Solubilidad experimental de aripiprazol en dióxido de carbono supercrítico y modelado.

Scientific Reports volumen 13, número de artículo: 13402 (2023) Citar este artículo

126 Accesos

Detalles de métricas

La solubilidad de compuestos en dióxido de carbono supercrítico (SC-\({\mathrm{CO}}_{2}\)) ha encontrado una importancia crucial en la fabricación de fármacos a micro y nanoescala. En esta investigación, la solubilidad del aripiprazol se midió en SC-\({\mathrm{CO}}_{2}\) a diversas temperaturas (308–338 K) y presiones (12–30 MPa). Además, los resultados experimentales de solubilidad se correlacionaron con varios modelos semiempíricos (Chrastil, Bartle et al., Kumar & Johnston, Menden-Santiago & Teja, Sodeifian et al., y Jouyban et al.), así como con el modelo de Wilson modificado. . La fracción molar del fármaco en SC-\({\mathrm{CO}}_{2}\) varió en el rango de \(1.830\times {10}^{-6}\) a \(1.036\times {10}^{-5}\). La solubilidad dependía en gran medida de la presión y temperatura de funcionamiento. El Chrastil (0,994), Jouyban et al. (0,993) y Sodeifian et al. (0,992) los modelos mostraron la mayor consistencia con los valores obtenidos. Además, se realizaron pruebas de autoconsistencia sobre la solubilidad del aripiprazol en SC-\({\mathrm{CO}}_{2}\). La entalpía total aproximada (\({\mathrm{\Delta H}}_{\mathrm{total}}\)), entalpía de vaporización (\({\mathrm{\Delta H}}_{\mathrm{vap}} \)), y también se calcularon la entalpía de solubilidad (\({\mathrm{\Delta H}}_{\mathrm{sol}}\)).

El aripiprazol (APZ) es un antipsicótico de segunda generación, conocido como antipsicótico típico. Este fármaco es eficaz en una amplia gama de trastornos psicóticos como la esquizofrenia1. También puede servir como estabilizador del estado de ánimo en el tratamiento del trastorno bipolar2,3,4. APZ ha sido aprobado por la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) para el tratamiento de episodios mixtos asociados con el trastorno bipolar y la manía aguda. Parece que la selectividad funcional en los receptores D2 puede contribuir a los efectos antipsicóticos de APZ5,6,7. Como compuesto antipsicótico típico, APZ se une selectivamente a los receptores centrales D2 de serotonina y dopamina, lo que puede ser eficaz en el tratamiento de los síntomas cognitivos y negativos de la esquizofrenia1,7. Según estudios previos, APZ puede prevenir la activación de la microglía al reducir las citocinas inflamatorias8,9,10. APZ se puede utilizar en el tratamiento de la depresión debido a su efecto sobre las actividades de la microglía y el comportamiento antiinflamatorio. Sin embargo, la baja biodisponibilidad del aripiprazol debido a su escasa solubilidad acuosa ha limitado significativamente el desarrollo de fármacos basados en APZ y sus efectos terapéuticos sobre la depresión8,11.

Los fármacos con escasa solubilidad en agua suelen mostrar una biodisponibilidad oral deficiente y una tasa de absorción limitada. La mejora de la absorción, solubilidad y permeabilidad de fármacos poco solubles en agua es uno de los principales temas de investigación12. La velocidad de disolución de los compuestos farmacéuticos aumenta al disminuir el tamaño de sus partículas. Se pueden utilizar varios métodos convencionales, como molienda, tamizado, secado por aspersión y recristalización, para reducir el tamaño de las partículas. Cada uno de estos métodos tiene sus propios inconvenientes. En la última década, la tecnología de fluidos supercríticos (SCF) se ha empleado como proceso de micronización para servir como alternativa a los métodos tradicionales. Los investigadores han utilizado fluidos supercríticos como solvente o antisolvente en los procesos de extracción, dispersión mejorada por solución y métodos de expansión rápida de soluciones/suspensiones13,14,15,16,17,18,19,20,21,22. Además de su punto crítico moderado (304,1 K como temperatura y 7,38 MPa como presión), el SC-CO2 goza de naturaleza no contaminante, no inflamabilidad, no explosividad y accesibilidad en alta pureza15,23,24,25,26. En el proceso de producción de nanopartículas, la solubilidad del fármaco en fluido supercrítico es el parámetro principal, ya que determina la viabilidad de los métodos supercríticos. Este parámetro también especifica el papel del SCF como disolvente, antidisolvente o medio de reacción27,28. Los procesos basados en RESS se emplean generalmente para preparar fármacos en nanopartículas con alta solubilidad de SC-CO2; por el contrario, los procedimientos antisolventes son adecuados en la preparación de fármacos con baja solubilidad29,30,31,32. Recientemente se ha examinado una amplia gama de fármacos con diferentes niveles de solubilidad SC -\({\mathrm{CO}}_{2}\)25,33,34,35. Además, se han desarrollado varios enfoques para medir la solubilidad del fármaco en SC–\({\mathrm{CO}}_{2}\), entre los cuales, gravimétrico36,37,38,39, espectrométrico40,41,42, cromatográfico43, 44 y varios métodos 46. Los métodos de modelado también pueden ayudar a investigar la solubilidad de productos farmacéuticos en SC–\({\mathrm{CO}}_{2}\) con mucho menos tiempo y costos y sin necesidad de equipos complejos13.

Se han desarrollado varios modelos matemáticos para evaluar la solubilidad de diferentes compuestos en SC–\({\mathrm{CO}}_{2}\). Estos métodos se pueden clasificar en varios grupos, incluidas ecuaciones de estado (EoS), modelos empíricos y semiempíricos, modelos de líquidos expandidos, máquinas de vectores de soporte cuadrado (LS-SVM) y técnicas de redes neuronales artificiales (ANN)45,47. Los modelos empíricos y semiempíricos son capaces de correlacionar los datos experimentales de solubilidad con las condiciones operativas como la temperatura, la presión y la relación de los cosolventes con la densidad del disolvente supercrítico. La mayor ventaja de estos modelos es que no necesitan propiedades puramente sólidas23,46,47. Los EoS se clasifican en dos categorías: EoS cúbicos, como el Peng-Robinson (PR)50 y el Soave-Redlich-Kowang (SRK)51, y los EoS no cúbicos. Se pueden utilizar modelos basados en coeficientes de actividad, como los modelos de Wilson modificados y los modelos cuasiquímicos universales (UNIQUAC), para correlacionar los datos de solubilidad. Las propiedades fisicoquímicas de los solutos sólidos son necesarias tanto en los modelos basados en EoS como en los de coeficientes de actividad, cuya medición experimental es una tarea compleja y desafiante. Por ello, se han desarrollado algunos métodos para determinar las propiedades de las moléculas de soluto48. Modelos empíricos y semiempíricos (Chrastil49, Bartle et al.46, Kumar y Johnston (KJ)53, Garlapati et al.54, Menden -Santiago & Teja (MST)55, Sodeifian et al.33, Jouyban et al.56 ) y modelos líquidos expandidos (cuasi químico universal, modelo de Wilson modificado)50,51 se han utilizado para determinar la solubilidad de varios fármacos en SC–\({\mathrm{CO}}_{2}\).

