[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: معرفي مجله :: آخرين شماره :: آرشيو مقالات :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
آرشیو مقالات::
در باره نشریه::
بانک‌ها و نمایه‌نامه‌ها::
هیئت تحریریه::
اعضای اجرایی::
ثبت نام::
راهنمای نگارش مقاله::
ارسال مقاله::
فرم تعهدنامه::
راهنما کار با وب سایت::
برای داوران::
پرسش‌های متداول::
فرایند ارزیابی و انتشار مقاله::
در باره کارآزمایی بالینی::
اخلاق در نشر::
در باره تخلفات پژوهشی::
لینکهای مفید::
تسهیلات پایگاه::
تماس با ما::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
Google Scholar

Citation Indices from GS

AllSince 2019
Citations70173295
h-index3119
i10-index21681
:: دوره 19، شماره 1 - ( بهار 1396 ) ::
جلد 19 شماره 1 صفحات 102-96 برگشت به فهرست نسخه ها
روش محاسباتی در پیش‌بینی توزیع خونی - مغزی کاندیداهای دارویی بازی با استفاده از کروماتوگرافی مایع مایسلی مرکب
ستار ارشدی*
استادیار، گروه شیمی، دانشگاه پیام نور، تهران، ایران ، chemistry_arshadi@pnu.ac.ir
چکیده:   (8073 مشاهده)

زمینه و هدف : سد خونی- مغزی مانع اصلی در انتقال دارو به سیستم اعصاب مرکزی است. در این مطالعه توانایی کروماتوگرافی مایسلی توزیع زیستی (BMC) با استفاده از سیستم مایسلی مرکب (Brij-35/SDS, 85:15 mol/mol) در پیش‌بینی متغیر فارماکوسینتیکی (توانایی نفوذ از سد خونی-مغزی) 14 داروی بازی مطالعه شد.

روش بررسی : در این مطالعه توصیفی - تحلیلی توانایی کروماتوگرافی مایسلی توزیع زیستی با استفاده از سیستم مایسلی مرکب (Brij-35/SDS, 85:15 mol/mol) با غلظت 0.04 مولار در pH فیزیولوژیکی خون معادل 7.4 در پیش‌بینی متغیر فارماکوسینتیکی (توانایی نفوذ از سد خونی-مغزی) 14 داروی بازی ارزیابی شد. مدل رگرسیونی به منظور پیش‌بینی ضریب توزیع خونی-مغزی از آنالیز رگرسیون خطی چندتایی با استفاده از سری آموزشی در فاز متحرک مایسلی مرکب به‌دست آمده و توانایی پیش‌بینی مدل با روش‌های کمومتریکس (ارزیابی داخلی و خارجی) تعیین شد. توانایی پیش‌بینی مدل برای یک‌سری پیش‌بینی شامل 5 ترکیب (کلرپرومازین، میانسرین، پروپرانولول، سایمتیدین و تیوریدازین) ارزیابی شد. R2 مناسب نشانگر پایداری و توانایی پیش‌بینی خوب مدل توسعه یافته برای داروهایی که در مدل قرار نداشتند؛ است.

یافته‌ها : ارتباط بین داده‌های بازداری 14 داروی بازی در سیستم کروماتوگرافی مایسلی توزیع زیستی و متغیر ضریب توزیع خونی-مغزی مربوطه در فاز متحرک، مدل خوبی به لحاظ آماری نشان داد (R2=0.822, F=25.42, SE=0.225, R2CV=0.781).

نتیجه‌گیری : محلول مایسلی مرکب در کروماتوگرافی مایسلی توزیع زیستی به عنوان ابزار غربالگری مقدماتی کارا قادر است اطلاعات کلیدی درباره توزیع خونی - مغزی داروهای بازی به صورت ساده و اقتصادی فراهم نماید.

