Содержание к диссертации
Введение
1. CLASS Литературный обзор CLASS
1.1. Информационные системы (ИС) 10
1.1.1. Существующие классификации ИС 13
1.1.2. Экспертные системы (ЭС) 16
1.1.3. Системы поиска решения на основе прецедентов (CBR) 18
1.1.4. Системы поддержки принятия решения (СППР) 22
1.1.5. Существующие классификации СППР 26
1.2. Программные продукты для фармацевтической промышленности .. 29
1.2.1. Базы данных автоматизированной поисковой системы STN International 29
1.2.2. Электронная библиотека ВИНИТИ "Медицина" 38
1.2.3. Базы данных Фонда фармацевтической информации 39
1.2.4. Европейская фармакопея (European Pharmacopeia) 40
1.2.5. База данных по наполнителям для лекарственных препаратов (Pharmaceutical Excipients Database) 41
1.2.6. Энциклопедия по химическим, биологическим и лекарственным веществам (The Merck Index) 42
1.2.7. Система баз данных по фармацевтике PHARM 43
1.3. Программные продукты в области сушки 44
1.4. Постановка задачи исследования 49
2. Анализ, классификация и систематизация информации 51
2.1. Системный анализ в фармацевтической технологии 51
2.2. Классификация вспомогательных веществ 55
2.3. Требования, предъявляемые к вспомогательным веществам и таблеткам 59
2.4. Классификация технологий и оборудования для производства твердых лекарственных форм 60
- Информационные системы (ИС)
- Программные продукты для фармацевтической промышленности
- Системный анализ в фармацевтической технологии
- Классификация вспомогательных веществ
Введение к работе
Одним из важнейших направлений в химико-фармацевтической
отрасли является расширение ассортимента высокоэффективных лекарственных препаратов, в том числе и таблетированных, составляющих около 50% от общего объема производства готовых лекарственных средств.
Технологические характеристики таблетированных лекарственных препаратов зависят от количественного и качественного состава таблетки и от технологии производства. Часто требования, предъявляемые к характеристикам таблетированного препарата, противоречивы, например, при высокой прочности время распада таблетки должно быть минимальным. Редко удается выявить точную зависимость между номенклатурой и количественным содержанием вспомогательных веществ в таблетке, технологическими режимами процессов производства таблетированного препарата и характеристиками готовых таблеток. Классический и наиболее распространенный подход использует статистические модели совместно с проведением экспериментов для выявления таких зависимостей.
Задача разработки новых готовых лекарственных средств, изготавливаемых методом таблетирования, сводится к двум этапам: лабораторные исследования (определение качественного и количественного состава, основных технологических стадий) и адаптации разработанных технологических режимов к условиям промышленного производства. Этап лабораторных исследований, включающий в себя большое количество экспериментов, является длительным и не всегда результативным.
При составлении рецептур специалист чаще полагается на собственный опыт и интуицию чем на аналитические и математические модели. Таким образом, особенно остро встает проблема формализации, аккумулирования и повторного использования экспертных знаний и прошлого опыта.
5. СППР ДЛЯ ВЫБОРА СУШИЛЬНОГО ОБОРУДОВАНИЯ ДЛЯ
ФАРМАЦЕВТИЧЕСКИХ ПРОИЗВОДСТВ 110
5.1. Выявление и классификация источников знаний 112
Информационная система Dryinf: экспертная подсистема по выбору типа сушильного оборудования 112
Информация о технологических схемах для сушки фармацевтических веществ, предоставленная группой компаний Niro. 117
Правила, составленные на основе анализа литературных источников 120
Основные компоненты СППР 122
Базы данных СППР 123
Пример подбора технологической схемы для сушки штамма бифидобактерий 125
Пользовательский интерфейс СППР 129
6. ЗАКЛЮЧЕНИЕ 134
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 135
ВВЕДЕНИЕ
Одним из важнейших направлений в химико-фармацевтической
отрасли является расширение ассортимента высокоэффективных лекарственных препаратов, в том числе и таблетированных, составляющих около 50% от общего объема производства готовых лекарственных средств.