En este estudio, la solubilidad de APZ en SC-\({\mathrm{CO}}_{2}\) se evaluó experimentalmente a diversas presiones (12–30 MPa) y temperaturas (308–338 K). Los resultados se correlacionaron con varios modelos, incluidos Chrasti, Bartle et al. (KJ), MST, Sodeifian et al. Jouyban et al. y modificó el modelo de Wilson. La precisión de estos modelos en la correlación de la solubilidad de APZ se exploró calculando y comparando la desviación relativa absoluta promedio (% AARD) y el coeficiente de correlación ajustado (\({R}_{adj}\)).

Se adquirió una muestra de APZ (forma II) con número CAS 9-12-129722 y una pureza del 99 % de Tofigh Daru Pharmaceutical Company (Teherán, Irán). Oxígeno Novin Company (Shiraz, Irán) también suministró dióxido de carbono (número CAS 124-38-9) con una pureza del 99,98%. Merck (Alemania) también proporcionó metanol (número CAS 67-56-1) con una pureza mínima del 99,9 %.

La solubilidad de APZ en SC-\({\mathrm{CO}}_{2}\) se cuantificó mediante investigaciones termodinámicas utilizando métodos apropiados de participación grupal. El punto de fusión (\({\mathrm{T}}_{\mathrm{m}}\)) se determinó mediante análisis DSC, mientras que el punto de ebullición (\({\mathrm{T}}_{\mathrm{b} }\)), presión crítica (\({\mathrm{P}}_{\mathrm{c}}\)) y temperatura crítica (\({\mathrm{T}}_{\mathrm{c}} \)) fueron evaluados mediante el método de contribución de Marrero y Gani59. Para calcular estas características, la estructura molecular de APZ se descompuso en 10CH2, 6CH (cíclico), 2C (cíclico), 2C-CL (cíclico), 2N (cíclico), 1C-O (cíclico), 1C-NH (cíclico). ), 1C y 1O (cíclico). El volumen molar (\({V}_{S}\)) y Grain Watson52, la presión de sublimación (\({\mathrm{P}}_{\mathrm{S}}\)), y los modos correspondientes de Ambrose -El factor Walton53 (ω) se determinó según el método Immirzi-Perini54, como se enumera en la Tabla 1.

La configuración experimental de este dispositivo incluye un cilindro \({\mathrm{CO}}_{2}\) (E-1), válvula (E-2), filtro (E-3), unidad de refrigeración (E-4 ), bomba de alta presión (E-5), compresor de aire (E-6), válvula de aguja (E-7), horno (Memmert) (E-8), celda de equilibrio (E-9), válvula de contrapresión ( E-10), válvula dosificadora (E-11), vial de recolección (E-12), panel de control (E-13), jeringa (E-14), transmisor de presión digital (WIKA, Alemania, código IS-0-3 -2111), manómetro (WIKA, Alemania, código EN 837-1), un termómetro digital y tuberías y accesorios de 1,8 pulgadas (Fig. 1).

Diagrama esquemático de la medida de solubilidad de SC-CO2 utilizada en esta investigación.

El sistema de alta presión estaba hecho de acero inoxidable 316. En un proceso típico, \({\mathrm{CO}}_{2}\) pasó primero a través de un filtro de 1 µm para ser purificado en su camino al refrigerador, a la cual, se redujo su temperatura a –15 °C para su licuefacción. Luego, la presión del líquido \({\mathrm{CO}}_{2}\) se aumentó hasta 12-30 MPa. Una presión tan alta se puede controlar mediante una bomba alternativa. Luego se mezclaron APZ (1 g) y \({\mathrm{CO}}_{2}\) líquido y se homogeneizaron mediante un agitador magnético (100 rpm) en una celda colocada en un horno durante 120 min. El tiempo estático, el contenido de la droga y la pureza se comprobaron mediante algunas pruebas preliminares. Al final del tiempo estático, se cargaron 600 μL de SC-\({\mathrm{CO}}_{2}\) saturado en el circuito de inyección a través de una válvula de tres válvulas y dos posiciones. Al abrir la válvula de inyección, la muestra recogida dentro del vial se liberó con 5 ml de metanol que ya había sido cargado. Posteriormente, el vial se lavó con la bomba de jeringa que inyectó 1 ml de metanol. El contenido de fármaco de la muestra obtenida se evaluó mediante un espectrofotómetro a una longitud de onda de 254 nm. También se utilizó una curva de calibración para estimar la concentración de los solutos. Se obtuvo un conjunto de soluciones estándar diluyendo las soluciones madre. La solubilidad del fármaco en SC-\({\mathrm{CO}}_{2}\) se puede calcular a diversas presiones y temperaturas utilizando las siguientes ecuaciones:

donde \({\mathrm{n}}_{\mathrm{soluto}}\) y \({\mathrm{n}}_{{\mathrm{CO}}_{2}}\) denotan el número de moles del soluto y \({\mathrm{CO}}_{2}\), respectivamente, \({\mathrm{C}}_{\mathrm{S}}\) indican la concentración del soluto (\ (\ mathrm{g}.{L}^{-1}\)) según la curva de calibración. \(\mathrm{Vs}(\mathrm{L})\) y \(\mathrm{Vl}(\mathrm{L})\) representan los volúmenes del vial de muestreo y del anillo de recolección, respectivamente. \({\mathrm{M}}_{\mathrm{S}}\) y \({\mathrm{M}}_{\mathrm{CO}2}\) representan la masa molecular del soluto y \ ({\mathrm{CO}}_{2}\), respectivamente. La ecuación (4) expresa la solubilidad de equilibrio del soluto (S) en SC-\({\mathrm{CO}}_{2}\):

