通过水诱导淀粉溶解法制备环保型多孔淀粉

《Polymers for Advanced Technologies》：Eco-Friendly Preparation of Porous Starch via Water-Induced Amylose Solubilization

　　**摘要**

淀粉是一种安全且生物相容性良好的药用辅料。在其颗粒中引入孔隙可将其转化为适用于药物输送的可生物降解载体。已经开发了多种策略来诱导孔隙形成，包括物理方法（例如微波、超声波）、化学方法（例如溶剂交换）、酶法以及协同方法。通过利用淀粉在受控条件下悬浮于水中时自然膨胀的特性，开发出一种新型的低成本、环保的制备多孔淀粉的方法。由于不溶性（支链淀粉）和可溶性（直链淀粉）成分的共存，可以通过溶解直链淀粉来引入空孔。实验评估了（i）淀粉浓度（1%–5% w/w）、（ii）接触时间（6–24小时）和（iii）温度（60°C–80°C）对孔隙形成的影响。最终优化出在5% w/w的淀粉浓度和60°C温度下处理6小时的制备条件；观察到平均孔径为118.6纳米的规则孔隙，同时保持了颗粒的完整性。使用对乙酰氨基酚评估了多孔淀粉作为药物载体的有效性。在评估的各种药物装载方法中，喷雾干燥法获得了更高效且均匀的结果，这一点通过差示扫描量热法（DSC）和拉曼光谱分析得到了证实。

**1 引言**

淀粉是自然界中最丰富且可再生的多糖之一[1]。它由两种主要成分组成：直链淀粉，这是一种由α-D-葡萄糖单体组成的线性且可溶于水的聚合物；以及支链淀粉，这是一种高度分支的、不溶于水的聚合物，其α-1,6键大约每10纳米出现一次[2]。根据美国食品药品监督管理局（FDA）的分类，淀粉被归为G.R.A.S.（普遍认为安全）。由于其生物相容性和多功能性，淀粉几十年来一直被广泛用于制药工业中，作为辅料。它被用作稀释剂、填充剂、粘合剂和润滑剂，适用于各种剂型和剂量[3]。此外，像淀粉这样的生物聚合物、海藻酸盐、阿拉伯胶和黄原胶在体内容易水解，这为不可生物降解的合成聚合物（根据欧盟法规2023/2055被归类为微塑料）提供了有趣的替代品[4]，后者在体内测试时常表现出高毒性[5]。可以通过结构修饰来增强淀粉的物理化学性质，从而扩展其在生物医学领域的应用。与天然淀粉相比，多孔淀粉受到了越来越多的关注[6, 7]，因为其增加的比表面积提高了其吸附和膨胀能力。孔隙允许捕获、稳定和控制活性成分的释放，并且还可以保护敏感分子免受氧化和光降解。因此，多孔淀粉被认为是一种多功能材料。Li等人[8]报告了将难溶的褪黑素吸附在淀粉孔隙上，得到了溶解度提高2至4倍、生物利用度更高的产品。在多孔淀粉的应用示例中，Chen等人用它来稳定咖啡酸并保持其抗氧化性质[9]。已经开发了物理、化学、酶法以及组合（协同）技术来在淀粉中生成孔隙。物理方法的例子包括机械挤压、微波和超声波[10-12]。机械挤压产生的孔隙不均匀且产率低；此外，它需要使用高温（高达95°C），这可能导致淀粉糊化并造成结构损伤。微波方法因其高产率和环保性而受到关注，但不幸的是，它产生的孔隙数量有限。尽管超声波方法由于能耗低且易于应用而得到广泛应用，但形成的孔隙也不均匀[13]。还有三种化学方法值得一提：溶剂交换[11]、酸水解和分子插入。溶剂交换技术产生的孔隙形状不均匀，吸附能力有限。酸水解不环保，主要是因为会产生化学废物[14]和能耗高[15]。酶法包括催化、高效且底物特异性的非危险反应[16]。常用的酶有α-淀粉酶、糖原分支酶、淀粉葡萄糖苷酶和环糊精-糖基转移酶[17]。主要限制在于酶的成本较高。据报道，上述方法的组合可以制备出比单独使用任何一种方法都具有更好特性的多孔淀粉。酶催化结合超声波可以产生良好的多孔淀粉产率，但依赖于复杂的装置[8, 18]。Barton等人[19]观察到超声波可以提高α-淀粉酶和淀粉葡萄糖苷酶的催化效率。尽管取得了这些进展，但仍需要一种简单、低成本、环保的方法来生产多孔淀粉，且不使用有机溶剂或酶。此外，一些已发表的报告中虽然获得了高孔隙率，但牺牲了颗粒的完整性。Chen等人通过酶法制备了多孔淀粉，获得了微孔（0–5纳米）和介孔（平均直径：5–20纳米）；然而，一些淀粉颗粒的完整性未能得到保持[20]。同样，Jiang等人使用微波和酶法的组合制备了孔径在10–20纳米范围内的多孔淀粉，但在这种情况下，颗粒的完整性也常常受到影响[21]。在这项工作中，描述了一种利用淀粉在水中自然膨胀行为来促进直链淀粉溶解并在颗粒内形成孔隙的新颖环保方法。因此，这项工作有三个目标：（i）优化多孔淀粉制备的实验设计；（ii）通过形态学和物理化学分析表征所有获得的材料；（iii）评估优化后的多孔淀粉装载、运输和释放模型药物（对乙酰氨基酚）的能力。

