CFD dự đoán tốc độ dòng chảy trong thiết bị thử hòa tan 38

Hình 3.13 Tương quan giữa kết quả độ hòa tan thực tế và độ hòa tan dự đoán của cốm theo chương trình II 39

Hình 3.14 MSE theo số neuron lớp ẩn trong mạng MLP 40 Hình 3.15 Tương quan giữa hệ số f thực tế và hệ số f dự đoán với mạng MLP 40Hình 3.16 MSE theo số lớp ẩn của mạng EDNN 41 Hình 3.17 Tương quan giữa hệ số f thực tế và hệ số f dự đoán với mạng EDNN 41

Hình 3.19 Kết quả độ hòa tan thực tế và dự đoán của cefuroxim axetil bằng

ĐẶT VẤN ĐỀ

Ngành công nghiệp Dược đang có những thay đổi đáng kể trong những năm

qua Bên cạnh những khó khăn về thời gian và chi phí trong nghiên cứu phát triển

thuốc mới, sự xuất hiện nhiều bệnh khó chữa như ung thư và vấn đề kháng thuốc là những thách thức lớn nhất cho ngành công nghiệp Dược hiện nay Các phương pháp nghiên cứu cổ điển dựa trên kinh nghiệm và thí nghiệm kiểu “thử – lỗi” khó có thể tạo nên những đột biến trong quá trình tìm kiếm nhân tố mới nhằm phát triển thành thuốc Cùng với sự phát triển của sinh học phân tử và khoa học máy tính, các phương

pháp trợ giúp bởi máy tính (in silico) được ứng dụng vào nhiều khâu của quá trình nghiên cứu phát triển và sản xuất thuốc Việc áp dụng các phương pháp in silico sẽ

có nhiều ưu thế, tìm ra các thuốc mới tốt hơn và ít độc tính hơn đồng thời rút ngắn thời gian và tiết kiệm chi phí

Thử nghiệm hòa tan là một trong các thử nghiệm then chốt trong quá trình nghiên cứu phát triển, sản xuất và đảm bảo chất lượng của một số loại thuốc rắn đường uống Mô hình dự đoán dữ liệu độ hòa tan sẽ là một công cụ hữu hiệu trong việc nghiên cứu phát triển, tối ưu hóa công thức của một thuốc

Tại Việt Nam, việc ứng dụng in silico trong ngành Dược khá mới mẻ và chưa

có nhiều nghiên cứu Do đó, đề tài “Bước đầu xây dựng mô hình mô phỏng in silico quá trình hòa tan của một số dược chất ít tan trong nước thuộc nhóm

cephalosporin” được thực hiện nhằm đạt được mục tiêu sau:

Xây dựng mô hình mô phỏng quá trình hòa tan của hai dược chất ít tan trong nước thuộc nhóm cephalosporin bao gồm cefuroxim axetil và cefixim từ dạng cốm bột hai thành phần

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN

1.1 Phương pháp in silico

In silico là sự diễn đạt của các hoạt động được thực hiện trên máy tính hoặc

thông qua sự mô phỏng trên máy tính Vào ngày 5 tháng 10 năm 1981, tạp chí Fortune xuất bản bài báo có trang bìa tựa đề "Cuộc cách mạng công nghiệp kế tiếp: Thiết kế thuốc bằng máy tính tại Merck", đây được coi là sự khởi đầu của thời đại thiết kế thuốc hỗ trợ bởi máy tính (Computer – aided drug design – CADD) Những sản phẩm đầu tiên của CADD bao gồm dorzolamid (1995), captopril (1981), saquinavir (1995), tirofiban (1998) [23]

Vai trò của in silico trong nghiên cứu phát triển thuốc mới

Nghiên cứu và phát triển thuốc mới là một quá trình rất khó khăn, tốn kém thời gian và tiền bạc Ước tính để đưa một thuốc mới ra thị trường mất khoảng 7 – 12 năm

và tiêu tốn khoảng 1,2 tỉ đôla Mỹ [12] Ở Mỹ, từ 1993 đến 2004, mặc dù chi phí

nghiên cứu và phát triển thuốc (R&D) đã tăng 147%, hồ sơ đăng kí mới nộp lên cơ quan quản lý thực phẩm và dược phẩm Hoa Kỳ (FDA) chỉ tăng 38% và số lượng thuốc thực sự mới chỉ tăng có 7% [27] Năm 2002, chỉ có tổng số 17 hoạt chất mới (New chemical entity – NCEs) được FDA thông qua [13] Các cơ quan quản lý cũng như các công ty dược đang tham gia tích cực vào phát triển các công cụ máy tính trong R&D (Computer – Aided Drug Discovery and Development – CADDD) kết hợp với lĩnh vực hóa học và sinh học để tối ưu hóa, tinh giản quá trình phát minh, thiết kế, phát triển và tối ưu hóa thuốc, tiết kiệm thời gian tiền bạc và các nguồn lực

