UHPLC Method Development for Determining Sitagliptin and Dapagliflozin in Lipid-Based Self-Nanoemulsifying Systems as Combined Dose in Commercial Products and its Application to Pharmacokinetic Study of Dapagliflozin in Rats


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Anew simple, precise, selective and reproducible reversed-phase ultra-high performance liquid chromatography (RP-UHPLC) method has been developed and validated for the first time in simultaneous determination of two anti-diabetic drugs, sitagliptin (SN) and dapagliflozin (DN), in lipid-based self-nanoemulsifying formulations as a new combined preparation dose. The chromatographic separation was carried out on a reversed-phase Acquity® BEH C18 column using methanol–acetonitrile–water mixture at 24/18/58 (%v/v/v) ratio as the mobile phase. The isocratic flow rate was 0.4 mL/min with a run time of 6 min. The UV detection of both SN and DN was performed at 210 nm. The method was validated over a concentration range of 100 – 10000 ng/mL (r2 = 0.9997 and 0.9999 for SN and DN, respectively). The selectivity, specificity, recovery, accuracy and precision for determining SN and DN in lipid-based formulation were validated. The lower limits of detection and quantitation of the method were 27 and 89 ng mL–1 for SN and 19 and 61 ng mL–1 for DN, respectively. The intra- and inter-day coefficients of variation were less than 4%. The validated method has been successfully applied to quantify both SN and DN in self-nanoemulsifying formulation of combined dosage form. In addition, the proposed method was also applied for in vivo pharmacokinetic study using an animal model (rat) to further illustrate the scope and application of the proposed method.

Об авторах

Mohsin Kazi

Kayyali Chair for Pharmaceutical Sciences, Department of Pharmaceutics, College of Pharmacy, King Saud University

Автор, ответственный за переписку.
Email: mkazi@ksu.edu.sa
Саудовская Аравия, Riyadh, 11451

Abdulmohsen Alqahtani

Kayyali Chair for Pharmaceutical Sciences, Department of Pharmaceutics, College of Pharmacy, King Saud University

Email: mkazi@ksu.edu.sa
Саудовская Аравия, Riyadh, 11451

Badr Alsaadi

Kayyali Chair for Pharmaceutical Sciences, Department of Pharmaceutics, College of Pharmacy, King Saud University

Email: mkazi@ksu.edu.sa
Саудовская Аравия, Riyadh, 11451

Musaed Alkholief

Department of Pharmaceutics, College of Pharmacy, King Saud University

Email: mkazi@ksu.edu.sa
Саудовская Аравия, Riyadh, 11451

Fars Alanazi

Kayyali Chair for Pharmaceutical Sciences, Department of Pharmaceutics, College of Pharmacy, King Saud University

Email: mkazi@ksu.edu.sa
Саудовская Аравия, Riyadh, 11451

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature, 2019

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».