**2 材料与方法**

**2.1 材料**

玉米淀粉（Ph. Eur.等级，支链淀粉/直链淀粉比例74/26；分子量88×10^6 g/mol；干燥损失11.5% w/w）购自A.C.E.F.（Fiorenzuola D'Arda，意大利）；96%乙醇（EtOH）和对乙酰氨基酚购自Sigma-Aldrich（米兰，意大利）；氯化钙（CaCl2）购自Carlo Erba（米兰，意大利）。根据意大利药典（F.U. XII版）的配方，制备了pH值为6.4的模拟唾液液（SSF），其组成为：Na2HPO4（1.79 g）、KH2PO4（1.36 g）、NaCl（7.02 g）和去离子水（1000 mL）。超纯水通过Millipore公司的MilliQ反渗透系统（罗马，意大利）获得。其他分析级试剂和溶剂未经进一步纯化即可使用。

**2.2 实验设计**

通过在表1中指定的条件下将玉米淀粉分散在二次蒸馏水中，制备了多个多孔淀粉样品。使用MODDE 13实验设计软件（Sartorius Data Analytics）来优化孔隙的形成。考虑了天然淀粉的百分比（% w/v）、接触时间和温度（°C）作为变量。测量的淀粉量为1%–5% w/v。接触时间设置为6至24小时；温度设置在60°C–80°C范围内。生成的孔径作为响应指标。采用三重复中心点的D-optimal设计（N9–N11），共进行了11次实验（表1）。然后使用多元线性回归分析对模型进行拟合。

**2.3 多孔淀粉的制备**

多孔淀粉样品（表1）是通过将玉米淀粉分散在50 mL二次蒸馏水中获得的。所得悬浮液在Rotavapor R-100（Büchi，瑞士）中旋转并使用恒温浴（Büchi，瑞士）加热一定时间后进行分离。通过连接旋转蒸发器的循环冷却器防止水分蒸发。之后，固体通过Hettich zentrifugen（Universal 32R）以4000 rpm、25°C离心10分钟进行回收；去除上清液，然后将固体冷冻并过夜冻干（DRYWINNER，Heto，Gydevang，丹麦）。获得的干燥样品在使用前保存在CaCl2中。图1展示了多孔淀粉制备和表征的实验过程示意图。

**2.4 多孔淀粉的形态学分析**

使用FE-SEM LEO 1525 Zeiss—LEO电子显微镜（One Zeiss Drive，Thornwood，NY，美国）拍摄了SEM显微照片。粉末样品首先涂覆碳带，然后在氮气流下在氩气气氛中镀铬5分钟，之后进行数据收集。显微照片的放大倍数为10.00 KX、25.00 KX和50.00 KX，电压（EHT）为5.00 kV。孔径使用ZEISS Smart SEM软件进行测量。