La solubilidad de APZ en SC-\({\mathrm{CO}}_{2}\) se examinó a diferentes temperaturas (308–338 K) y presiones (12–30 MPa). Las mediciones se realizaron por triplicado para reducir el error. En la Tabla 2 también se presentan los datos de la solubilidad de APZ en SC-CO2, incluida su fracción molar (y), densidad (ρ), solubilidad (S) e incertidumbre expandida. En consecuencia, la fracción molar de APZ más alta \((1,036\times { 10}^{-5}\)) se detectó a 338 K y 30 MPa, mientras que el valor más bajo (\(1.830\times {10}^{-6}\)) se registró a 338 K y 12 MPa. La solubilidad mostró una tendencia ascendente al aumentar la presión a altas temperaturas. A medida que aumenta la presión, aumenta la densidad de SC-\({\mathrm{CO}}_{2}\), lo que mejora la fuerza del disolvente. La densidad del disolvente y la presión de vapor de la solución son los principales factores en la mejora de la solubilidad. Según la Fig. 2, la curva de solubilidad mostró una región de cruce. La temperatura generalmente exhibió un efecto dual sobre la solubilidad del fármaco en SC-CO2 bajo una densidad controlada de SC-CO2 y una presión de vapor del fármaco. La solubilidad de APZ en SC-CO2 disminuyó en el rango de presión de 12 a 18 MPa al aumentar la temperatura. A presiones superiores a 18 MPa, la solubilidad aumentó con el aumento de la temperatura. La región de cruce para APZ osciló entre 12 y 18 MPa. A presiones inferiores a 18 MPa, el efecto de la densidad fue predominante ya que la solubilidad aumentó por la reducción de la temperatura. Sin embargo, a presiones superiores a 18 MPa, la solubilidad aumentó con el aumento de la temperatura debido al predominio de la influencia de la presión de vapor del fármaco. Varios artículos informaron sobre el impacto de la temperatura en la densidad del dióxido de carbono y la presión de vapor del soluto con valores similares de la región de cruce de presión SC - CO2 para nistatina55, clonazepam56 y famotidina57. Estas transiciones pueden atribuirse a cambios de densidad inducidos por la temperatura en el dióxido de carbono y cambios de presión de vapor en los solutos. La presión de cruce fue investigada en varios artículos, que propusieron algunos métodos para predecir la región de presión de cruce58,59,60. La región de cruce varía según las propiedades críticas del soluto, como su presión de sublimación, entalpía de sublimación, entalpía molar parcial y volumen molar. Por lo tanto, se introdujo el rango de presión de 12 a 18 MPa como región de cruce para el fármaco APZ (Fig. 2).

Solubilidad experimental de APZ en SC-CO2 a diversas presiones y temperaturas. (a) Solubilidad según presión y (b) solubilidad según densidad.

Para la correlación de la solubilidad de APZ se utilizaron modelos semiempíricos como Chrastil49, Bartle et al.61, K-J62, MST63, Sodeifian et al.33 y Jouyban et al.64. La Tabla 3 enumera las ecuaciones de los modelos semiempíricos. Chrastil49 propuso una ecuación para los solutos sólidos basada en la densidad del SCF y la temperatura absoluta (\({\mathrm{a}}_{2}=\frac{{\Delta \mathrm{H}}_{\mathrm{t} }}{\mathrm{R}} )\), en el cual, el parámetro ajustable de \({a}_{2}\) es función del calor total. R muestra la constante global de los gases y \({\Delta \mathrm{H}}_{\mathrm{t}}\) representa el calor total de mezcla. La entalpía de vaporización (\({\Delta \mathrm{H}}_{\mathrm{vap}}\)) puede determinarse mediante el modelo propuesto por Bartle et al.61. Según la ley de Hess, la entalpía de solvatación \(\left({\Delta \mathrm{H}}_{\mathrm{sol}}\right)\) se puede definir como la diferencia entre \({\Delta \ mathrm{H}}_{\mathrm{t}}\) y \({\Delta \mathrm{H}}_{\mathrm{vap}}\). Sodeifian et al. propuso un modelo semiempírico \({a}_{0}-{a}_{5}\) e introdujo seis parámetros ajustables. En 1998, K-J62 presentó un modelo semiempírico basado en la densidad para la correlación de la solubilidad sólida en SCF. Expresaron la relación de \({a}_{2}\) con \({\Delta \mathrm{H}}_{\mathrm{t}}\) a través de \({\Delta \mathrm{H}} _{\mathrm{t}}=\frac{{\mathrm{a}}_{2}}{\mathrm{R}}\). El modelo MST muestra una ecuación lineal simple para determinar la consistencia de la solubilidad sólida en SCF.

Los modelos semiempíricos de Chrastil49, Sodeifian et al.33, K-J62, MST63, Bartle et al.33 y Jouyban et al.64 tienen tres, seis, tres, tres, tres y seis parámetros, respectivamente. Los modelos mencionados se utilizaron del algoritmo Simulated Annealing para su optimización. Los parámetros ajustables de las medidas estadísticas relevantes se obtuvieron en términos de AARD% y \({R}_{adj}\) para el sistema binario \({\mathrm{CO}}_{2}\)-APZ utilizando el modelos basados en densidad como se enumeran en la Tabla 4.

Se utilizó la desviación relativa absoluta promedio (AARD%) para evaluar la precisión de los modelos:

En la ecuación anterior, Z representa el número de parámetros ajustables de cada modelo, \({N}_{t}\) muestra el número de puntos de datos en cada conjunto y \({y}_{2}\) denota la solubilidad de la fracción molar. El coeficiente de correlación ajustado por \({\mathrm{R}}_{\mathrm{adj}}\) se define de la siguiente manera:

Mientras que el coeficiente de correlación está representado por \({R}^{2}\), el número de puntos de datos en cada conjunto se muestra por N. Q también denota el número de variables independientes en cada ecuación.

Los valores de % de AARD fueron 7,90, 10,73, 5,90, 9,30, 5,89 y 4,39 para Chrastil, Bartle et al., KJ, MST, Sodeifian et al. y Jouyban et al., respectivamente. Los modelos propuestos por Jouyban et al. y Sodeifian et al. mostró el mejor rendimiento en la predicción de la solubilidad de APZ con valores respectivos de % AARD de 4,39 y 5,89 %. Jouyban et al. El modelo exhibió la mejor correlación en comparación con otros. La ecuación lineal de Jouyban et al. Generalmente es más adecuado para predecir la solubilidad de este tipo de fármacos en comparación con el modelo propuesto por Bartle et al. Otros modelos semiempíricos ofrecieron precisiones predictivas aceptables. Los resultados también revelaron la mayor precisión del modelo Chrastil al predecir los datos de solubilidad con \({\mathrm{R}}_{\mathrm{adj}}\)=0,994. La Figura 3 compara la solubilidad experimental con las calculadas por los modelos basados en densidad.

