Plackett-Burman 联用Box-Behnken 响应面法优化依那普利非洛地平双层片缓释层处方
Formulation Optimization of the Sustained-release Layer of
Enalapril Maleate and Felodipine Double-layer Tablets by
Plackett-Burman Combined with Box-Behnken Response Surface Methodology
王健松，席 龙，叶伟文，邢 盛
(广州白云山医药集团股份有限公司白云山制药总厂，广东广州 510515)
摘要：通过Plackett-Burman 联用Box-Behnken 响应面法优化马来酸依那普利非洛地平双层片中非洛地平缓释层的处方。采用Plackett-Burman 试验设计筛选对非洛地平累积释放率影响显著的处方因素，再用Box-Behnken 响应面法对显著因素进一步优化，并进行二次多元回归拟合，预测最佳处方。结果表明羟丙甲纤维素、乳糖和聚氧乙烯40 氢化蓖麻油对非洛地平的累积释放率影响显著，预测最优处方中乳糖用量为55 mg，羟丙甲纤维素(HPMC K4M) 用量为96 mg，聚氧乙烯40 氢化蓖麻油用量为1 mg，自制样品与参比制剂(Lexxel®) 中的非洛地平在多种介质中的释放曲线相似。该方法用于处方优化操作简便，预测性良好，试验结果符合要求。
关键词：马来酸依那普利；非洛地平；缓释层；双层片；Plackett-Burman 设计；Box-Behnken 设计；药物制剂
非洛地平(1) 是第二代二氢吡啶类选择性钙离子拮抗药，可通过抑制小动脉平滑肌细胞外钙的内流，降低全身及冠状动脉血管阻力[1]。马来酸依那普利( 2) 是第二代血管紧张素转换酶抑制剂，主要通过作用于肾素- 血管紧张素- 醛固酮系统，使血管紧张素I 不能转化血管紧张素Ⅱ，从而降低外周血管阻力[2—3]。1 与2 联合使用后具有协同作用，与单独用药相比，疗效高、不良反应小，耐受性及依从性好[4—6]。2 半衰期长，每日仅需服用1 次；1普通制剂每日需服用2 次，为制备二者复方制剂，1 需要设计成能在24 h 内缓慢释药。已有文献及专
利报道将1 制成缓释片，2 通过包衣均匀分布于外层的衣膜中[ 7—8]。阿斯利康制药有限公司已上市的2 和1 的缓释片( 商品名Lexxel®) 中也是采用1 缓释片芯外层包含2 衣膜的方式制备。由于2 剂量为5 mg，为实现均匀分布、满足含量均匀度的要求，对包衣过程控制要求极高，同时在产业化过程中观察到包衣时间长达数小时，能耗较大。
本研究以阿斯利康公司生产的产品Lexxel® 为参比制剂，制备2 和1 双层片，将2 载于速释层、1 载于缓释层，实现两者的联合用药，并且通过Plackett-Burman 试验和Box-Behnken 响应面试验优化了1 缓释层的处方。
1 仪器与试药
2 方法和结果
2.1 双层片的制备
2.2 释放度检测
2.3 缓释层(1 层) 的处方优化
2.3.1 Plackett-Burman 试验筛选显著性因素
在前期预试验的基础上，利用Design-Expert 8.0软件对1 缓释层处方的各因素取2 个水平(+1 和-1)，自动生成12 次试验，以1、4 和7 h 的累积释放率(Q1 h、Q4 h 和Q7 h) 作为响应值分别考察骨架片的突释、释药特性和释药是否完全，试验设计的因素及水平见表1，试验设计及结果见表2，各因素显著性分析见表3。
由表3 可知，HPMC、乳糖和聚氧乙烯40 氢化蓖麻油对各响应值有显著性影响，而聚维酮K30、MCC 和硬脂酸镁影响不显著，各模型均达到显著水平。固定聚维酮K30、MCC 和硬脂酸镁的单片用量分别为10、30 和2 mg，选择HPMC、乳糖和聚氧乙烯40 氢化蓖麻油3 种辅料作为Box-Behnken响应面试验的因素进一步优化。
2.3.2 Box-Behnken 响应面试验设计
以HPMC、乳糖和聚氧乙烯40 氢化蓖麻油为因素，以Q1 h、Q4 h 和Q7 h 为响应值，采用三因素三水平的Box-Behnken 响应面试验优化1 缓释层的处方，试验设计的因素及水平见表4，试验设计和结果见表5。
2.3.3 二次回归模型的建立以及显著性分析
利用Design-Expert 8.0 软件对表4 中的试验数据进行二次回归并进行方差分析，所得二次多元回归模型为： Q1 h=18.26-12.06A+2.90C+5.34E+1.95AC-