**2.5 比表面积**

使用Tristar II Plus Micromeritics仪器，在-196°C下通过N2吸附/脱附等温线评估孔径分布。比表面积通过专有的实验装置进行单点BET表面面积测量来确定[22]。样品在30°C下真空处理24小时，然后进行物理吸附测量。

**2.6 多孔淀粉的装载**

对乙酰氨基酚被用作模型药物；采用了两种不同的装载方法。在这两种情况下，多孔淀粉都悬浮在乙醇中（一种对乙酰氨基酚可溶的挥发性溶剂），比例为1:3 w/w，并用BANDEUN超声波发生器（RK 100H）处理60秒以去除基质孔隙中的空气并促进药物吸收；然后对混合物施加真空以去除气泡。接着，将对乙酰氨基酚加入悬浮液中，在磁力搅拌（600 rpm）下处理1小时，研究了三种对乙酰氨基酚/多孔淀粉的比例：1:3、1:7、1:10 w/w。对于每种比例，评估了两种不同的溶剂去除方法：

- **旋转蒸发器**：在35°C下工作，第四档速度。
- **喷雾干燥器**：使用BUCHI MINI SPRAY DRIER B-290，设置条件为：入口温度=70°C，抽气速率=20 m3/h，泵流速=2 mL/min，雾化气流=301 L/h。制备完成后，样品在CaCl2中保存直至使用。

**2.7 热谱分析**

使用自动热分析仪（Mettler Toledo DSC821e）和铟标准物进行差示扫描量热法（DSC）测量样品的热谱。所有样品都使用带孔的铝盘；一个同样制备的空白盘作为参考。样品直接称重放入铝盘中，在氮气气氛下以10°C/min的加热速率从25°C加热至400°C进行热分析。

**2.8 傅里叶变换红外光谱（FT-IR）**

使用Shimadzu IR Spirit QATR-S光谱仪记录红外（IR）光谱。样品的光谱（4000–400 cm^-1）以空气为背景进行测量，共进行了100次扫描。

**2.9 拉曼光谱**

拉曼分析使用自定义装置进行，包括用于样品可视化和激发的倒置共聚焦显微镜、单模激光器（Spectra Physics Excelsior，波长为... nm）作为光源，以及用于光谱采集的Raman光谱仪（Horiba iHR320 Triax）[23]。样品沉积在显微镜盖玻片上，在明场照明下观察以定位单个淀粉颗粒。使用高数值孔径的水浸物镜（Olympus UPLSAPO 60XW）聚焦并收集直径约为... μm3区域的背散射光。拉曼光谱在VV偏振下采集，积分时间为1分钟，入射激光功率约为5 mW。使用200 μm的狭缝宽度和600条/mm的衍射光栅，提供了约8 cm^-1的光谱分辨率，覆盖350–3750 cm^-1的波长范围。

**2.10 装载能力测量**

将4 mg的多孔淀粉样品与对乙酰氨基酚混合，溶解在2 mL 96%乙醇（EtOH）中，在室温下搅拌24小时。然后在4000 rpm下离心10分钟，上清液通过紫外分光光度法进行分析。每个实验重复三次。装载能力（LC%）根据公式（1）计算：

**2.11 对乙酰氨基酚的定量**

使用紫外-可见光分光光度法（UV–Visible Agilent模型8453，λmax = 243 nm）定量每个水样中的对乙酰氨基酚含量。回归曲线在2.0–17.6 μg/mL浓度范围内建立，线性良好，r2 = 0.99（n = 3，±SD）。

**2.12 溶解度研究**

研究按照文献方法[24]进行设计。市售对乙酰氨基酚滴剂中每滴含有4毫克的对乙酰氨基酚；将等量的样品分散在SSF（1毫升）中，并在37摄氏度下进行磁力搅拌（600转/分钟）。在设定的时间点（10分钟、20分钟、30分钟），对样品进行离心（4000转/分钟，室温，5分钟），然后取上清液的一部分，用水稀释，并通过紫外分光光度法测定溶解的对乙酰氨基酚的量。