واژه‌های کلیدی: سد خونی- مغزی، سدیم دودسیل سولفات، پلی اکسی اتیلن لوریل اتر، کروماتوگرافی مایسلی زیست توزیع
متن کامل [PDF 273 kb] [English Abstract]   (17192 دریافت) |   |   چکیده (HTML)  (1145 مشاهده)  
نوع مطالعه: تحقيقي | موضوع مقاله: فیزیولوژی - فارماکولوژی
* نشانی نویسنده مسئول: تهران دانشگاه پیام نور، گروه شیمی، صندوق پستی 3697-19395 ، تلفن 23320000-021، نمابر 22441511
فهرست منابع
1. Molero-Monfort M, Escuder-Gilabert L, Villanueva-Camañas RM, Sagrado S, Medina-Hernández MJ. Biopartitioning micellar chromatography: an in vitro technique for predicting human drug absorption. J Chromatogr B Biomed Sci Appl. 2001 Apr; 753(2): 225-36.
2. Odović J, Marković B, Vladimirov S, Karljiković-Rajić K. In vitro modeling of angiotensin-converting enzyme inhibitor's absorption with chromatographic retention data and selected molecular descriptors. J Chromatogr B Analyt Technol Biomed Life Sci. 2014 Mar; 953-54: 102-7. doi:10.1016/j.jchromb.2014.02.004
3. Wang S, Yang G, Zhang H, Liu H, Li Z. QRAR models for cardiovascular system drugs using biopartitioning micellar chromatography. Journal of Chromatography B. 2007 Feb; 846(1-2): 329-33. doi:10.1016/j.jchromb.2006.08.027
4. Escuder-Gilabert L, Molero-Monfort M, Villanueva-Camañas RM, Sagrado S, Medina-Hernández MJ. Potential of biopartitioning micellar chromatography as an in vitro technique for predicting drug penetration across the blood-brain barrier. J Chromatogr B Analyt Technol Biomed Life Sci. 2004 Aug; 807(2): 193-201.
5. Molero-Monfort M, Martín-Biosca Y, Sagrado S, Villanueva-Camañas RM, Medina-Hernández MJ. Micellar liquid chromatography for prediction of drug transport. J Chromatogr A. 2000 Feb; 870(1-2): 1-11.
6. Flaten GE, Palac Z, Engesland A, Filipović-Grčić J, Vanić Ž, Škalko-Basnet N. In vitro skin models as a tool in optimization of drug formulation. Eur J Pharm Sci. 2015 Jul; 75: 10-24. doi:10.1016/j.ejps.2015.02.018
7. Reese TS, Karnovsky MJ. Fine structural localization of a blood-brain barrier to exogenous peroxidase. J Cell Biol. 1967 Jul; 34(1): 207-17.
8. Van Damme S, Langenaeker W, Bultinck P. Prediction of blood-brain partitioning: a model based on ab initio calculated quantum chemical descriptors. J Mol Graph Model. 2008 Jun; 26(8): 1223-36. doi:10.1016/j.jmgm.2007.11.004
9. Norinder U, Haeberlein M. Computational approaches to the prediction of the blood-brain distribution. Adv Drug Deliv Rev. 2002 Mar; 54(3): 291-313.
10. Hadjmohammadi M, Salary M. Biopartitioning micellar chromatography with sodium dodecyl sulfate as a pseudo α(1)-acid glycoprotein to the prediction of protein-drug binding. J Chromatogr B Analyt Technol Biomed Life Sci. 2013 Jan; 912: 50-5. doi:10.1016/j.jchromb.2012.11.020
11. Yin CR, Ma LY, Huang JG, Xu L, Shi ZG. Fast profiling ecotoxicity and skin permeability of benzophenone ultraviolet filters using biopartitioning micellar chromatography based on penetrable silica spheres. Analytica Chimica Acta. 2013; 804: 321-27. doi:10.1016/j.aca.2013.10.040
12. Salary M, Hadjmohammadi M. Human serum albumin-mimetic chromatography based hexadecyltrimethylammonium bromide as a novel direct probe for protein binding of acidic drugs. J Pharm Biomed Anal. 2015 Oct; 114: 1-7. doi:10.1016/j.jpba.2015.04.040
13. Waters LJ, Shahzad Y, Stephenson J. Modelling skin permeability with micellar liquid chromatography. Eur J Pharm Sci. 2013 Nov; 50(3-4): 335-40. doi:10.1016/j.ejps.2013.08.002
14. Wu LP, Chen Y, Wang SR, Chen C, Ye LM. Quantitative retention–activity relationship models for quinolones using biopartitioning micellar chromatography. Biomedical Chromatography. 2008; 22(1): 106-14. doi:10.1002/bmc.907
15. Dobričić V, Nikolic K, Vladimirov S, Čudina O. Biopartitioning micellar chromatography as a predictive tool for skin and corneal permeability of newly synthesized 17β-carboxamide steroids. Eur J Pharm Sci. 2014 Jun; 56: 105-12. doi:10.1016/j.ejps.2014.02.007
16. Stępnik KE, Malinowska I, Rój E. In vitro and in silico determination of oral, jejunum and Caco-2 human absorption of fatty acids and polyphenols. Micellar liquid chromatography. Talanta. 2014 Dec; 130: 265-73. doi:10.1016/j.talanta.2014.06.039