Технологические характеристики таблетированных лекарственных препаратов зависят от количественного и качественного состава таблетки и от технологии производства. Часто требования, предъявляемые к характеристикам таблетированного препарата, противоречивы, например, при высокой прочности время распада таблетки должно быть минимальным. Редко удается выявить точную зависимость между номенклатурой и количественным содержанием вспомогательных веществ в таблетке, технологическими режимами процессов производства таблетированного препарата и характеристиками готовых таблеток. Классический и наиболее распространенный подход использует статистические модели совместно с проведением экспериментов для выявления таких зависимостей.
Задача разработки новых готовых лекарственных средств, изготавливаемых методом таблетирования, сводится к двум этапам: лабораторные исследования (определение качественного и количественного состава, основных технологических стадий) и адаптации разработанных технологических режимов к условиям промышленного производства. Этап лабораторных исследований, включающий в себя большое количество экспериментов, является длительным и не всегда результативным.
При составлении рецептур специалист чаще полагается на собственный опыт и интуицию чем на аналитические и математические модели. Таким образом, особенно остро встает проблема формализации, аккумулирования и повторного использования экспертных знаний и прошлого опыта.
Основной целью диссертационной работы является разработка подхода к созданию гибридных систем поддержки принятия решения (СППР) для химико-фармацевтической отрасли и апробация данного подхода при создании СППР для разработки новых готовых лекарственных средств, изготавливаемых методом таблетирования.
Для достижения поставленной цели необходимо выполнить следующие этапы:
Системный анализ результатов лабораторных исследований по созданию ряда лекарственных препаратов методом таблетирования.
Формализация этапов решения проблемы создания рецептуры лекарственного препарата.
Разработка подхода к созданию гибридной системы поддержки принятия решения в химико-фармацевтической отрасли, позволяющей совместно использовать разнородные источники информации, включая экспериментальные данные, экспертные оценки и справочную информацию.
Разработка структуры единой информационной среды для представления в системе поддержки принятия решения результатов экспериментов по созданию таблетированных препаратов, экспертных оценок, полученных при анализе экспериментальных данных, справочной информации.
Создание программно-информационного решения, реализующего функции накопления информации, интеграции существующих информационных систем, поддержки процесса принятия решения.
Информационное наполнение системы поддержки принятия решения;
Апробация разработанной системы поддержки принятия решения.
В первой главе приведен развернутый анализ литературных источников, затрагивающих проблемы создания информационных систем и систем поддержки принятия решения. Рассмотрены основные типы
информационных систем, показаны их достоинства и недостатки. Описаны системы поддержки принятия решения, назначение таких систем, основные компоненты. Приведена классификация систем поддержки принятия решения. Проведен обзор основных прикладных программ в области фармацевтики и смежных с ней науках. В соответствии с целью работы и на основании выводов, сделанных в результате анализа литературы, сформулирована постановка задачи, и намечены этапы ее решения.
Во второй главе проведен системный анализ изготовления нового готового лекарственного средства, получаемого методом таблетирования. Разработаны классификационные схемы для вспомогательных веществ, используемых при изготовлении таблеток. Описаны требования, предъявляемые к вспомогательным веществам и таблеткам согласно государственной фармакопее. Проанализированы технологические схемы производства твердых лекарственных форм, выявлены основные технологические стадии. Создана классификационная схема технологий и оборудования для производства твердых лекарственных форм в соответствии с функциональным назначением. Идентифицированы основные технологические параметры и контролируемые характеристики. Разработана модель связи основных процессов таблетирования, технологических параметров и контролируемых характеристик. Намечены этапы решения задачи разработки нового готового лекарственного средства, получаемого методом таблетирования.