2.13 统计分析
统计分析使用学生t检验进行。p值用于评估统计显著性；p<0.05被认为是统计显著的。

3 结果与讨论
3.1 多孔淀粉的制备与表征
当温度超过80摄氏度时，淀粉会发生不可逆的转变，首先经历膨胀阶段，随后逐渐失去有序的晶体结构，最终发生糊化[25]。在这项研究中，探讨了利用多孔淀粉在温水中自然膨胀的特性来制备产品的可行性。在热处理过程中，可以区分三个不同的温度：起始温度To、峰值温度Tp和结束温度Tc。影响转变温度范围的主要因素是（1）直链淀粉含量/结晶度以及（2）水与淀粉的比例（v/w）[26]。玉米被用作一种广泛可用、价格低廉且使用安全的淀粉来源（通常被FDA认定为安全食品级材料）。足够的加热和充足的水分是促进直链淀粉溶解所必需的。正确设置温度以防止糊化非常重要。根据文献，糊化转变温度随着淀粉结晶度的增加而升高，并且与直链淀粉含量成反比[27]。本研究中的样品直链淀粉含量为26%（重量百分比），因此具有较高的结晶度，相应的糊化转变温度也较高。就水分含量而言，淀粉颗粒应浸入足够的水中以使直链淀粉溶解。随着水与淀粉比例（v/w）的增加，糊化转变温度（Tc）也会升高[28]。为了获得较高的水与淀粉比例（v/w），分别将1%、3%和5%（重量百分比）的淀粉分散在过量的双蒸水中（50毫升）。选择60摄氏度至80摄氏度的范围进行实验，因为这个温度范围是已知能引起淀粉结构不稳定的常见温度[25]。在设定的温度和时间下让淀粉与水接触后，通过冷冻干燥去除溶剂，从而创造出直链淀粉溶解所形成的空隙区域。通过研究影响直链淀粉溶解的参数（如原始淀粉的比例、接触时间和温度）来优化多孔淀粉的制备；平均孔径被选为响应变量（表2）。

表2. 产量和孔径值。实验编号 实验名称 运行顺序 时间（小时） 温度（摄氏度） 淀粉（重量百分比） 产量百分比±标准差 平均孔径（微米）

1 N1 10 60 79.08±0.10 47.90
2 N2 1 24 60 69.42±0.78 53.32
3 N3 9 6 80 65.06±0.06 0
4 N4 4 24 80 72.62±0.23 0
5 N5 7 6 60 80.01±0.12 71.26
6 N6 8 24 60 74.96±0.32 52.44
7 N7 3 6 80 72.23±0.41 0
8 N8 6 24 80 73.61±0.15 0
9 N9 11 15 70 66.65±0.27 0
10 N10 2 15 70 66.49±0.18 0
11 N11 5 15 70 66.55±0.51 0

选定的温度范围内，在观察到的接触时间内并未引发糊化转变。某些样品的孔径无法确定，因为实验条件导致了淀粉结构的不可逆变化。具体来说，如样品N3、N4、N7、N8、N9、N10和N11的SEM显微图所示，时间、温度和淀粉浓度的组合未能形成明确的孔隙；相反，观察到原始颗粒的结构发生了改变（图S1）。这些结果表明接近80摄氏度的温度并不适合。模型拟合的最佳指标是决定系数（R2）和预测系数（Q2），它们分别表示解释和预测的变化比例（图1）。

通过方差分析（ANOVA）评估了研究变量对孔径的影响，结果总结在表S1中。决定系数（R2=0.785）表明，大约78.5%的响应变异可以由设计中包含的实验因素解释。然而，模型的预测能力有限，如负的Q2值（-1.750）所示；该模型应被视为探索性模型而非预测性模型。此外，模型的p值（0.204）表明，在95%的置信水平下模型不具有统计显著性，这可能是由于淀粉颗粒中孔隙形成的固有变异性。实际上，在某些实验条件下，颗粒的结构被破坏而不是形成了孔隙（表2中的样品N3、N4、N7、N8、N9、N10和N11）。由于重现性有限，该统计模型应被视为一种初步筛选工具，用于识别趋势，而不是一个完全预测性的优化模型。尽管存在这些限制，实验设计仍提供了关于加工条件与孔隙发育之间关系的有用见解；统计分析揭示的趋势与SEM分析得到的形态观察结果一致。模型响应图（图2）表明，生成多孔结构的最有利条件是5%（重量百分比）的淀粉浓度、6小时的接触时间和60摄氏度的温度。