Các phương pháp in silico được ứng dụng vào nhiều khâu của quá trình nghiên

cứu và phát triển thuốc bao gồm:

Hình 1.1 CADD trong các giai đoạn nghiên cứu phát triển thuốc mới [5]

Trong lĩnh vực nghiên cứu và phát triển thuốc mới, công cụ in silico rất hữu ích

trong việc sàng lọc các hợp chất có tiềm năng trở thành thuốc thông qua quá trình sàng lọc ảo Ví dụ, trong một dự án của World Community Grid, các nhà khoa học sàng lọc hơn 35 triệu hợp chất chống lại một số protein đậu mùa và trả lại hơn 100.000 kết quả (hits) trong 72 giờ đầu tiên, trong đó có 44 ứng viên thuốc tiềm năng đã được xác định [12] Năm 2003, trong một nghiên cứu tiến hành sàng lọc tìm kiếm chất ức

hiệu năng cao (High Throughput Screening – HTS) ảo có khả năng tạo ra cùng một chất dẫn đường như HTS truyền thống theo đầy đủ quy trình [23]

In silico trong bào chế và công nghiệp dược

Năm 2005, FDA cùng ICH đã đưa ra sáng kiến “Chất lượng theo Thiết

kế (QbD)” (Theo ICH, 2005) nhằm bảo đảm chất lượng thuốc bằng cách dùng các

phương pháp thống kê, phân tích và quản lý rủi ro trong viê ̣c thiết kế, phát triển và sản xuất các loa ̣i thuốc Trong mô hình QbD, mô hình toán học có thể được sử dụng

ở mọi giai đoạn phát triển sản phẩm thuốc [16]

Mô hình tương quan in vivo – in vitro (In vivo – In vitro Correlation – IVIVC)

là một trong những lĩnh vực nghiên cứu hàng đầu của nghiên cứu in silico Mô hình

này giúp dự đoán ảnh hưởng của sản phẩm tương lai hoặc sự thay đổi của thông số

quá trình đến sự biểu hiện in vivo của thuốc thông qua sự hòa tan in vitro [9] Mô hình dự đoán đặc tính dược động học in vivo của thuốc dựa trên đặc điểm sinh lý

(Physiologically based pharmacokinetic modeling – PBPK) đã được một số công ty

như Simulations Plus Inc xây dựng giúp tối ưu hóa công thức bằng cách đánh giá ảnh hưởng các thông số đầu vào như kích thước tiểu phân, độ tan, độ tan theo pH và

độ hòa tan

Khái quát một số thuật toán sử dụng trong chương trình mô phỏng

Hầu hết các thuật toán để xây dựng chương trình mô phỏng hiện nay có thể được phân thành 2 nhóm sau: dạng logic được thiết lập bằng các định lý, định luật đã được chứng minh đầy đủ hoặc dạng kinh nghiệm nhờ vào việc khái quát hóa quan hệ nhân quả theo các số liệu quan sát thực tế [20]

Các mô hình dự đoán dựa trên các thuật toán logic được sử dụng phổ biến trong ngành công nghiệp Dược hiện nay bao gồm mô hình phần tử rời rạc (Discrete Element Modelling – DEM) và phương pháp tính toán động lực học chất lưu (Computational Fluid Dynamics – CFD) DEM và CFD là các thuyết cơ học có thể mô tả được sự chuyển động của các hạt trong thiết bị hoặc sự tương tác của chúng với dòng chất lỏng và được ứng dụng trong nhiều giai đoạn của quy trình sản xuất như pha trộn, xay nghiền, tạo hạt, bao và dập viên Các thuật toán thuần logic có tính phổ quát cao, thường đi sâu vào bản chất vấn đề và được áp dụng rộng rãi nhưng khá phức tạp Trái lại, thiết lập các mô hình bằng thuật toán kinh nghiệm có phần đơn giản hơn Các mô hình này giúp xây dựng mối tương quan biểu kiến giữa dữ liệu đầu vào các biến đầu ra nhờ vào những công cụ thống kê, phân tích mặt đáp (Response Surface Methodology) hoặc mạng neuron nhân tạo (Artificial Neural Network – ANN) [20] Các thuật toán này không đòi hỏi phải nắm rõ cơ chế cụ thể của các quá trình xảy ra

và có thể nhanh chóng triển khai rộng rãi thực tế Tuy nhiên, khả năng tiên đoán của các mô hình kinh nghiệm thường phụ thuộc rất nhiều vào độ chính xác của dữ liệu đầu vào

1.2 Độ hòa tan

Phân biệt độ tan, độ hòa tan, tốc độ hòa tan

Theo IUPAC, “hòa tan” được định nghĩa là quá trình trộn lẫn hai pha để tạo ra một pha mới đồng nhất Độ tan (S) của một chất là lượng chất tối đa của chất đó tan trong dung môi để tạo thành dung dịch đồng nhất trong điều kiện nhất định