В третьей главе задача изготовления нового готового лекарственного средства методом таблетирования рассматривается как сложная информационная система. Предложен подход к созданию гибридных систем поддержки принятия решения, которые основаны на совместной работе различных типов информационных подсистем включая экспертные системы, справочные системы и системы, базирующиеся на использовании прошлого опыта. Разработана структура гибридной системы поддержки принятия
решения, и описаны алгоритмы, обеспечивающие совместное функционирование информационных подсистем в ходе принятия решения. Приведены математические критерии оценки решений, принимаемых различными видами подсистем. Предложена модификация метода поиска решения на основе прецедентов. Модифицированный метод рассматривает в качестве прецедента поведение системы в серии экспериментов и проводит аналогии с прошлым опытом на основе сравнительного анализа поведения системы. Разработана концептуальная и реляционная структуры информационной среды для представления экспериментов по таблетированию. Даны рекомендации по использованию ряда информационных технологий для создания гибридных систем поддержки принятия решения согласно предложенному подходу.
В четвертой главе проведен системный анализ результатов таблетирования некоторых препаратов с целью выявления влияния номенклатуры вспомогательных веществ, входящих в состав таблетки, и их количественного содержания на свойства готовых таблеток. Особое внимание в рамках проведенной работы было уделено полимеру поливинилпирролидону, который на данный момент является одним из наиболее используемых вспомогательных веществ в фармацевтической промышленности. Сделаны экспертные заключения о влиянии разновидностей поливинилпирролидона на технологию получения и свойства готовых таблеток. Создана единая информационная структура для представления экспериментальных данных и экспертных оценок. Разработаны структуры базы данных для хранения экспериментов, и базы знаний, хранящей экспертные оценки. Создана гибридная система поддержки принятия решения, включающая подсистему, основанную на использовании прошлого опыта, экспертную подсистему и справочные подсистемы. Справочные подсистемы состоят из базы данных по оборудованию и базы данных по физико-химическим свойствам веществ, используемых в качестве
наполнителей. Глава содержит количественные характеристики информационного наполнения и примеры практического использования разработанной системы.
Пятая глава посвящена созданию системы поддержки принятия решения в области выбора сушильного оборудования для фармацевтических производств. Основой системы поддержки принятия решения стали: экспертный блок информационной системы Dryinf, информация о технологических схемах для сушки фармацевтических веществ, предоставленная группой компаний Niro, ряд экспертных правил, составленных на основе анализа литературных источников. Глава также содержит количественные характеристики информационного наполнения и примеры практического использования разработанной системы.
Автор выражает глубокую благодарность руководителю работы профессору Меныпутиной Н.В. за предоставление ценных материалов, консультаций и полезных замечаний по диссертации. Автор выражает свою признательность за помощь в создании диссертации научной группе профессора Меньшутиной Н.В. кафедры кибернетики химико-технологических процессов.
Информационные системы (ИС)
Во многих областях науки и в системном анализе основное значение имеет понятие "информационная система". Такая система часто соотносится с некоторой системой поддержки интеллектуальных работ, в частности, поиска полезной информации, управления, составления экспертных оценок, принятия решений, накопления знаний и др.
Информационная система - система, в которой ее элементы, цель, ресурсы, структура (организация) рассматриваются, в основном, на информационном уровне (хотя, естественно, имеются и другие уровни рассмотрения, например, энергетический уровень) [1].
Информационная система содержит следующие основные типы подсистем: 1. подсистема информационного обеспечения (данных); 2. подсистема интеллектуального обеспечения (информации, знаний); 3. подсистема технического обеспечения (аппаратуры); 4. подсистема технологического обеспечения (технологии); 5. подсистема коммуникативного обеспечения (интерфейса); 6. подсистема анализа и проектирования; 7. подсистема оценки адекватности и качества, верификации. Информационная среда - это среда (т.е. система и ее окружение) из взаимодействующих информационных систем, включая и информацию, актуализируемую в этих системах [2].
Различают 6 основных разновидностей информационных систем в соответствии с целью и характером использования.
