اسم الباحث : محمد عدنان مزعل
الكلية : كلية العلوم
الاختصاص : علوم الكيمياء
سنة نشر البحث : 2012
تحميل الملف : اضغط هنا لتحميل البحث
يعتبر حامض الفوليك من المركبات ذات الاهمية الكبيرة والضرورية لجسم الانسان , ونظراً لكونه غير مستقر ويحتوي على الكثير من المساوئ مثل الذوبانية القليلة في الماء وكذلك الزيادة او النقص منه يسبب اثار سلبية على الجسم لذلك ولغرض الحد من هذه المساوئ وجدت هذه الدراسة والتي تضمنت تحضير مجموعة من مركبات النيكل/المنيوم-حامض الفوليك النانوية الهجينة وبنسب مولية مختلفة (R=3, 4, 5 and 6) باستخدام الطريقة المباشرة وغير المباشرة باستخدام المعالجة الحرارية وبثلاث درجات حرارية مختلفة.
بينت دراسات حيود الاشعة السينية (XRD) بان افضل درجة حرارية لتحضير هذه المركبات عند 180˚C لظهور قمة ذات شدة عالية والتي تشير الى ان البلورة اكثر انتظاماً. اضافة الى ذلك, بينت اطياف حيود الاشعة السينية اقحام حامض الفوليك بين طبقات النيكل/المنيوم بنجاح من خلال المقارنة بين قيم سمك الطبقة بعد وقبل الاقحام. كذلك تم تشخيص المركبات النانوية الهجينة باستخدام اطياف الاشعة تحت الحمراء (FTIR).
اضافة الى ذلك, تم دراسة حركيات التحرر لحامض الفوليك الى اوساط مائية مختلفة مثل الكربونات , الفوسفات والكبريتات وبتراكيز مختلفة باستخدام معادلات الرتبة الصفرية, الاولى والثانية الكاذبة بالاضافة الى استخدام معادلة Bhaskar والتي تمثل انتشار الحامض من بين التجمعات الجزيئية وقد بينت هذه الدراسة بأن حركية التحرر تخضع للرتبة الثانية الكاذبة.
اضافة الى ذلك, في هذه الدراسة تم ابتكار معادلات لتحليل انتشار الجزيئات او الايونات من بين تجمعات المركبات النانوية الهجينة ودراسة حركيات انتشار حامض الفوليك من بين هذه التجمعات خلال اوساط مائية مختلفة مثل الكربونات والفوسفات والكبريتات وبتراكيز مختلفة.
بينت هذه الدراسة ان المعادلات المبتكرة هي الاكثر ملائمة لتحليل انتشار الجزيئات او الايونات من بين التجمعات الجزيئية للمركبات النانوية الهجينة مقارنة بمثيلاتها من المعادلات المستخدمة سابقاً.
في هذه الدراسة تم استخدام الشبكات العصبية الصناعية (Artificial Neural Network (ANN) ) والتي تعتمد على فكرة الذكاء الاصطناعي باستخدام برنامج حاسوبي Alyuda Neuro Intelligence لغرض تخمين تراكيز حامض الفوليك المتحرر مع الزمن باستخدام خوارزمية الانتشار السريع , وجد بان هذه الطريقة هي الاكثر دقة لحساب تراكيز حامض الفوليك.
Preparation and Characterization of Ni/Al Nanohybrid with Folic Acid and Suggestion Equations to Evaluate the Diffusion of the Active Agent
For fully controlled drug release, it is important to understand the microstructure and nature of the layered double hydroxide that ultimately controls drug release properties. Ni/Al-Folic acid-Layered double hydroxide with the molar ratio of (R = 3, 4, 5 and 6) were prepared by two different approaches by direct (co-precipitation) and indirect of an ion-exchange method from aqueous solution by hydrothermal treatment for the formation of new nanohybrid compound as reported.
Layered double hydroxides of nickel and aluminum compounds were prepared under the hydrothermal treatment at 70, 120 and 180˚C. Characterization of LDH using X-Ray Diffractogram showed the presence of sharp and intense peaks with the d-spacing 7.9 Å which signify high crystallinity at 180˚C and it is regarded as the most convenient at this temperature degree. While, the XRD pattern of Folic acid-LDH showed the presence of sharp and intense peaks with the d-spacing 17.3 Å.
The comparison of the FTIR spectra of FA together with Ni-Al-NO3-LDH and Ni-Al-FA-LDH reveals that the FTIR absorption bands for the nanocomposite resemble a mixture of the FA and LDH absorption characteristics, which indicates that the FA was successfully intercalated into the Ni-Al interlayer.
The release of Folic acid (FA) from the nanohybrid into the release media was accomplished using various aqueous solutions: carbonate, phosphate and sulphate. It is observed that carbonate dominated the accumulated release percentage.
Release kinetics of FA has been evaluated with various models such as zeroth order, first order and pseudo-second order as well as Bhaskar equation. It is observed that the release profiles of FA were governed by pseudo-second order.
Additionally, in this study, novel equations were innovated that were used for predicting the diffusion of guest anion through LDHs nanohybrid particles and applied it for the folic acid released. These equations were more suitable for diffusion than the previous equations like Bhaskar equation and it is the most convenient.
An Artificial Neural Network (ANN) based on the Quick Propagation (QP) algorithm was used in this study to predict the concentration of folic acid released (Ct) at the time t.