Una comparación de valores experimentales (puntos) y modelados (líneas) de solubilidad de APZ basados en modelos semiempíricos a diferentes temperaturas.

La Figura 4 demuestra la autoconsistencia de los datos experimentales de solubilidad de APZ con los modelos de Chrastil, Bartle et al., MST y KJ. El modelo es aceptable en pruebas de autoconsistencia si todos los datos de solubilidad obtenidos a diferentes temperaturas se ubican en la línea \(45-\mathrm{grados}\). Los resultados de las pruebas de los modelos semiempíricos mencionados sugieren la coherencia de los valores de solubilidad medidos.

Los resultados de autoconsistencia obtenidos para cuatro modelos semiempíricos. Las líneas sugieren la linealidad de los modelos.

La Tabla 5 enumera la entalpía calculada para APZ en SC-\({\mathrm{CO}}_{2}\). El modelo de Chrastil muestra el calor total aproximado de \(30\mathrm{ KJ}.{\mathrm{mol}}^{-1}\). Según el modelo de Bartle, la entalpía de vaporización era \((48,73\mathrm{ KJ}.{\mathrm{mol}}^{-1})\). El calor de solvatación (\({\Delta \mathrm{H}}_{\mathrm{sol}}\)) fue igual a \(18,73\mathrm{ KJ}.{\mathrm{mol}}^{-1}\ ) basado en la diferencia entre \({\Delta \mathrm{H}}_{\mathrm{vap}}\) y \({\Delta \mathrm{H}}_{\mathrm{t}}\).

Dado que la solubilidad del sólido en la fase supercrítica es muy pequeña, podemos suponer que estamos en condiciones de dilución infinita. En consecuencia, el coeficiente de actividad del soluto sólido es el de dilución infinita (\({\gamma }_{2}^{\infty }\)) y la densidad de la solución es la del disolvente puro. Por tanto, se obtiene la ecuación de solubilidad:

\({-\Delta \mathrm{H}}_{2}^{\mathrm{f}}\) es la entalpía de fusión y Tm es la temperatura del punto de fusión del soluto sólido.

El exceso de energía de Gibbs se define según la siguiente fórmula para el sistema binario. El modelo de Wilson tiene dos parámetros variables \(({\lambda {\prime}}_{12}y{\lambda {\prime}}_{21}\)) que son la diferencia de energías de interacción intermoleculares del volumen molar de dióxido de carbono supercrítico. Además, \({\vartheta }_{1 } y {\vartheta }_{2}\) son valores dependientes debido a la baja solubilidad del soluto en el SC-CO2 donde \({\vartheta }_{1 } y {\vartheta }_{2}\) son los volúmenes molares del SCF (líquido expandido) y del soluto sólido, respectivamente. La siguiente ecuación se puede utilizar para determinar el coeficiente de actividad:

\({\vartheta }_{1 }\mathrm{y }{\vartheta }_{2}\) se pueden definir en condiciones de dilución infinitas:

\({\rho }_{r}\) es la densidad reducida del solvente (SCF) igual a \(\rho\) /\({\rho }_{cl}\), donde \({\rho }_{cl}\) es su densidad crítica y las energías adimensionales de interacción son las siguientes:

Se puede definir una ecuación lineal entre el volumen molar y la densidad reducida para capturar el efecto de la alta presión en el modelo:

\({{\lambda {\prime}}_{12},\lambda {\prime}}_{21}, \alpha,\mathrm{ y }\beta\) fueron obtenidos por el modelo.

Utilizando la teoría de líquidos extendida, se utilizó el modelo de Wilson modificado para optimizar los parámetros del modelo de solubilidad de APZ en SC-CO2. La Tabla 6 resume los parámetros del modelo de Wilson modificado (\(\alpha ,\beta ,{\lambda {\prime}}_{12},{\lambda {\prime}}_{21}\)). Una comparación de datos experimentales y modelados (Fig. 5) confirmó la precisión del modelo de Wilson modificado. Según la Tabla 6, \({\lambda {\prime}}_{21}\) es más pequeño que \({\lambda {\prime}}_{12}\) como también se informó en estudios anteriores27,34,50 ,51,65.

Datos experimentales (punto) y solubilidad calculada (línea) de APZ en SC-CO2 según el modelo de Wilson modificado.

La solubilidad de APZ se evaluó a diferentes presiones (12, 15, 18, 21, 24, 27 y 30 MPa) y temperaturas (308, 318, 328 y 338 K). La fracción molar de APZ en SC-CO2 varió de \(1,83\times {10}^{-6}\) a \(1,036\times {10}^{-5}.\) Las fracciones molares más baja y más alta de Las APZ se detectaron a una temperatura constante de 338 K y presiones de 12 y 30 MPa, respectivamente. Se emplearon seis modelos semiempíricos (Sodeifian et al., Jouyban et al., Chrastil, Bartle et al., MST, KJ) y una teoría líquida extendida (modelo de Wilson modificado) para la correlación de los datos de solubilidad experimental. La precisión de los modelos se exploró en términos de AARD% y \({\mathrm{R}}_{\mathrm{adj}}\). En consecuencia, el modelo de Wilson modificado (AARD% = 6,82) y los modelos semiempíricos de Chrastil (AARD% = 7,90), Bartle et al. (AARD% = 10,73), Jouyban (AARD% = 4,39), MST (AARD% = 9,30), Kumar Johnston (AARD% = 5,90), Sodeifian et al. (AARD% = 5,89), Jouyban et al., y Sodeifian et al. con seis parámetros ajustables mostró la mejor correlación entre los modelos basados en densidad, lo que refleja la capacidad de este modelo para correlacionar datos de solubilidad. Estos satisfactorios resultados de correlación de los modelos semiempíricos también muestran la autoconsistencia de los hallazgos experimentales. Los modelos de Chrastil y Bartle et al. También se aplicaron para determinar la entalpía de vaporización y solvatación.

Los conjuntos de datos utilizados y/o analizados durante el presente estudio están disponibles previa solicitud razonable del autor correspondiente.