图1：展示了最佳区域的可行性图。SEM显微图显示：(A) N1，(B) N2，(C) N5，(D) N6，(E) 原始淀粉。放大倍数50.00KX。样品N1、N2、N5和N6显示出明确的孔隙性（图2A-D），而原始淀粉（图2E）则显示了无孔的平滑、致密的颗粒。其中，样品N5的平均孔径最大（118.6纳米），相比之下N1的孔径为66.05纳米（图3）。

3.2 多孔淀粉的负载与表征
N5多孔淀粉样品被研究作为模型药物对乙酰氨基酚的潜在载体[33]。评估了三种不同的对乙酰氨基酚与淀粉的比例（1:3、1:7和1:10（重量百分比）），并考虑了两种不同的加载方法：通过（i）旋转蒸发和（ii）喷雾干燥进行溶剂蒸发。

表3. 通过旋转蒸发器和喷雾干燥器获得的负载样品的产量。
| 对乙酰氨基酚/多孔淀粉比例（重量百分比） | 产量百分比±标准差 |
|-------------------|-------------------|
| R 1:3 | 82.22±3.57 |
| R 1:7 | 55.12±2.31a |
| R 1:10 | 62.42±1.40 |

a. 与R:10相比，统计显著性p<0.01。
b. 与SD 1:10相比，统计显著性p>0.05。通过第一种方法，可以通过逐渐去除溶剂来促进药物进入孔隙。随着溶剂蒸发，部分活性成分可以渗透到孔隙内部，从而实现载体的负载。随后，从玻璃烧瓶内部直接回收所得固体。然后对所得固体进行冷冻干燥以去除残留溶剂。在第二种加载方法中，将活性成分的溶液（其中悬浮有多孔淀粉）在蒸发溶剂的腔室内雾化，得到干粉。较高的多孔淀粉含量（对乙酰氨基酚/多孔淀粉比例1:3）获得了更高的产量。对于通过旋转蒸发法制备的样品，R1:7的产量低于R1:10。由于药物在淀粉颗粒上的吸附或沉积是通过逐渐蒸发溶剂实现的，可以假设1:7比例下的可用表面积是有限的。相比之下，通过喷雾干燥法制备的样品（SD1:7和SD1:10）显示出更一致的较高产量（表3）。这种行为可能是由于喷雾干燥过程的效率更高，它促进了溶剂的快速蒸发，从而有利于药物更好地渗透到淀粉的孔隙中。

3.3 形态分析
然后对获得的样品进行了形态学分析（表3）。通过旋转蒸发法获得的各种样品的显微图（图5）显示出一些不一致性。在所有情况下，都检测不到孔隙，这表明药物沉积在基质表面上。1:3（重量百分比）的样品显示出可见的药物晶体，而1:7（重量百分比）的比例产生了平滑、均匀的表面，可能对应于均匀的药物层。相比之下，1:10（重量百分比）的样品同时显示了结晶药物和淀粉颗粒，表明在溶剂去除过程中发生了不完全的结合和表面沉淀。这些结果表明，旋转蒸发方法并未促进药物完全扩散到孔隙网络中，而是可能导致外部涂层。药物的有限溶解度可能在溶剂蒸发过程中引起晶体沉淀，这是导致孔隙填充不完全的原因。

