Obtención de nano fibras axialmente orientadas PVA-tetraciclina mediante electrohilado air gap y estudio de la influencia de la microestructura en la liberación in vitro

Abstract

Nanomaterials have gained much attention for the development of novel drug delivery systems. Nanofibers possess unique characteristics, such as high flexibility, low density and enormous porosity, which can overcome the limitation of conventional dosing and represent an alternative to develop effective pharmaceutical formulations. Electrospinning is the most widely used technique and it has been shown that aligned nanofibers show more sustained release compared to random nanofibers, which would favor the development of extended release pharmaceutical formulations and decrease related side effects. On the other hand, polyvinyl alcohol (PVA), is a highly electrospinnable, biocompatible and biodegradable polymer, so electrospun PVA collections possess suitable characteristics for use as a drug release agent. In the present thesis work, the obtaining of axially oriented PVA-tetracycline conjugated nanostructures by air gap electrospinning process is presented. The influence of the variation of the different electrospinning parameters on the generated structure and its quality is studied. The incorporation of tetracycline to the electrospinning mixture, favored by the use of cosolvents, is analyzed. This is also of great relevance for obtaining good quality PVA aligned nanofibers, for its study of the release kinetics of the same, analyzing the influence and interrelation of the nanofibers orientation, monitored by UV-Vis spectroscopy. The influence of the orientation of the tetracycline-loaded nanofibers on the growth inhibition of Pseudomona aeuroginosa and Staphyloccocus aureus strains is also analyzed, proving to be a suitable scaffold. The characterization of the PVA-tetracycline nanofibers includes structural analysis and the degree of orientation by SEM microscopy images, using imageJ software to determine the degree of orientation, statistical data and gradient color maps.

Los nanomateriales han adquirido mucha atención para el desarrollo de sistemas novedosos de liberación de fármacos. Las nanofibras poseen características únicas, como alta flexibilidad, baja densidad y enorme porosidad, lo que puede superar la limitación de la dosificación convencional y representan una alternativa para desarrollar fórmulas farmacéuticas efectivas. El electrohilado es la técnica más utilizada y se ha demostrado que las nanofibras alineadas muestran una liberación más sostenida en comparación con las nanofibras aleatorias, lo que favorecería al desarrollo de fórmulas farmacéuticas de liberación prolongada y a disminuir los efectos secundarios relacionados. Por otro lado, el alcohol polivinílico (PVA), es un polímero altamente electrohilable, biocomplatible y biodegradable, por lo que las colecciones electrohiladas de PVA poseen características adecuadas para su uso como agente de liberación de fármacos. En el presente trabajo de tesis, se presenta la obtención de nanoestructuras conjugadas PVA-tetraciclina orientadas axialmente mediante el proceso de electrohilado air gap. Se estudia la influencia de la variación de los diferentes parámetros del electrohilado sobre la estructura generada y su calidad. Se analiza la incorporación de tetraciclina a la mezcla a electrohilar, favoreciéndose con el uso de cosolventes. Este resulta también de gran relevancia para la obtención de nanofibras alineadas de PVA de buena calidad, para su estudio de la cinética de liberación del mismo, analizando la influencia e interrelación de la orientación de las nanofibras, monitoreada mediante espectroscopia UV-Vis. También se analiza la influencia de la orientación de la nanofibras cargadas con tetraciclina sobre la inhibición del crecimiento de cepas de Pseudomona aeuroginosa y Staphyloccocus aureus, resultando ser un andamio adecuado. La caracterización de las nanofibras PVA-tetraciclina incluye el análisis estructural y del grado de orientación mediante imágenes obtenidas por microscopia SEM, auxiliándose del software imageJ para determinar el grado de orientación, datos estadísticos y mapas de color por gradiente.