Транзакционная система обработки запросов (Transaction Processing System) используется для обеспечения автоматического или автоматизированного обмена структурированной информацией между локальными или удаленными информационными хранилищами [3,4].
Система информационного обеспечения (Information Provision System) используется для подготовки информационных сообщений краткосрочного (обычно) использования тактического или стратегического характера, например, с использованием данных из базы данных и структурированных, формализованных процедур [5,6].
Система поддержки принятия решений (Decision Support System) предназначена для анализа реальной формализуемой ситуации, в которой специалист должен принять определенное решение, просчитав различные варианты поведения исследуемой системы (варьируя ее параметры) [7-9].
Интегрированная программируемая система принятия решения (Programmed Decision System) предназначена для автоматического отбора решений в соответствии с структурированными и формализованными критериями оценки, реализованными программно [10].
Экспертные системы (Expert System) - это информационно-консультирующие или принимающие решения системы, которые основаны на структурированных и часто плохо формализуемых процедурах, использующих опыт и интуицию, т.е. поддерживающие и моделирующие работу экспертов [11,12].
Интеллектуальные системы или системы, основанные на знаниях (Knowledge Based System) поддерживают задачи принятия решения в сложных системах, где обязательно использование информации в достаточно широком диапазоне, особенно в плохо структурируемых системах. В таких системах обычно применяют нечеткие критерии, используемые в процессе принятия решения. В отличие от экспертных систем, в системах, основанных на знаниях, следует по возможности избегать экспертных и эвристических процедур и прибегать к процедурам минимизации риска [13]. В данных системах более существенно влияние профессионализма, так как при разработке таких систем необходимо сотрудничество и взаимопонимание не только разработчиков, но и пользователей. При построении информационной системы можно использовать два основных подхода: 1. подход, ориентированный на проблемы или индуктивный подход; 2. подход, ориентированный на технологию или дедуктивный подход. Выбор подхода зависит от характера решаемых проблем, используемых критериев и имеющихся ресурсов.
Если вначале изучаются возможности имеющейся технологии, а после определяются актуальные проблемы, которые можно решить с их помощью, то необходимо опираться на технологически-ориентированный подход.
Если же вначале определяются актуальные проблемы, а затем внедряется технология, достаточная для решения этих проблем, то необходимо опираться на проблемно-ориентированный подход.
При этом оба подхода зависят друг от друга: внедрение новых технологий изменяет решаемые проблемы, а изменение решаемых проблем -приводит к необходимости внедрения новых технологий; и то, и другое влияет на принимаемые решения [14].
Системное проектирование и использование информационной системы проходит следующий жизненный цикл: 1. предпроектный анализ; 2. внутрисистемный анализ (анализ подсистем системы); 3. морфологическое представление системы; 4. определение критериев адекватности; 5. описание моделей, алгоритмов функционирования подсистем; 6. прототипирование системы или реализации подсистем с упрощенными функциональными описаниями и апробация взаимодействия этих прототипов;
Программные продукты для фармацевтической промышленности
Общепризнанным источником информации является международная сеть научной и технической информации STN International (Scientific & Technical Information Network). Сеть STN International находится в совместном управлении германским специализированным информационным центром ФИЦ Карлсруэ (Fachinformationszentrum (FIZ) Karlsruhe), Реферативной службой по химии Американского химического общества (Chemical Abstracts Service (CAS), American Chemical Society) и Информационным центром по науке и технике Японской научно-технической корпорации (Information Centre for Science and Technology (JICST), Japan Science and Technology Corporation). Через эти три центра в Европе, США и Японии сеть STN в течение более чем 15 лет предоставляет мировому научному сообществу доступ к базам данных, и за эти годы стала ведущей информационной сетью по науке и технике. Информационные сведения публикуются в научных журналах, отчетах, книгах и патентах. Число публикаций в мире увеличивается с огромной скоростью. Для того чтобы облегчить поиск нужных сведений в огромном потоке информации, издаются реферативные журналы, которые содержат заглавия, короткие рефераты и библиографические данные публикаций. Эти реферативные публикации, сами содержащие большое количество информации, выпускаются в виде электронных баз данных. Дополнительно к базам данных библиографической и реферативной информации в режиме онлайн предоставляются также базы данных, содержащие сведения о продукции и ее производителях, запланированных и текущих исследовательских проектах и т.п. Прямой доступ к этой информации возможен с любого терминала или персонального компьютера, подключенного к сети передачи данных.