Độ hòa tan của một thuốc được định nghĩa là lượng thuốc đó hòa tan vào trong

môi trường sau một khoảng thời gian t nhất định

Tốc độ hòa tan là một 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) Tốc độ hòa tan nhanh thì độ hòa tan sẽ lớn, và ngược lại, tốc độ hòa tan chậm thì độ hòa tan sẽ nhỏ

Vai trò của phép thử hòa tan

Thử nghiệm hòa tan chiếm vị trí trung tâm quan trọng trong quá trình nghiên cứu phát triển thuốc, đặc biệt với các dạng thuốc rắn dùng đường uống [21] Đây là một thử nghiệm phân tích quan trọng sử dụng để kiểm tra sự thay đổi tính chất lý hóa của dược chất

Hình 1.2 Vai trò trung tâm của thử nghiệm hòa tan trong quá trình nghiên

cứu phát triển thuốc

Trong giai đoạn nghiên cứu tiền công thức, độ hòa tan của dược chất tinh khiết

là công cụ quan trọng để đánh giá tính chất lý hóa từ đó lựa chọn ra loại kết tinh phù hợp Dữ liệu này tiếp tục là cơ sở để thiết kế công thức bào chế và tối ưu hóa tỷ lệ các thành phần để đạt tiêu chí giải phóng thuốc cho thử nghiệm tiền lâm sàng và lâm sàng Ví dụ trong trường hợp của phenytoin, khi thay thế tá dược độn calci sulfat bằng lactose, tốc độ hòa tan tăng lên do sự tạo thành muối calci phenytoin kém tan trong nước hơn so với phenytoin, dẫn tới tăng độc tính của phenytoin [17]

Trong các giai đoạn sau, thử nghiệm hòa tan được sử dụng để làm tiêu chuẩn kiểm nghiệm, đánh giá sự đồng đều chất lượng giữa các lô mẻ và cung cấp sự đảm bảo liên tục, sự đồng nhất và toàn vẹn của sản phẩm, đánh giá chất lượng thuốc liên quan đến độ ổn định và thời gian bán thải

Hướng dẫn của US-FDA về thử nghiệm hòa tan cho dạng thuốc rắn quy ước bao gồm hướng dẫn sử dụng hệ thống phân loại sinh dược học (BCS) cho các thử nghiệm hòa tan tương đương sinh học dựa trên độ tan và tính thấm Theo hướng dẫn

của BCS, thử nghiệm hòa tan in vitro có thể là công cụ hữu hiệu để dự đoán biểu hiện

in vivo của thuốc và giúp giảm số lượng nghiên cứu sinh khả dụng (SKD) hoặc tương

đương sinh học theo yêu cầu Thử nghiệm hòa tan còn là cơ sở để cơ quan quản lý cấp phép phê duyệt cho những thay đổi trong quy trình sản xuất sau đăng ký (các SUPAC) [21]

Các yếu tố ảnh hưởng đến sự hòa tan của viên nén

Các yếu tố ảnh hưởng đến sự hòa tan của viên nén có thể được phân làm bốn nhóm gồm: đặc tính lý hóa của dược chất, công thức bào chế, quy trình sản xuất và môi trường hòa tan [1], [2]

Đặc tính lý hóa của dược chất

Độ tan của dược chất

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 đẩy nhanh quá trình hòa tan

Kích thước tiểu phân dược chất

Giảm kích thước tiểu phân dược chất làm tăng diện tích bề mặt tiếp xúc giữa tiểu phân chất rắn với môi trường hòa tan do đó thường dẫn đến tăng tốc độ hòa tan 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 (KTTP) tới tốc độ hòa tan dược chất Ví dụ, digoxin cho thấy khả năng sinh khả dụng tăng 100% khi kích thước hạt của nó đã được giảm từ 100 µm xuống xấp xỉ 10 µm [7]

Dạng thù hình

Một dược chất rắn có thể tồn tại ở dạng vô định hình, dạng kết tinh dưới nhiều dạng tinh thể khác nhau, dạng khan hay dạng solvat hóa Mỗi dạng tồn tại thể hiện tính chất vật lý khác nhau như: điểm chảy, độ tan, tốc độ hòa tan, độ ổn định, Vì vậy, dạng thù hình của dược chất ảnh hưởng đến độ hòa tan của dược chất Ví dụ, novobioxin, dạng vô định hình hòa tan nhanh hơn dạng kết tinh 10 lần [2] Cũng có trường hợp ngược lại, ví dụ độ hòa tan của dạng vô định hình của erythromycin estolat thấp hơn đáng kể so với dạng tinh thể

Hệ số khuếch tán

Đại lượng này phụ thuộc vào khối lượng và thể tích chiếm chỗ trong không gian của phân tử dược chất Phân tử càng nặng, càng cồng kềnh thì hệ số khuếch tán càng nhỏ và có xu hướng hòa tan kém hơn các phân tử nhẹ, kích thước nhỏ Giá trị này còn bị thay đổi theo độ nhớt của môi trường

