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Abstracto

Optimización y validación de un ensayo in vitro de permeabilidad de la barrera hematoencefálica utilizando una membrana lipídica artificial

Devendrasinh D Jhala, Shiva Shankaran Chettiar y Jitendra Kumar Singh

La barrera hematoencefálica (BHE) es uno de los temas clave en la industria farmacéutica, ya que los fármacos del sistema nervioso central (SNC) necesitan atravesar la barrera, mientras que los fármacos de acción periférica deben atravesarla. La mayoría de los fármacos del SNC entran en el cerebro por un mecanismo de difusión pasiva transcelular debido a la presencia de la zonula occludens y a las vías de transporte limitadas. En el presente estudio se compararon y evaluaron dos métodos in vitro diferentes para predecir la permeabilidad de los fármacos en la BHE. Centramos nuestra atención en el efecto del tiempo sobre la permeabilidad en el modelo PAMPA para maximizar la naturaleza de alto rendimiento disminuyendo el tiempo de incubación. Además, hemos comparado la permeabilidad de 16 fármacos estructuralmente diversos y disponibles comercialmente evaluados en dos modelos PAMPA diferentes: (1) un PAMPA-PBL (lípido cerebral porcino) (2) un PAMPA-lípido fosfatidilcolina. Ambos modelos identifican con éxito fármacos SNC+ (alta penetración cerebral) y SNC- (baja penetración cerebral). Una comparación de la permeabilidad mediante la representación gráfica de los valores de P app de ambos métodos permite pronosticar la capacidad de los ensayos. La correlación del valor de P app de ambos ensayos con los informes de la literatura mostró una buena correlación de r 2 de 0,9487 y 0,930. La robustez de los modelos establecidos se evaluó además estableciendo la correlación de los valores logBB generados in silico y los valores logBB experimentales (r 2 0,915). Por lo tanto, los modelos desarrollados tienen la capacidad de identificar la penetración del SNC con tiempos de incubación reducidos, lo que a su vez acortará el tiempo del ensayo, especialmente cuando se emplea un cribado de alto rendimiento.

Descargo de responsabilidad: este resumen se tradujo utilizando herramientas de inteligencia artificial y aún no ha sido revisado ni verificado