Сеть STN International, обеспечивая в настоящее время онлайновый доступ к более чем 200 базам данных во всех областях науки и техники, представляет собой удобный универсальный источник критически оцененной и высококачественной научно-технической и патентной информации [60].
Сеть STN International предоставляет широкий спектр баз данных в области фармацевтики, описание которых представлено ниже.
База данных ADISALERTS содержит информацию о публикациях по лекарственным препаратам, применению лекарств в терапии и побочным эффектам, а также по фармакоэкономике. Вводится информация из более чем 2300 международных журналов по медицине и биомедицине. База данных состоит из двух сегментов. Сегмент "Summary" содержит структурированные записи, которые включают данные в табличной форме по дозировке лекарственных препаратов и побочным эффектам, описания цели публикации, авторские комментарии, характерные положительные и отрицательные особенности статьи, методы исследования, результаты, экспертные оценки по специальным критериям. Сегмент "Citation" содержит библиографические ссылки на статьи, которые еще не оценены экспертами компании "Adis International" [61].
База данных ADISINSIGHT (Adis R@D Insight - анализ исследований и разработок компании "Adis") содержит полные тексты отчетов о лекарствах, которые разрабатываются и исследуются в фармацевтических компаниях по всему миру. Источниками информации являются сведения, основанные на прямых контактах с фармацевтическими фирмами, журналы, материалы конференций и симпозиумов, годовые отчеты, бюллетени новостей и пресс-релизы, данные о лицензировании службы "Pharma Pipelines" фирмы "Lehman Brothers". Сведения о новом лекарстве вводятся в базу данных как только появляется первый отчет о его лабораторном исследовании. Информация обо всех последующих стадиях научных исследований и промышленного производства лекарства регулярно отслеживается, оценивается и вносится в базу данных. Записи базы данных содержат названия лекарств, в том числе синонимы, родственные имена, торговые наименования, регистрационные номера С AS, коды EphMRA АТС, коды WHO АТС, названия фирм-разработчиков, стадии разработки и продвижения на рынках в разных странах, прогнозирующую информацию о лицензировании фирмы "Lehman Brothers", химические структуры лекарств,
полные тексты профилей лекарств, библиографические ссылки. Описания профилей включают вводную часть, коммерческое резюме, обзор клинических исследований, фармакологию (фармакокинетику и фармакодинамику), терапевтические испытания. Каждому лекарственному препарату экспертами компании "Adis International" присваивается специальный рейтинг терапевтической ценности [62].
Системный анализ в фармацевтической технологии
Одним из важнейших направлений в фармацевтической науке является расширение ассортимента высокоэффективных лекарственных препаратов. Немаловажное значение уделяется лекарственным формам, в том числе таблетированным, составляющих около 50% от общего объема производства готовых лекарственных средств.
Такой крупный информационный объект, как технология производства лекарственного препарата или технологическая схема такого производства, его аппаратурное оформление, может рассматриваться с позиций теории системного анализа процессов химической технологии [90]. Согласно определению В. В. Кафарова для кибернетики как для науки, изучающей системы любой природы, способные принимать, хранить, и перерабатывать информацию для целей оптимального управления, методом исследования является математическое моделирование, стратегией исследования -системный анализ, средством исследования - вычислительные машины.