Công thức bào chế

Trong công thức viên nén chứa nhiều loại tá dược khác nhau Mỗi tá dược đều

có ảnh hưởng nhất định đến khả năng giải phóng và hòa tan dược chất từ viên, phụ thuộc vào loại tá dược, tỉ lệ dược chất/tá dược,

Tá dược có thể tương tác tương kị với dược chất, do đó có thể đẩy nhanh quá trình phân hủy dược chất hoặc có thể làm tăng độ ổn định của dược chất Tương tác

có thể xảy ra trong suốt quá trình bào chế như nghiền, trộn, sấy, tạo hạt, dẫn đến độ hòa tan thay đổi Ví dụ, Polysorbat 80 trong viên nang có thể tạo ra formaldehyd do

sự tự oxy hóa, tạo nên một màng film làm biến tính bề mặt trong của nang và làm giảm độ hòa tan của viên nang

Một số yếu tố thuộc về quy trình sản xuất

Tất cả các giai đoạn trong quá trình sản xuất viên nén đều có thể ảnh hưởng đến

độ hòa tan của dược chất: nghiền trộn, tạo hạt, sấy, dập viên,

Ảnh hưởng của các yếu tố thuộc về môi trường hòa tan

Sự khuấy trộn

Khuấy trộn có ảnh hưởng đến hòa tan tùy thuộc vào tốc độ khuấy, loại thiết bị, mức độ của dòng chảy tầng và dòng chảy rối trong hệ thống, hình dạng và thiết kế của bộ phận khuấy, Khuấy trộn càng mạnh thì hòa tan càng nhanh

Động học hòa tan của cốm chứa dược chất và tá dược

Quá trình hòa tan của cốm được mô tả trong hình 1.3 dưới đây [24]:

Hình 1.3 Sơ đồ hòa tan của cốm chứa dược chất và tá dược

Theo sơ đồ trên, cốm phải rã ra từng phần để giải phóng tiểu phân dược chất và tiếp theo đó dược chất sẽ bắt đầu quá trình hòa tan, hoặc dược chất sẽ hòa tan dần dần kiểu bào mòn từ bề mặt ngoài của cốm Tốc độ hòa tan của cốm sẽ không nhanh hơn tốc độ hòa tan của tiểu phân dược chất đơn do sự cản trở của thành phần tá dược trong cốm Giả sử các tiểu phân dược chất không có sự kết tập và được phân tán đều trong môi trường hòa tan, sự hòa tan của cốm sẽ được biểu diễn như sau:

f G = f API (f 1 f 2 f 3 …)

học hòa tan có sẵn (xem mục 1.3) Tuy nhiên, các hàm cản trở của tá dược khó có thể

mô hình hóa do chưa có sự hiểu biết rõ ràng về cơ chế và phương trình mô tả Trong trường hợp này, sử dụng mô hình kinh nghiệm dạng mạng neuron nhân tạo (ANN) là phù hợp nhất để nhận dạng và xử lý mối quan hệ phi tuyến tính phức tạp này (xem mục 1.4)

1.3 Các phương trình động học hòa tan cho bột dược chất đơn

Tất cả các phương trình mô phỏng quá trình hòa tan dưới đây đều dựa trên thuyết lớp khuếch tán Đây là thuyết được thừa nhận và sử dụng rộng rãi nhất Thuyết lớp khuếch tán cho rằng quá trình hòa tan gồm hai giai đoạn liên tiếp: chất rắn tan ra tạo thành một lớp màng mỏng tại bề mặt tiếp xúc (BMTX) 2 pha rắn/lỏng gọi là lớp khuếch tán (diffusion layer) chứa thuốc tại nồng độ bão hòa Bước này thường xảy ra tức thời Tiếp theo đó sự khuếch tán của phân tử chất tan từ lớp khuếch tán ra bên ngoài môi trường hòa tan Bước này chậm hơn nên là bước quyết định tốc độ hòa tan

Các phương trình động học cổ điển

Phương trình Noyes – Whitney

Năm 1897, Noyes và Whitney đã tiến hành thí nghiệm nghiên cứu sự hòa tan của 2 chất ít tan acid benzoic và chì clorid Tác giả thấy rằng tốc độ hòa tan tỉ lệ với

sự chênh lệch giữa nồng độ tức thời Ct tại thời gian t và độ tan bão hòa CS theo phương trình sau:

𝑑𝐶

Trong đó: k là hằng số tốc độ hòa tan

Phương trình Nernst - Brunner

Năm 1904, Nernst và Brunner dựa trên lý thuyết lớp khuếch tán và định luật Fick 2 đã đưa ra phương trình Nernst – Brunner sau:

Phương trình Hixson Crowell

Năm 1931, Hixon và Crowell đã biểu diễn diện tích bề mặt S thành khối lượng

pt.(4)

Phương trình (4) có hai biến thể ứng với giả thiết: tiểu phân kích thước lớn hơn

tiểu phân kích thước nhỏ thì bề dày lớp khuếch tán tỉ lệ với đường kính tiểu phân:

Trong đó: d là đường kính tiểu phân

α là hệ số hình dạng

ρ là tỉ trọng tiểu phân

N là số lượng tiểu phân

Phương trình chuyển khối

Trong thực tế, cả sự hòa tan in vitro và in vivo đều bao gồm quá trình khuấy

trộn Khi đó quá trình hòa tan được điều khiển bởi cả hai quá trình khuếch tán và quá trình đối lưu Phương trình toán học mô tả quá trình hòa tan khi có sự khuấy trộn này gọi là phương trình chuyển khối

Cả phương trình chuyển khối và phương trình Noyes – Whitney đều dựa trên thuyết lớp khuếch tán nhưng khác nhau ở hệ số k

Phương trình chuyển khối được viết như sau:

Hệ số chuyển khối được định nghĩa là tỉ số giữa hệ số khuếch tán (D) với sự kháng quá trình chuyển khối Sự kháng quá trình chuyển khối được tính toán dựa trên chiều dài đại diện của tiểu phân (L) và hệ số Sherwood (Sh)

/

m

D k



Như vậy, có thể biểu diễn bề dày lớp khuếch tán bằng: ℎ= 𝐿/𝑆ℎ 𝑝𝑡.(8) Giá trị của hệ số Sherwood cho các tiểu phân dạng hình cầu trong thiết bị hòa tan cánh khuấy tuân theo phương trình Ranz – Marshall:

Chi tiết về cách tính hệ số Sherwood xin xem phụ lục 1

1.4 Mạng neuron nhân tạo

Cấu tạo mạng neuron nhân tạo

Mạng neuron nhân tạo là một hệ thống xử lý thông tin được mô phỏng dựa trên hoạt động của hệ thống thần kinh của sinh vật ANN rất hiệu quả trong việc mô tả các tương quan phi tuyến tính 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

với quá trình xử lý thông tin

Hình 1.4 Cấu tạo của ANN

Đặc trưng của mạng neuron nhân tạo

ANN có 3 đặc trưng [10]:

- Kiểu kết nối giữa các neuron (cấu trúc mạng)

- Phương pháp xác định các trọng số (thuật toán học/huấn luyện)

- Hàm chuyển

Cấu trúc mạng

Mạng tĩnh: mạng neuron tĩnh được sử dụng thường xuyên nhất trong phát triển dược phẩm là mạng perceptron nhiều lớp (multilayer perceptron – MLP) Trong mạng

tĩnh, thông tin chỉ lan truyền theo một hướng duy nhất (feed forward) từ lớp nhập đến lớp xuất

Mạng động: điển hình của dạng này đó là mạng Elman (Elman dynamic neural network - EDNN) Trong mạng động, tín hiệu xuất ra từ một số nút có thể quay vòng hoặc phản hồi ngược trở lại để trở thành đầu vào cho các nút trước đó Mạng động sử dụng khi kết quả lần trước có ảnh hưởng đến kết quả lần sau

Hình 1.5 Cấu tạo mạng MLP (trái) và mạng EDNN (phải)

Hàm chuyển

Hàm chuyển có vai trò xử lý, biến điệu tín hiệu Các hàm chuyển thường được

sử dụng là hàm logistic (Soft step) và binary step (Heavy step)

Hình 1.6 Một số hàm chuyển thường gặp

Ví dụ nghiên cứu dự đoán độ hòa tan bằng mạng neuron nhân tạo

Một số nghiên cứu sử dụng ANN để dự đoán sự hòa tan in vitro được trình bày trong bảng 1.1 dưới đây

Bảng 1.1 Một số nghiên cứu dự đoán độ hòa tan in vitro sử dụng ANN

MLP

EDNN

Biến đầu vào

- Tỉ lệ hàm lượng dược chất/tá dược

- Tốc độ khuấy

- Thời gian hòa tan

- Tỉ lệ giữa nồng độ hòa tan của mẫu thử

và độ tan bão hòa

Siow

[19]

theophylin giải phóng kéo dài dạng cốt

MLP Biến đầu vào

- Tỉ lệ MCC

- Tỉ lệ GMS

- Các thời điểm xác định đồ hòa tan

Ibric

[11]

nén aspirin giải phóng kéo dài

GRNN Biến đầu vào

- Tỉ lệ Eudragit RS PO / Eudragit L polymer

- Lực nén

- Các thời điểm xác định độ hòa tan

- Tỉ lệ mang thuốc

- Tỉ lệ natri clorid

- Thời điểm xác định độ hòa tan

Trong đó:

MLP: mạng perceptron đa lớp (Multilayered perceptron)

GRNN: mạng neuron hồi quy tổng quát (Generalized Regression Neural Network)

HNN: mạng neuron phân cấp (Hierarchical Neural Network)

EDNN: mạng động Elman (Elman dynamic neural network)

1.5 Phương pháp đánh giá độ phù hợp của mô hình

Để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình xây dựng hay so sánh dữ liệu hòa tan

n i=1

′

i=1Tuy nhiên, hệ số này thường có xu hướng lớn hơn với các mô hình có nhiều tham số Do vậy, khi so sánh các mô hình có số lượng tham số khác nhau thì tốt nhất