Porcentaje AARD, ecuación. (5), (Tabla 4)

Peso molecular del CO2, ec. (3)

Peso molecular del soluto, Ec. (2)

Mendez-Santiago–Teja

Mol de CO2, Ecs. (1) y (3)

Mol de soluto, Ecs. (1) y (2)

Presión crítica, (Tabla 1)

Presión de sublimación (bar), (Tabla 1)

Constante de gas universal (J.(mol K)-1)

Coeficiente de correlación ajustado, ecuación. (6)

Solubilidad en estado de equilibrio (gL-1), Ecs. (4)–(5)

Temperatura (K)

Punto de fusión (K), (Tabla 1)

Punto de ebullición (K), (Tabla 1)

Temperatura crítica (K), (Tabla 1)

Volumen molar sólido (m3.mol-1), (Tabla 1)

Regla de mezcla de Van der Waals de dos parámetros

Vial de muestreo (L), Ec. (3)

Representa el volumen (L), Ec. (2)

Solubilidad en estado de equilibrio, ecuación. (4)

Parámetro, (Tablas 3, 4)

Entalpía de fusión

Entalpía de solubilidad, (Tabla 5)

Entalpía de vaporización, (Tabla 5)

Calor total, (Tabla 5)

Dilución infinita, Ec. (7)

Parámetros del modelo de Wilson modificado, Ecs. (9, 10, 13), (Tabla 6)

Fracción molar, ecuación. (1)

Fracción molar

Densidad (kg.m−3)

factor acéntrico

Componente

Sustancia disoluta

Calculado

Experimental

Sustancia disoluta

Harrison, TS y Perry, CM Aripiprazol: una revisión de su uso en la esquizofrenia y el trastorno esquizoafectivo. Drogas 64, 1715-1736. https://doi.org/10.2165/00003495-200464150-00010 (2004).

Artículo CAS Google Scholar

Jalles, A. et al. El aripiprazol compensa la disfunción motora inducida por ATXN3 mutante al atacar los receptores de dopamina D2 y serotonina 1A y 2A en C. elegans. Biomedicinas 10, 370. https://doi.org/10.3390/biomedicines10020370 (2022).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Kishi, T. y col. Estabilizadores del estado de ánimo y/o antipsicóticos para el trastorno bipolar en la fase de mantenimiento: una revisión sistemática y un metanálisis en red de ensayos controlados aleatorios. Mol. Psiquiatría 26, 4146–4157. https://doi.org/10.1038/s41380-020-00946-6 (2021).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Cantù, F. et al. Aumento con antipsicóticos atípicos para la depresión resistente al tratamiento. J. Afecto. Desorden. 280, 45–53. https://doi.org/10.1016/j.jad.2020.11.006 (2021).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Badr-Eldin, SM, Ahmed, TA e Ismail, HR Sistemas binarios de aripiprazol-ciclodextrina para mejorar la disolución: efecto de la técnica de preparación, tipo de ciclodextrina y proporción molar. Irán. J. Medicina Básica. Ciencia. 16, 1223 (2013).

CAS Google Académico

Burris, KD y cols. El aripiprazol, un nuevo antipsicótico, es un agonista parcial de alta afinidad en los receptores D2 de dopamina humanos. J. Farmacol. Exp. El r. 302, 381–389. https://doi.org/10.1124/jpet.102.033175 (2002).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Sawant, K., Pandey, A. & Patel, S. Nanopartículas de poli (caprolactona) cargadas con aripiprazol: optimización y farmacocinética in vivo. Madre. Ciencia. Ing. C 66, 230-243. https://doi.org/10.1016/j.msec.2016.04.089 (2016).

Artículo CAS Google Scholar

Chen, L.-F. et al. Preparación de nanocompuestos de aripiprazol-poli (metil vinil éter-co-anhídrido maleico) mediante un proceso antisolvente supercrítico para mejorar la terapia antidepresiva. Regeneración. Biomateria. https://doi.org/10.1093/rb/rbac080 (2022).

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Seki, Y. et al. El tratamiento previo con aripiprazol y minociclina, pero no con haloperidol, suprime el daño a los oligodendrocitos causado por la microglía estimulada por interferón-γ en un modelo de cocultivo. Esquizofrenia. Res. 151, 20-28. https://doi.org/10.1016/j.schres.2013.09.011 (2013).

Artículo PubMed Google Scholar

Stapel, B. y col. Los antipsicóticos atípicos de segunda generación olanzapina y aripiprazol reducen la expresión y secreción de citoquinas inflamatorias en las células inmunes humanas. J. Psiquiatra. Res. 105, 95-102. https://doi.org/10.1016/j.jpsychires.2018.08.017 (2018).

Artículo PubMed Google Scholar

McFall, H. y col. Formulación de dispersiones sólidas con pH modulado cargadas con aripiprazol mediante tecnología de extrusión por fusión en caliente: estudios in vitro e in vivo. En t. J. Farmacéutica. 554, 302–311. https://doi.org/10.1016/j.ijpharm.2018.11.005 (2019).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Prashanti, D. y col. Formulación y evaluación de comprimidos desintegrables orales de aripiprazol. J. Farmacéutica. Res. En t. https://doi.org/10.9734/jpri/2022/v34i49b36429 (2022).

Artículo de Google Scholar

Esfandiari, N. & Sajadian, SA Investigación experimental y de modelado de la solubilidad de glibenclamida en dióxido de carbono supercrítico. Equilibrio de fase fluida. 556, 113408. https://doi.org/10.1016/j.fluid.2022.113408 (2022).

Artículo CAS Google Scholar

Sodeifian, G., Ardestani, NS, Sajadian, SA y Panah, HS Mediciones experimentales y modelado termodinámico de la solubilidad sólida de Cumarina-7 en dióxido de carbono supercrítico: producción de nanopartículas mediante el método RESS. Equilibrio de fase fluida. 483, 122-143. https://doi.org/10.1016/j.fluid.2018.11.006 (2019).

Artículo CAS Google Scholar

Sodeifian, G., Sajadian, SA, Ardestani, NS y Razmimanesh, F. Producción de nanopartículas del fármaco Loratadina mediante expansión rápida asistida por ultrasonidos de una solución supercrítica en una solución acuosa (US-RESSAS). J. Supercrítico. Fluidos 147, 241–253. https://doi.org/10.1016/j.supflu.2018.11.007 (2019).