Безусловно, технологические схемы фармацевтических предприятий и их практическое воплощение - производственные линии - являются такими системами. Анализ таких систем, выделение основных информационных потоков и фигурирующих в их структуре определяемых информационных объектов методами системного анализа позволит сформировать единую концепцию структуры информационной среды отрасли. Большое число факторов влияющих на выбор способа производства лекарственного препарата [91-93], многие из которых не подаются формализации, и огромное разнообразие использующейся в фармацевтическом производстве техники исключают возможность анализа данной предметной области (технологии фармацевтического производства) путем перебора всех вариантов.
Но накопленный огромный опыт в технологии фармацевтических производств, создании и применении аппаратуры таких производств, позволяет воспользоваться знаниями, которые можно представить в виде ряда продукционных правил, называемых характеристиками. В свою очередь, характеристики в терминах моделирования информации могут рассматриваться как свойства информационного объекта [94-96], из чего можно сделать вывод о возможности моделирования описанных выше объектов реального мира (технологий, аппаратуры) в информационных пространствах, то есть переведения знаний и данных о таких объектах в объектно-реляционную структуру, то есть в базу данных или репозиторий информационных объектов [97-99].
В настоящее время при моделировании сложных химико-технологических систем, к каковым, без сомнения, относятся производственные линии фармацевтических предприятий, получил развитие системный подход, который отличается от классического (или индуктивного) подхода тем, что рассматривает систему путем перехода от частного к общему и синтезирует (конструирует) систему путем слияния ее компонент, разрабатываемых раздельно. В отличие от этого системный подход предполагает последовательный переход от общего к частному, когда в основе рассмотрения лежит цель, причем исследуемый объект выделяется из окружающей среды [100,90].
Сущность системного подхода [90] определяется его стратегией, в основе которой лежат общие принципы, применимые к решению любой системной задачи. К ним можно отнести: четкую формулировку цели исследования, постановку задачи по реализации этой цели и определение критерия эффективности решения задачи; разработку развернутого плана исследования с указанием основных этапов и направлений в решении задачи; пропорционально последовательное продвижение по всему комплексу взаимосвязанных этапов и возможных направлений; организацию последовательных приближений и повторных циклов исследований на отдельных этапах; принцип нисходящей иерархии анализа и восходящей иерархии синтеза в решении составных частных задач и т. п.
В данной работе с позиций системного анализа решаются задачи разработки технологий и схем для производства новых лекарственных форм, изготавливаемых методом таблетирования. Сущность системного подхода в данном случае состоит в том, что вся информация, получаемая от предприятий-производителей и разработчиков аппаратуры, лекарственных средств, из лабораторий научно-исследовательских организаций, а также результаты экспериментов, проводимых на опытных и промышленных установках, последовательно накапливается и обогащается в процессе разработки информационно-программной среды. Полученная информация может сохраняться в информационных блоках и впоследствии использоваться программными инструментами среды для решения специалистами задач разработки новых технологий и схем производства лекарственных средств. Современные средства хранения и анализа данных дают огромные возможности для построения информационных блоков необходимой структуры и объединения их в виде баз данных нового поколения - информационных систем, использующих алгоритмы искусственного интеллекта, интерактивного взаимодействия с пользователем, экспертного анализа и самообучения [101].
Классификация вспомогательных веществ
Свойства исходных лекарственных веществ во многом предопределяют рациональный способ таблетирования. В качестве исходных материалов применяют сыпучие вещества в виде порошкообразных или гранулированных форм, имеющих следующие свойства. физические - плотность, форма, размер и характер поверхности частиц, удельная поверхность частиц, силы адгезии (слипание на поверхности) и когезии (слипание частиц внутри тела), поверхностная активность, температура плавления и др.; химические - растворимость, реакционная способность и др.; технологические - объемная плотность, насыпная масса, степень уплотнения, сыпучесть, влажность, фракционный состав, дисперсность, пористость, прессуемость и др.; структурно-механические - пластичность, прочность, упругость, вязкость кристаллической решетки и др. [102].
По своему функциональному назначению вспомогательные вещества делятся на 6 групп, приведенных на рисунке 2.2.