𝐶 là độ hòa tan thực tế trung bình

1.6 Đặc điểm và điều kiện thử hòa tan của dược chất sử dụng trong nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng hai dược chất thuộc nhóm cephalosporin là cefuroxim axetil và cefixim Điều kiện thử hòa tan của dạng viên nén chứa hai dược chất này trong Dược điển Việt Nam IV được trình bày trong bảng 1.2 Đây là hai dược chất ít tan trong nước Với cefuroxim axetil, nhóm carboxyl đã bị axetil hóa làm mất tính acid, các nitrogen khác có tính base rất yếu Do đó, pH hầu như không ảnh hưởng đến

mức độ ion hóa nên không ảnh hưởng đến độ tan và độ hòa tan của dược chất này Với cefixim, cấu trúc chứa 2 nhóm chức acid khá mạnh nên pH sẽ ảnh hưởng nhiều đến sự ion hóa, do đó ảnh hưởng đến độ tan và độ hòa tan

Bảng 1.2 Đặc điểm và điều kiện thử hòa tan của một số dược chất nhóm

cephalosporin

1.7 Phần mềm dự đoán độ hòa tan DDDPlus TM

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

sản phẩm thương mại của Simulations Plus Inc DDDPlus 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 mà không phải dựa trên phương pháp “cắt và thử” (“cut and try”) để tối ưu hóa

phương trình Nernst – Brunner, phương trình chuyển khối

CHƯƠNG 2 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1 Nguyên liệu và thiết bị nghiên cứu

Nguyên liệu

Bảng 2.1 Các nguyên liệu sử dụng trong quá trình thực nghiệm

Thiết bị

- Máy thử độ hòa tan hút mẫu tự động VANKEL (VK 7010)/Varian (Mỹ)

- Máy đo quang SP3000 nano – Optima (Nhật)

- Máy đo kích thước tiểu phân MasterSizer (model 3000) – Malvern (Anh)

- Máy đo pH FE 20/ Mettler Toledo (Thụy Sĩ)

- Máy nghiền bột và bộ rây các loại

- Cân phân tích, cân kỹ thuật và các dụng cụ thủy tinh khác

- Phần mềm MATLAB R2016a

2.2 Nội dung nghiên cứu

- Thử hòa tan thực nghiệm các mẫu bột dược chất đơn (cefuroxim axetil, cefixim) và các mẫu cốm hai thành phần chứa dược chất và tá dược (lactose, Avicel)

- Xây dựng mô hình dự đoán độ hòa tan của hai dược chất trong các mẫu bột dược chất đơn và trong các mẫu cốm hai thành phần chứa dược chất và tá dược

dược chất đơn

2.3 Phương pháp nghiên cứu

Chuẩn bị các mẫu thử hòa tan

Phân đoạn kích thước bột dược chất đơn

Nghiền, rây riêng các bột dược chất cefuroxim axetil, cefixim qua các cỡ rây khác nhau để thu lấy ba phân đoạn có phân bố kích thước tiểu phân khác nhau (Kí

Tạo mẫu cốm gồm dược chất và tá dược

Với mỗi loại dược chất và với từng phân đoạn kích thước, quá trình tạo mẫu cốm được thực hiện qua các bước sau:

- Trộn đều với lactose (Lac) hoặc cellulose vi tinh thể (Avi) theo các tỉ lệ khối lượng dược chất:tá dược là 1:1 hoặc 1:2 hoặc 1:3

- Thêm một lượng nước tối thiểu để thấm ẩm khối bột (khoảng 1ml) và xát hạt qua rây 800 µm

Xác định một số đặc tính tiểu phân dược chất

Phân bố kích thước tiểu phân

Phân bố kích thước tiểu phân dược chất được xác định bằng thiết bị đo phân bố kích thước tiểu phân MasterSizer 3000:

hiện tượng các tiểu phân bị tan, giảm kích thước trong quá trình đo

độ che phủ ánh sáng (obscuration) của hỗn dịch trong cốc đạt 10 – 20%

- Đo 5 lần, lấy kết quả trung bình và xuất ra đồ thị phân bố dạng histogram Trong đồ thị này, mẫu sẽ được chia thành nhiều ngăn (bins) và mỗi ngăn được xem như chỉ chứa các tiểu phân đồng nhất về kích thước

Độ tan của các dược chất tại pH thử hòa tan

Độ tan của các dược chất trong các môi trường thử hòa tan có pH khác nhau được xác định qua các bước sau:

- Đong một lượng chính xác thể tích môi trường thử hòa tan vào cốc thử trong thiết bị hòa tan kiểu cánh khuấy (tối thiểu 500 ml) và thêm vào một lượng dư dược chất

giờ Hút mẫu trong cốc ra lọc dịch, pha loãng đến khoảng tuyến tính để xác định nồng độ chất tan bằng phép đo quang