Artículo CAS Google Scholar

Razmimanesh, F., Sodeifian, G. & Sajadian, SA Una investigación sobre la producción de nanopartículas de malato de sunitinib mediante el método US-RESOLV: efecto del tipo de polímero sobre la velocidad de disolución y la distribución del tamaño de las partículas. J. Supercrítico. Fluidos 170, 105163. https://doi.org/10.1016/j.supflu.2021.105163 (2021).

Artículo CAS Google Scholar

Esfandiari, N. & Ghoreishi, SM Condiciones termodinámicas óptimas para sistemas ternarios (CO2, DMSO, ampicilina) en procesos antidisolventes de CO2 supercrítico. J. Instituto de Taiwán. Química. Ing. 50, 31–36. https://doi.org/10.1016/j.jtice.2014.12.015 (2015).

Artículo CAS Google Scholar

Esfandiari, N. & Ghoreishi, SM Producción de nanopartículas de ampicilina mediante un proceso antisolvente de gas CO2 supercrítico. AAPS PharmSciTech 16, 1263–1269. https://doi.org/10.1208/s12249-014-0264-y (2015).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Najafi, M., Esfandiari, N., Honarvar, B. & Aboosadi, ZA Investigación experimental sobre la formación de micropartículas de finasterida mediante un proceso de gas antisolvente. J. Beso. 59, 455–466 (2021).

CAS Google Académico

Najafi, M., Esfandiari, N., Honarvar, B. & Aboosadi, ZA Producción de nanopartículas de calcio de rosuvastatina mediante la técnica de gas antisolvente: experimental y optimización. Periódico Polytech. Química. Ing. 65, 442–453. https://doi.org/10.3311/ppch.16629 (2021).

Artículo CAS Google Scholar

Esfandiari, N. & Ghoreishi, SM Síntesis de nanopartículas de 5-fluorouracilo mediante un proceso antisolvente de gas supercrítico. J. Supercrítico. Fluidos 84, 205–210. https://doi.org/10.1016/j.supflu.2013.10.008 (2013).

Artículo CAS Google Scholar

Vorobei, A. & Parenago, O. Uso de tecnologías de fluidos supercríticos para preparar micro y nanopartículas. Ruso. J. Física. Química. Un 95, 407–417. https://doi.org/10.1134/s0036024421030237 (2021).

Artículo CAS Google Scholar

Sodeifian, G., Hsieh, C.-M., Derakhsheshpour, R., Chen, Y.-M. & Razmimanesh, F. Medición y modelado de la solubilidad del clorhidrato de metoclopramida (fármaco antiemético) en dióxido de carbono supercrítico. Árabe. J. química. 15, 103876. https://doi.org/10.1016/j.arabjc.2022.103876 (2022).

Artículo CAS Google Scholar

Sodeifian, G. & Sajadian, SA Utilización de RESOLV asistido por ultrasonidos (US-RESOLV) con estabilizadores poliméricos para la producción de nanopartículas de clorhidrato de amiodarona: optimización de los parámetros del proceso. Química. Ing. Res. Des. 142, 268–284. https://doi.org/10.1016/j.cherd.2018.12.020 (2019).

Artículo CAS Google Scholar

Sodeifian, G., Nasri, L., Razmimanesh, F. y Abadian, M. Medición y modelado de la solubilidad de un fármaco antihipertensivo (losartán potásico, Cozaar) en dióxido de carbono supercrítico. J. Mol. Líquidos 331, 115745. https://doi.org/10.1016/j.molliq.2021.115745 (2021).

Artículo CAS Google Scholar

Sodeifian, G., Alwi, RS, Razmimanesh, F. y Tamura, K. Solubilidad del hemifumarato de quetiapina (fármaco antipsicótico) en dióxido de carbono supercrítico: aplicación experimental, de modelado y de parámetros de solubilidad de Hansen. Equilibrio de fase fluida. 537, 113003. https://doi.org/10.1016/j.fluid.2021.113003 (2021).

Artículo CAS Google Scholar

Sajadian, SA, Amani, M., Ardestani, NS y Shirazian, S. Análisis experimental y modelado termodinámico de la solubilidad de lenalidomida en dióxido de carbono supercrítico. Árabe. J. química. 15, 103821. https://doi.org/10.1016/j.arabjc.2022.103821 (2022).

Artículo CAS Google Scholar

Amani, M., Ardestani, NS y Majd, NY Utilización de gas antisolvente (GAS) CO2 supercrítico para la producción de nanopartículas de capecitabina como fármaco anticancerígeno: análisis y optimización de las condiciones del proceso. J. Utilidad de CO2. 46, 101465. https://doi.org/10.1016/j.jcou.2021.101465 (2021).

Artículo CAS Google Scholar

Cocero, MJ, Martín, Á., Mattea, F. & Varona, S. Procesos de encapsulación y coprecipitación con fluidos supercríticos: Fundamentos y aplicaciones. J. Supercrítico. Fluidos 47, 546–555. https://doi.org/10.1016/j.supflu.2008.08.015 (2009).

Artículo CAS Google Scholar

Martín, A. & Cocero, MJ Procesos de micronización con fluidos supercríticos: Fundamentos y mecanismos. Adv. Entrega de drogas. Apocalipsis 60, 339–350. https://doi.org/10.1016/j.addr.2007.06.019 (2008).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Reverchon, E., Adami, R., Cardea, S. y Della Porta, G. Procesamiento de polímeros con fluidos supercríticos para aplicaciones farmacéuticas y médicas. J. Supercrítico. Fluidos 47, 484–492. https://doi.org/10.1016/j.supflu.2008.10.001 (2009).

Artículo CAS Google Scholar

Padrela, L. et al. Tecnologías supercríticas basadas en dióxido de carbono para la producción de nanopartículas/nanocristales de fármacos: una revisión exhaustiva. Adv. Entrega de drogas. Apocalipsis 131, 22–78. https://doi.org/10.1016/j.addr.2018.07.010 (2018).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Sodeifian, G., Razmimanesh, F. & Sajadian, SA Medición de la solubilidad de un agente quimioterapéutico (mesilato de imatinib) en dióxido de carbono supercrítico: evaluación de un nuevo modelo empírico. J. Supercrítico. Fluidos 146, 89–99. https://doi.org/10.1016/j.supflu.2019.01.006 (2019).

Artículo CAS Google Scholar

Sodeifian, G., Ardestani, NS, Razmimanesh, F. & Sajadian, SA Análisis experimentales y termodinámicos de la solubilidad supercrítica del CO2 del minoxidil como fármaco antihipertensivo. Equilibrio de fase fluida. 522, 112745. https://doi.org/10.1016/j.fluid.2020.112745 (2020).