0.075AE-0.80CE+4.46A2-0.12C2-0.59E2(R2=0.997 4；模型：P<0.000 1，显著；失拟项：P=0.293 8，不显著)；Q4 h=65.98-2.81A+2.99C+6.32E+3.12AC-
0.60AE+0.75CE+3.62A2+0.87C2-1.75E2(R2=0.966 8；模型：P=0.000 2，显著；失拟项：P=0.301 1，不显著)；Q7 h=+97.40-.19A+3.09C+4.63E+3.38AC+4.70AE-2.50CE-3.11A2-0.61C2-1.34E2(R2=0.990 5；模型：P<0.000 1，显著；失拟项：P=0.064 2，不显著)。3 个响应面模型达到非常显著水平，R2 均大于0.9，表明拟合情况良好，并且失拟项不显著，具有统计学意义。其中Q1 h 模型中因素A、C、E和交互项AC 的影响非常显著，交互项AE 和CE 影响不显著。Q4 h 模型中因素A 和E 影响非常显著，因素C 影响显著，交互项AC、AE 和CE 因素影响不显著。Q7 h 模型中，因素A、C、E 和交互项AC、AE 和CE 影响均非常显著。
2.3.4 响应面分析和1 缓释层最优处方的预测
从响应面图( 图1 ～ 3) 中可见，Q1 h、Q4 h和Q7 h 均随HPMC 用量增加而减少，随乳糖用量和聚氧乙烯40 氢化蓖麻油的用量增加而增加。经试验测得参比制剂中1 的Q1 h、Q4 h 和Q7 h 分别为10.2％、51.3％和89.4％ (n=12)，以参比制剂中1的累积释放率为目标值，利用软件进行预测，综合考虑选择期望值为0.875 的预测点作为试验处方，优化得到的1 缓释层处方( 单片用量) 为：乳糖
55 mg，HPMC 96 mg，聚氧乙烯40 氢化蓖麻油1 mg。
2.3.5 预测处方的验证
照“2.3.4”项优化后的处方，制备3 批(160201、160202 和160203) 2 和1 双层片，3 批样品中1的释放率实际值与预测值见表6，将3 批样品与Lexxel® 中1 的释放曲线进行对比，试验结果见图4。160201、160202 和160203 批样品与参比制剂中1的释放曲线相似因子( f2) 分别为79、87 和71，表明3 批样品与参比制剂的释放行为相似，说明本模型具有较好的预测能力。
2.3.6 体外释放一致性评价
分别采用0.4％溴化十六烷基三甲铵水溶液、0.4％溴化十六烷基三甲铵的盐酸溶液(pH 1.2)、0.4％溴化十六烷基三甲铵的乙酸盐缓冲液(pH4.5)、0.4％溴化十六烷基三甲铵的磷酸盐缓冲液(pH 6.5) 以及美国药典(USP 40 版)1 缓释片释放度测定项下的释放介质，进一步考察优化后产品(160203 批) 与Lexxel® 中1 的释放行为是否一致。释放度检测方法同“2.2”项，释放度条件以及所得f2 值见表7。由结果可知，自制产品与Lexxel® 在体外多个释放介质中释放曲线相似。
3 讨论
处方中HPMC 的用量增加时，片剂水化之后会形成更厚的凝胶层，凝胶强度加大，从而导致1释放减慢[ 9]；乳糖为水溶性物质，当乳糖的用量增加时，可以增加凝胶骨架的孔隙率，使1 的释放加快。聚氧乙烯40 氢化蓖麻油作为增溶剂可以增加1的溶解度，使其释放加快。
Plackett-Burman 设计是一种有效的二水平试验设计，可用较少次数的试验筛选并确定对结果影响显著的因素，能提高试验效率，避免试验资源的浪费[10—11]，本研究通过优化设计筛选出HPMC、乳糖和聚氧乙烯40 氢化蓖麻油为影响1 释放的显著因素；Box-Behnken 响应面设计基于非线性模型，可以通过相关数据进行拟合，筛选出最佳处方和工艺[12—13]。本研究中对Plackett-Burman 设计筛选出的显著因素进行Box-Behnken 响应面设计试验，结果表明各因素显著性与Plackett-Burman 设计结果相同，并且采用本试验预测的处方制备出的3 批样品与参比制剂中1 的释放行为相似，说明此设计预测性较好，模型设计科学且符合要求。
基金项目：国家“重大新药创制”科技专项(2012ZX09202101-011)、广东省2012年第一批重大科技专项计划项目(2012A080204007)
作者简介：王健松(1974—)，男，博士，制药高级工程师，主要从事药物新剂型与质量标准研究。
Tel：020-87094808
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