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Combining experimental and computational techniques to understand and improve dry powder inhalers

干粉吸入器 吸入器 多学科方法 计算机科学 盈利能力指数 风险分析(工程) 钥匙(锁) 生化工程 工艺工程 纳米技术 材料科学 医学 业务 工程类 内科学 社会学 计算机安全 哮喘 社会科学 财务
作者
Vishal Chaugule,Chun Y. Wong,Kiao Inthavong,David F. Fletcher,Paul M. Young,Julio Soria,Daniela Traini
出处
期刊:Expert Opinion on Drug Delivery [Taylor & Francis]
卷期号:19 (1): 59-73 被引量:13
标识
DOI:10.1080/17425247.2022.2026922
摘要

Dry Powder Inhalers (DPIs) continue to be developed to deliver an expanding range of drugs to treat an ever-increasing range of medical conditions; with each drug and device combination needing a specifically designed inhaler. Fast regulatory approval is essential to be first to market, ensuring commercial profitability.In vitro deposition, particle image velocimetry, and computational modeling using the physiological geometry and representative anatomy can be combined to give complementary information to determine the suitability of a proposed inhaler design and to optimize its formulation performance. In combination, they allow the entire range of questions to be addressed cost-effectively and rapidly.Experimental techniques and computational methods are improving rapidly, but each needs a skilled user to maximize results obtained from these techniques. Multidisciplinary teams are therefore key to making optimal use of these methods and such qualified teams can provide enormous benefits to pharmaceutical companies to improve device efficacy and thus time to market. There is already a move to integrate the benefits of Industry 4.0 into inhaler design and usage, a trend that will accelerate.
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