Artículo CAS Google Scholar

Zabihi, S. y col. Medición de la solubilidad del salsalato en dióxido de carbono supercrítico: modelado experimental y termodinámico. J. química. Termodina. 152, 106271. https://doi.org/10.1016/j.jct.2020.106271 (2021).

Artículo CAS Google Scholar

Schmitt, WJ & Reid, RC Solubilidad de sólidos orgánicos monofuncionales en fluidos supercríticos químicamente diversos. J. química. Ing. Datos 31, 204–212. https://doi.org/10.1021/je00044a021 (1986).

Artículo CAS Google Scholar

Kosal, E. & Holder, GD Solubilidad de mezclas de antraceno y fenantreno en dióxido de carbono supercrítico. J. química. Ing. Datos 32, 148-150. https://doi.org/10.1021/je00048a005 (1987).

Artículo CAS Google Scholar

Aionicesei, E., Škerget, M. y Knez, Ž. Medición de la solubilidad y difusividad del CO2 en poli(l-lactida) y poli(d,l-lactida-co-glicolida) mediante balanza de suspensión magnética. J. Supercrítico. Fluidos 47, 296–301. https://doi.org/10.1016/j.supflu.2008.07.011 (2008).

Artículo CAS Google Scholar

Dobbs, J., Wong, J., Lahiere, R. y Johnston, K. Modificación del comportamiento de la fase de fluido supercrítico utilizando cosolventes polares. Ing. de Indiana. Química. Res. 26, 56–65. https://doi.org/10.1021/ie00061a011 (1987).

Artículo CAS Google Scholar

Yamini, Y., Fat'hi, MR, Alizadeh, N. y Shamsipur, M. Solubilidad de isómeros de dihidroxibenceno en dióxido de carbono supercrítico. Equilibrio de fase fluida. 152, 299–305. https://doi.org/10.1016/s0378-3812(98)00385-9 (1998).

Artículo CAS Google Scholar

Keshmiri, K., Vatanara, A. & Yamini, Y. Desarrollo y evaluación de un nuevo modelo semiempírico para la correlación de la solubilidad de fármacos en CO2 supercrítico. Equilibrio de fase fluida. 363, 18-26. https://doi.org/10.1016/j.fluid.2013.11.013 (2014).

Artículo CAS Google Scholar

Asiabi, H., Yamini, Y., Latifeh, F. y Vatanara, A. Solubilidades de cuatro antibióticos macrólidos en dióxido de carbono supercrítico y sus correlaciones utilizando modelos semiempíricos. J. Supercrítico. Fluidos 104, 62–69. https://doi.org/10.1016/j.supflu.2015.05.018 (2015).

Artículo CAS Google Scholar

Johannsen, M. & Brunner, G. Solubilidades de las vitaminas liposolubles A, D, E y K en dióxido de carbono supercrítico. J. química. Ing. Datos 42, 106-111. https://doi.org/10.1021/je960219m (1997).

Artículo CAS Google Scholar

Stahl, E., Schilz, W., Schütz, E. & Willing, E. Un método rápido para la evaluación microanalítica del poder de disolución de gases supercríticos. Angélica. Química. En t. Ed. ingles. 17, 731–738. https://doi.org/10.1002/anie.197807311 (1978).

Artículo de Google Scholar

Anvari, MH & Pazuki, G. Un estudio sobre la capacidad predictiva de la ecuación de estado SAFT-VR para la solubilidad de sólidos en CO2 supercrítico. J. Supercrítico. Fluidos 90, 73–83. https://doi.org/10.1016/j.supflu.2014.03.005 (2014).

Artículo CAS Google Scholar

Sodeifian, G., Sajadian, SA y Derakhsheshpour, R. Medición experimental y modelado termodinámico de la solubilidad de lansoprazol en dióxido de carbono supercrítico: aplicación de SAFT-VR EoS. Equilibrio de fase fluida. 507, 112422. https://doi.org/10.1016/j.fluid.2019.112422 (2020).

Artículo CAS Google Scholar

Tabernero, A., De Melo, SV, Mammucari, R., Del Valle, EM & Foster, N. Modelado de la solubilidad de ingredientes de principios activos sólidos en sc-CO2 con y sin cosolventes: una evaluación comparativa de modelos semiempíricos basados en la ecuación de Chrastil y sus modificaciones. J. Supercrítico. Fluidos 93, 91-102. https://doi.org/10.1016/j.fluid.2019.112422 (2014).

Artículo CAS Google Scholar

Amani, M., Ardestani, NS, Jouyban, A. y Sajadian, SA Medición de la solubilidad del acetato de fludrocortisona en dióxido de carbono supercrítico: evaluaciones experimentales y de modelado. J. Supercrítico. Fluidos 190, 105752. https://doi.org/10.1016/j.supflu.2022.105752 (2022).

Artículo CAS Google Scholar

Chrastil, J. Solubilidad de sólidos y líquidos en gases supercríticos. J. Física. Química. 86, 3016–3021. https://doi.org/10.1021/j100212a041 (1982).

Artículo CAS Google Scholar

Esfandiari, N. & Sajadian, SA Solubilidad de lacosamida en dióxido de carbono supercrítico: análisis experimental y modelado termodinámico. J. Mol. Líquidos 360, 119467. https://doi.org/10.1016/j.molliq.2022.119467 (2022).

Artículo CAS Google Scholar

Nasri, L. Modelo de Wilson modificado para correlacionar las solubilidades en fluidos supercríticos de algunos solutos aromáticos policíclicos. Aroma policíclico. compd. 38, 244–256. https://doi.org/10.1080/10406638.2016.1200636 (2018).

Artículo CAS Google Scholar

Morales-Díaz, C., Cabrera, AL, Juan, C. & Mejía, A. Modelado de solubilidad de derivados de vitamina K3 en dióxido de carbono supercrítico utilizando ecuaciones de estado cúbicas y SAFT. J. Supercrítico. Fluidos 167, 105040. https://doi.org/10.1016/j.supflu.2020.105040 (2021).

Artículo CAS Google Scholar

Poling, BE, Prausnitz, JM & O'connell, JP Propiedades de gases y líquidos (McGraw-Hill Education, 2001). https://doi.org/10.1016/j.supflu.2020.105040.

Reservar Google Académico

Immirzi, A. & Perini, B. Predicción de densidad en cristales orgánicos. Acta Crystallogr. Secta. 33, 216-218. https://doi.org/10.1107/s0567739477000448 (1977).