17. Stępnik KE, Malinowska I. The use of biopartitioning micellar chromatography and immobilized artificial membrane column for in silico and in vitro determination of blood-brain barrier penetration of phenols. J Chromatogr A. 2013 Apr; 1286: 127-36. doi:10.1016/j.chroma.2013.02.071
18. Jäckle J. The causal theory of the resting potential of cells. J Theor Biol. 2007 Dec; 249(3): 445-63.
19. Wu LP, Cui Y, Xiong MJ, Wang SR, Chen C, Ye LM. Mixed micellar liquid chromatography methods: modelling quantitative retention-activity relationships of angiotensin converting enzyme inhibitors. Biomed Chromatogr. 2008 Nov; 22(11): 1243-51. doi:10.1002/bmc.1053
20. Chen Y, Wu LP, Chen C, Ye LM. Development of predictive quantitative retention–activity relationship models of alkaloids by mixed micellar liquid chromatography. Biomedical Chromatography. 2009; 24(2): 195-201. doi:10.1002/bmc.1272
21. dos Santos WL, Rahman J, Klein N, Male DK. Distribution and analysis of surface charge on brain endothelium in vitro and in situ. Acta Neuropathol. 1995; 90(3): 305-11.
22. Wu LP, Chen C, Sun CJ, Ye LM. QRAR Models for Diuretics using mixed micellar liquid chromatography. J Bioequiv Availab. 2011; 3(7): 169-73. doi:10.4172/jbb.1000079
23. Wold S. Cross-validatory estimation of the number of components in factor and principal components models. Technometrics. 1978 Nov; 20(4): 397-405. doi:10.2307/1267639
24. Cramer RD, Patterson DE, Bunce JD. Comparative molecular field analysis (CoMFA). Effect of shape on binding of steroids to carrier proteins. J Am Chem Soc. 1988 Aug; 110(18): 5959-67. doi:10.1021/ja00226a005
25. Osten DW. Selection of optimal regression models via cross-validation. Journal of Chemometrics. 1988 Jan; 2(1): 39-48. doi:10.1002/cem.1180020106
26. Feher M, Sourial E, Schmidt JM. A simple model for the prediction of blood-brain partitioning. Int J Pharm. 2000 May; 201(2): 239-47.
27. Quiٌones-Torrelo C, Sagrado S, Villanueva-Camaٌas RM, Medina- Hernández MJ. Development of predictive retention−activity relationship models of tricyclic antidepressants by micellar liquid chromatography. J Med Chem. 1999; 42(16): 3154-62. doi:10.1021/jm9910369
28. Wan H, Ahman M, Holmén AG. Relationship between brain tissue partitioning and microemulsion retention factors of CNS drugs. J Med Chem. 2009 Mar; 52(6): 1693-700. doi:10.1021/jm801441s
29. Martı́nez-Pla JJ, Sagrado S, Villanueva-Camañas RM, Medina-Hernández MJ. Retention–property relationships of anticonvulsant drugs by biopartitioning micellar chromatography. Journal of Chromatography B: Biomedical Sciences and Applications. 2001; 757 (1): 89–99. doi:10.1016/ S0378-4347(01)00124-4
30. Liu J, Sun J, Sui X, Wang Y, Hou Y, He Z. Predicting blood–brain barrier penetration of drugs by microemulsion liquid chromatography with corrected retention factor. J Chromatogr A. 2008; 1198-99: 164-72. doi:10.1016/j.chroma.2008.05.065
31. Platts JA, Abraham MH, Zhao YH, Hersey A, Ijaz L, Butina D. Correlation and prediction of a large blood-brain distribution data set--an LFER study. Eur J Med Chem. 2001 Sep; 36(9): 719-30.
32. Vilar S, Chakrabarti M, Costanzi S. Prediction of passive blood-brain partitioning: straightforward and effective classification models based on in silico derived physicochemical descriptors. J Mol Graph Model. 2010 Jun; 28(8): 899-903. doi:10.1016/j.jmgm.2010.03.010
ارسال پیام به نویسنده مسئول


XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Arshadi S. Computational approach to the prediction of blood-brain partitioning of basic drug candidates using mixed micellar liquid chromatography . J Gorgan Univ Med Sci 2017; 19 (1) :96-102
URL: http://goums.ac.ir/journal/article-1-3023-fa.html

ارشدی ستار. روش محاسباتی در پیش‌بینی توزیع خونی - مغزی کاندیداهای دارویی بازی با استفاده از کروماتوگرافی مایع مایسلی مرکب . مجله علمي دانشگاه علوم پزشكي گرگان. 1396; 19 (1) :96-102

URL: http://goums.ac.ir/journal/article-1-3023-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 19، شماره 1 - ( بهار 1396 ) برگشت به فهرست نسخه ها
مجله دانشگاه علوم پزشکی گرگان Journal of Gorgan University of Medical Sciences
Persian site map - English site map - Created in 0.05 seconds with 38 queries by YEKTAWEB 4660
Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons — Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)