- Tiếp tục đặt chế độ khuấy thêm 6 giờ, lặp lại các bước trên và xác định lại độ tan Nếu không có sự khác biệt so với kết quả ở thời điểm trước thì độ tan của dược chất chính là giá trị nồng độ vừa xác định được

- Thử 3 lần lấy kết quả trung bình

Thử hòa tan thực nghiệm

Thử hòa tan bột dược chất đơn

- Thiết bị: máy thử hòa tan hút mẫu tự động VANKEL 7010

- Thời gian thử hòa tan: 120 phút

- Tần suất lấy mẫu:

Điều kiện thử chi tiết cho từng mẫu được mô tả trong bảng 2.2 Trong trường hợp của cefuroxim axetil, pH môi trường không ảnh hưởng đến độ hòa tan nên dung dịch acid hydrocloric pH 1,2 được sử dụng như trong DĐVN IV Với cefixim, pH môi trường ảnh hưởng đến độ hòa tan của cefixim nên dung dịch đệm phosphat pH 6,0 và 6,4 được lựa chọn để dược chất có tốc độ hòa tan vừa phải

- Bổ sung vào mỗi cốc thử 0,1 ml Tween 80 để dược chất không bị kết tụ và tiếp xúc ngay với môi trường hòa tan

- Mỗi mẫu làm 6 lần lấy kết quả trung bình

- Phương pháp định lượng: Lượng dược chất hòa tan được xác định bằng phương pháp đo quang tại bước sóng được nêu trong bảng 2.2 sử dụng mẫu chuẩn so sánh:

Bảng 2.2 Điều kiện thử hòa tan cho các mẫu bột dược chất đơn

Môi trường hòa tan Dung dịch acid

hydrocloric pH 1,2

Dung dịch đệm phosphat

pH 6,0 Dung dịch đệm phosphat

pH 6,4

75 vòng/phút

Thử hòa tan mẫu cốm chứa dược chất và tá dược

- Tiếp tục thử hòa tan các mẫu cốm chứa dược chất và tá dược (chuẩn bị ở mục 2.3.1.2) bằng máy thử hòa tan hút mẫu tự động VANKEL 7010

- Thời gian thử hòa tan: 120 phút

- Tần suất lấy mẫu:

- Điều kiện thử chi tiết cho từng mẫu được mô tả trong bảng 2.3 Phương pháp định lượng: tương tự mục 2.3.3.1

Bảng 2.3 Điều kiện thử hòa tan cho các mẫu cốm chứa dược chất và tá dược

Xây dựng phương trình động học hòa tan cho bột dược chất đơn

Dựa trên phương trình động học cổ điển

Mô hình dự đoán độ hòa tan cho bột dược chất đơn dựa trên phương trình động học cổ điển dưới đây:

𝑑𝐶

𝐷 𝑆

Viết chương trình tính toán độ hòa tan bằng MATLAB (R2015a) theo sơ đồ đệ

quy như hình 2.1 (do giới hạn cấu hình của thiết bị sử dụng nên chỉ có thể cài đặt dt

ở mức 1s) Nhập dữ liệu hòa tan thực tế thu được từ mục 2.3.3.1, ước tính giá trị của

nhất (chi tiết code xin xem ở phụ lục 5)

Lưu ý: Do các phương trình động học hòa tan cổ điển không xét đến ảnh hưởng của khuấy trộn trong môi trường nên phải thiết lập chương trình riêng biệt cho từng tốc độ quay (50 vòng/phút và 75 vòng/phút)

Dựa trên phương trình chuyển khối

Công thức tính hệ số Sherwood theo phương trình Ranz – Marshall cho tiểu phân trong ngăn i, tại thời điểm t như sau:

u là tốc độ tuyệt đối của dòng chảy

u ≈ 0,05 m/s tại 50 vòng/phút

u ≈ 0,075 m/s tại 75 vòng/phút

Sử dụng MATLAB và dùng phương pháp đệ quy tương tự như chương trình cho phương trình động học cổ điển, xác định độ hòa tan theo phương trình chuyển khối như hình 2.2 Nhập các dữ liệu hòa tan thực tế thu được từ mục 2.3.3.1 và ước

lục 5)

Hình 2.1 Sơ đồ chương trình I

Hình 2.2 Sơ đồ chương trình II

Xây dựng mạng neuron nhân tạo để dự đoán hệ số cản trở hòa tan

Hệ số cản trở hòa tan (f) là tỉ số giữa độ hòa tan của mẫu cốm và độ hòa tan của mẫu bột dược chất đơn tại cùng thời điểm, trong cùng điều kiện thừ (pH môi trường hòa tan, tốc độ cánh khuấy) Giả thuyết f là đại lượng đặc trưng cho từng loại tá dược,

phụ thuốc vào các yếu tố: tỉ lệ dược chất/tá dược, thời gian hòa tan, tốc độ khuấy, tỉ

số giữa nồng độ hòa tan của mẫu thử/độ tan của dược chất

Dựa vào kết quả thí nghiệm ở mục 2.3.3.1 và 2.3.3.2, xác định hệ số f cho từng

tá dược (theo tỉ lệ khối lượng với dược chất và điều kiện thử hòa tan) trong toàn bộ khoảng thời gian khảo sát