ADS del artículo Google Scholar

Sajadian, SA, Peyrovedin, H., Zomorodian, K. & Khorram, M. Uso del dióxido de carbono supercrítico como disolvente de nistatina: estudio del efecto del cosolvente, experimental y correlativo. J. Supercrítico. Fluidos 194, 105858. https://doi.org/10.1016/j.supflu.2023.105858 (2023).

Artículo CAS Google Scholar

Alwi, RS y cols. Estudio experimental y modelado termodinámico de la solubilidad de clonazepam en dióxido de carbono supercrítico. Equilibrio de fase fluida. https://doi.org/10.1016/j.fluid.2023.113880 (2023).

Artículo de Google Scholar

Ardestani, NS, Sajadian, SA, Rojas, A., Alwi, R. & Estévez, LA Solubilidad de famotidina en dióxido de carbono supercrítico: medición experimental y modelado termodinámico. J. Supercrítico. Fluidos https://doi.org/10.1016/j.supflu.2023.106031 (2023).

Artículo de Google Scholar

de Melo, SV, Costa, GMN, Viana, A. & Pessoa, F. Efectos de las propiedades de los componentes puros sólidos en el modelado de la presión de cruce superior para la síntesis de procesos de fluidos supercríticos: un estudio de caso para la separación de pigmentos de Annatto utilizando SC-CO2. J. Supercrítico. Fluidos 49, 1–8. https://doi.org/10.1016/j.supflu.2008.12.006 (2009).

Artículo CAS Google Scholar

Kalikin, N. y col. Solubilidad de carbamazepina en CO2 supercrítico: un estudio exhaustivo. J. Mol. Líquidos 311, 113104. https://doi.org/10.1016/j.molliq.2020.113104 (2020).

Artículo CAS Google Scholar

Kalikin, N., Oparin, R., Kolesnikov, A., Budkov, Y. & Kiselev, M. Un cruce de la solubilidad de sustancias sólidas en fluidos supercríticos: ¿qué es en realidad? J. Mol. Líquidos 334, 115997. https://doi.org/10.1016/j.molliq.2021.115997 (2021).

Artículo CAS Google Scholar

Bartle, K., Clifford, A., Jafar, S. y Shilstone, G. Solubilidades de sólidos y líquidos de baja volatilidad en dióxido de carbono supercrítico. J. Física. Química. Árbitro. Datos 20, 713–756. https://doi.org/10.1063/1.555893 (1991).

Artículo ADS CAS Google Scholar

Kumar, SK y Johnston, KP Modelado de la solubilidad de sólidos en fluidos supercríticos con la densidad como variable independiente. J. Supercrítico. Fluidos 1, 15–22. https://doi.org/10.1016/0896-8446(88)90005-8 (1988).

Artículo CAS Google Scholar

Méndez-Santiago, J. & Teja, AS La solubilidad de sólidos en fluidos supercríticos. Equilibrio de fase fluida. 158, 501–510. https://doi.org/10.1016/S0378-3812(99)00154-5 (1999).

Artículo de Google Scholar

Jouyban, A. et al. Predicción de la solubilidad en CO2 supercrítico utilizando un número mínimo de experimentos. J. Farmacéutica. Ciencia. 91, 1287-1295. https://doi.org/10.1002/jps.10127 (2002).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Sodeifian, G., Ardestani, NS y Sajadian, SA Medición de la solubilidad de un pigmento (verde de ftalocianina) en dióxido de carbono supercrítico: correlaciones experimentales y modelado termodinámico. Equilibrio de fase fluida. 494, 61–73. https://doi.org/10.1016/j.fluid.2019.04.024 (2019).

Artículo CAS Google Scholar

Descargar referencias

Departamento de Ingeniería Química, Rama Marvdasht, Universidad Islámica Azad, Marvdasht, Irán

Islam Ansari, Bizhan Honarvar, Zahra Arab Abusadi y Mehdi Azizi

Departamento de Ingeniería Química, Facultad de Ingeniería, Universidad de Kashan, Kashan, 87317-53153, Irán

Seyed Ali Sajadian

Producción de petróleo y gas del sur de Zagros, Compañía Nacional de Petróleo de Irán, Shiraz, 7135717991, Irán

Seyed Ali Sajadian

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

EA: Metodología, Redacción: preparación del borrador original, curación de datos, software. BH: Conceptualización, Investigación, Validación, obtención de financiamiento, revisión y Edición. SAS: Conceptualización, administración de proyectos, Software, supervisión, revisión y edición. MA: validación, Metodología, redacción, validación, visualización, revisión. ZAA: Investigación, metodología, validación, revisión y redacción. Todos los autores revisaron el manuscrito.

Correspondencia a Bizhan Honarvar.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

Springer Nature se mantiene neutral con respecto a reclamos jurisdiccionales en mapas publicados y afiliaciones institucionales.

Acceso Abierto Este artículo está bajo una Licencia Internacional Creative Commons Attribution 4.0, que permite el uso, compartir, adaptación, distribución y reproducción en cualquier medio o formato, siempre y cuando se dé el crédito apropiado a los autores originales y a la fuente. proporcione un enlace a la licencia Creative Commons e indique si se realizaron cambios. Las imágenes u otro material de terceros en este artículo están incluidos en la licencia Creative Commons del artículo, a menos que se indique lo contrario en una línea de crédito al material. Si el material no está incluido en la licencia Creative Commons del artículo y su uso previsto no está permitido por la normativa legal o excede el uso permitido, deberá obtener permiso directamente del titular de los derechos de autor. Para ver una copia de esta licencia, visite http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Reimpresiones y permisos

Ansari, E., Honarvar, B., Sajadian, SA et al. Solubilidad experimental de aripiprazol en dióxido de carbono supercrítico y modelado. Representante científico 13, 13402 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-40537-3

Descargar cita

Recibido: 16 de abril de 2023

Aceptado: 12 de agosto de 2023

Publicado: 17 de agosto de 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-40537-3

Cualquier persona con la que comparta el siguiente enlace podrá leer este contenido:

Lo sentimos, actualmente no hay un enlace para compartir disponible para este artículo.

Proporcionado por la iniciativa de intercambio de contenidos Springer Nature SharedIt

Al enviar un comentario, acepta cumplir con nuestros Términos y pautas de la comunidad. Si encuentra algo abusivo o que no cumple con nuestros términos o pautas, márquelo como inapropiado.