Наполнители (разбавители) добавляют для получения определенной массы таблеток. При небольшой дозировке лекарственного вещества (обычно 0,01-0,001 г) или при таблетировании сильнодействующих, ядовитых и других веществ их можно использовать с целью регулирования некоторых технологических показателей (прочности, распадаемости и т.д.). Наполнители определяют технологические свойства массы для таблетирования и физико-механические свойства готовых таблеток [103].
Связывающие вещества. Частицы большинства лекарственных веществ имеют небольшую силу сцепления между собой, поэтому их таблетирование требует высокого давления, которое часто является причиной несвоевременного износа пресс-инструмента таблеточных машин и получения некачественных таблеток. Для достижения необходимой силы сцепления при сравнительно небольших давлениях к таблетируемым веществам прибавляют связывающие вещества. Заполняя межчастичное пространство, они увеличивают контактную поверхность частиц и когезионную способность.
Особое значение имеют связывающие вещества при прессовании сложных порошков. В процессе работы таблеточной машины они могут расслаиваться, что приводит к получению таблеток с разным содержанием входящих ингредиентов. Применение вида связывающих веществ, их количество зависит от физико-химических свойств прессуемых веществ. Функции связывающих веществ могут выполнять различные вещества. Воду применяют во всех случаях, когда простое увлажнение обеспечивает нормальное гранулирование порошкообразной массы.
Спирт этиловый используют для гранулирования гигроскопичных порошков чаще всего тогда, когда в состав массы для таблетирования входят сухие экстракты из растительного сырья - эти вещества с водой и водными растворами образуют клейкую, оплывающую, плохо гранулируемую массу. Концентрация применяемого спирта обычно тем выше, чем более гигроскопичен порошок.
Для порошков, образующих с водой и спиртом рассыпающиеся, не гранулируемые массы, применяют растворы ВМС. Связывающая способность высокомолекулярных соединений определяется не только их концентрацией и вязкостью, но и величиной молекулы [104].
Разрыхляющие вещества. При прессовании лекарственных веществ резко уменьшается пористость и тем самым затрудняется проникновение жидкости внутрь таблетки. Для улучшения распадаемости или растворения применяют разрыхляющие вещества, обеспечивающие механическое разрушение таблеток в жидкой среде, что необходимо для скорейшего высвобождения действующего вещества. Разрыхлители добавляют в состав таблеток также в том случае, если препарат нерастворим в воде или если таблетка способна цементироваться при хранении. В случае использования в качестве разрыхлителя смеси натрия гидрокарбоната с лимонной или винной кислотами необходимо учитывать их взаимодействие во влажной среде, а следовательно, правильно выбирать порядок их введения при влажной грануляции в таблеточную массу.
В целом все разрыхляющие вещества обеспечивают разрушение таблеток на мелкие частички при их контакте с жидкостью, в результате чего происходит резкое увеличение суммарной поверхности частиц, способствующей высвобождению и всасыванию действующих веществ [105].
Антифрикционные вещества. Одной из проблем таблеточного производства является получение хорошей текучести гранулята в питающих устройствах (воронках, бункерах). Полученные гранулы или порошки имеют шероховатую поверхность, что затрудняет их всасывание из загрузочной воронки в матричные гнезда. Кроме того, гранулы могут прилипать к стенкам матрицы и пуансонам вследствие трения, развиваемого в контактных зонах частиц с пресс-инструментом таблеточной машины. Для снятия или уменьшения этих нежелательных явлений применяют антифрикционные вещества, представленные группой скользящих и смазывающих.
Скользящие вещества, адсорбируясь на поверхности частиц (гранул), устраняют или уменьшают их шероховатость, повышая их текучесть (сыпучесть). Наибольшей эффективностью скольжения обладают частицы, имеющие сферическую форму.
Смазывающие вещества облегчают выталкивание таблеток на матрицы. Их еще называют антиадгезионными или противосклеивающими веществами.