Thiết lập mạng perceptron đa lớp

Thiết lập mạng perceptron riêng biệt cho mỗi tá dược như sau:

- Lớp nhập (4 neuron): tỉ lệ hàm lượng tá dược so với dược chất, tỉ lệ giữa nồng

độ hòa tan của mẫu thử và độ tan bão hòa, tốc độ khuấy trộn, thời gian hòa tan

α là hệ số tùy chọn trong khoảng 2 đến 10

- Lớp xuất (1 neuron): hệ số cản trở hòa tan (f)

CHƯƠNG 3 THỰC NGHIỆM, KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN

3.1 Thẩm định tính tuyến tính của phương pháp định lượng dược chất

Cefuroxim axetil

Pha dung dịch chuẩn gốc cefuroxim axetil có nồng độ chính xác khoảng 0,300 g/l trong dung dịch acid hydrocloric pH 1,2 Từ dung dịch chuẩn gốc pha loãng thành một dãy 6 dung dịch chuẩn có nồng độ giảm dần bằng dung dịch acid hydrocloric pH 1,2 Đo độ hấp thụ dãy dung dịch chuẩn này tại bước sóng 318 nm và xây dựng đường chuẩn biểu diễn sự phụ thuộc của độ hấp thụ và nồng độ cefuroxim axetil trong acid hydrocloric pH 1,2 Kết quả được trình bày trong bảng 3.1 và hình 3.1

Bảng 3.1 Độ hấp thụ cefuroxim axetil ở các nồng độ khác nhau

(λ = 318 nm, acid hydrocloric pH 1,2) (n=3) Nồng độ (C, g/l) Độ hấp thụ (A)

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1

Cefixim

Pha hai dung dịch chuẩn gốc cefixim có nồng độ chính xác khoảng 0,100 g/l trong 2 loại dung dịch đệm phosphat pH 6,0 và pH 6,4 Từ dung dịch chuẩn gốc pha loãng thành một dãy 6 dung dịch chuẩn có nồng độ giảm dần bằng dung dịch đệm phosphat tương ứng Đo độ hấp thụ của dãy dung dịch chuẩn này tại bước sóng 322

nm và xây dựng đường chuẩn biểu diễn sự phụ thuộc của độ hấp thụ và nồng độ cefixim trong đệm phosphat pH 6,0 và 6,4 Kết quả được trình bày trong bảng 3.2,

hình 3.2 và hình 3.3

Bảng 3.2 Độ hấp thụ của cefixim ở các nồng độ khác nhau

(λ = 322 nm) (n=3) Môi trường đệm phosphat pH 6,0 Môi trường đệm phosphat pH 6,4 Nồng độ (C, g/l) Độ hấp thụ (A) Nồng độ (C, g/l) Độ hấp thụ (A)

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9

Hình 3.3 Sự phụ thuộc giữa độ hấp thụ và nồng độ cefixim trong đệm

phosphat pH 6,4 Nhận xét:

Tương quan giữa nồng độ và độ hấp thụ của cả hai dược chất cefuroxim axetil

và cefixim đều có độ tuyến tính cao trong khoảng nồng độ và môi trường khảo sát

định lượng hai dược chất trong khoảng nồng độ tuyến tính như trên trong phép thử

độ hòa tan

3.2 Xác định một số đặc tính của tiểu phân dược chất

Phân bố kích thước tiểu phân dược chất

Phương pháp xác định phân bố kích thước tiểu phân của các phân đoạn dược chất theo thể tích được trình bày mục 2.3.2.1 Kết quả được thể hiện trong hình 3.4

và hình 3.5 (số liệu chi tiết xin xem ở phụ lục 2)

A = 7.5986.C - 0.0854 R² = 0.9992

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9

Hệ số khuếch tán

Hệ số khuếch tán được ước lượng dựa trên công thức của Wilke – Chang như đã trình bày ở mục 2.3.2.2 Trong đó, thể tích trung bình mol của mỗi dược chất được tính bằng khối lượng phân tử (MW) chia cho tỉ trọng riêng (d) Kết quả được trình bày trong bảng 3.3

Bảng 3.3 Hệ số khuếch tán của các dược chất

Dung môi Dược chất Thể tích trung bình

mol (ml/mol)

Hệ số khuếch tán (cm 2 /s)

Bảng 3.4 Độ tan của các dược chất trong các môi trường (n=3)

Khi pH môi trường đệm phosphat tăng từ 6,0 lên 6,4, độ tan của cefixim tăng

từ 2,49 g/l lên 5,39 g/l Khi pH tăng, độ tan tăng do nhóm carboxyl của cefixim bị ion hóa nhiều hơn