3.4 热分析
为了更好地理解药物的物理状态，对表3中报告的样品进行了DSC分析（图7）。分析既包括制备的样品，也包括相应的物理混合物进行对比。结晶对乙酰氨基酚的热谱在170摄氏度处显示出一个吸热峰（图7），对应于其熔点[34]。这个峰在所有负载的样品中都可见，证实了结晶结构的存在。然而，为了评估结晶度的可能变化，进行了更深入的分析，考虑了焓值和熔化起始温度。图7显示了通过DSC（差示扫描量热法）在10°C/分钟的加热速率下，从25°C加热到400°C时，原材料及其相应负载样品的热曲线。表4展示了对乙酰氨基酚与多孔淀粉结合后的熔点I和熔化焓（ΔHf）的起始值。与结晶对乙酰氨基酚相比，可以检测到一些差异。在所有情况下，熔化起始温度和熔化焓都有所降低，这表明晶体中存在非晶区域[35]。在两种方法中，喷雾干燥样品显示出最低的Tm（熔化温度）和ΔHf（熔化焓）值；这与更高的非晶化程度和药物在淀粉基质中的更均匀分布一致。表4显示了未经处理的乙酰氨基酚和乙酰氨基酚-淀粉样品的熔化起始温度（Tm）和熔化焓（ΔHf）（n=3；SD）。


| 样品 | ΔHf ± SD (J/g) | Tm起始 ± SD (°C) | 与乙酰氨基酚相比的ΔT |
|------|------------|--------------|-------------|
| 乙酰氨基酚 | 152.77 ± 0.33 | 171.43 ± 0.03 | — |
| 混合物物理比1:3 | 60.28 ± 0.02 | 171.60 ± 0.01 | +0.17 |
| 混合物物理比1:3 | 78.95 ± 0.15 | 170.78 ± 0.05 | ?0.65 |
| 混合物物理比1:3 | 49.52 ± 0.44 | 170.52 ± 0.02 | ?0.91 |
| 混合物物理比1:7 | 49.47 ± 0.32 | 171.46 ± 0.08 | +0.03 |
| 混合物物理比1:7 | 31.31 ± 0.25 | 170.56 ± 0.01 | ?0.87 |
| 混合物物理比1:10 | 15.34 ± 0.29 | 171.44 ± 0.07 | +0.01 |
| 混合物物理比1:10 | 41.95 ± 0.30 | 170.13 ± 0.05 | ?1.30 |
| 混合物物理比1:10 | 23.72 ± 0.13 | 169.96 ± 0.03 | ?1.47 |

最低值出现在1:10的重量比下；这可能是由于使用了更多的多孔淀粉。可能这种比例允许药物晶体在多孔淀粉基质中更好地分散，从而在热处理过程中实现更好的非晶化。DSC也用于物理混合物，其Tm和ΔHf值在表4中报告。随着物理混合物中多孔淀粉量的增加，对乙酰氨基酚的熔化焓ΔHf降低：60.28 ± 0.02（混合物物理比1:3），49.47 ± 0.32（混合物物理比1:7），15.34 ± 0.29（混合物物理比1:10），这是由于药物非晶化所需表面的增加。

3.5 FT-IR分析

记录了FT-IR光谱以评估对乙酰氨基酚和多孔淀粉之间可能的相互作用（图S2）。对乙酰氨基酚的光谱（图S2）显示了O-H和CH3伸缩的特征振动峰，分别位于3326和3162–3035 cm^-1。1654和1610 cm^-1处的振动峰分别归因于C-O和C-C伸缩。此外，还可以检测到1171和965 cm^-1处的吸收峰，分别对应于C-O伸缩和C-N（酰胺）伸缩[36]。多孔淀粉在3300 cm^-1处显示出一个带，归因于氢键连接的羟基的伸缩。1153、1082和1014 cm^-1处的峰是由于C-O键伸缩，而996、929、861、765和575 cm^-1处的吸收带归因于无水葡萄糖环的伸缩振动[37]。在物理混合物中，可以检测到对乙酰氨基酚和淀粉的典型峰，表明这两种材料之间没有相互作用。此外，随着淀粉含量的增加，对乙酰氨基酚峰的强度降低。同样，通过旋转蒸发和喷雾干燥获得的负载样品的光谱与纯对乙酰氨基酚相比没有显著的光谱变化，证实药物和淀粉之间没有发生共价相互作用或氢键。

3.6 拉曼测量

拉曼光谱用于进一步研究对乙酰氨基酚在多孔淀粉基质内的物理状态和空间分布。测量是在通过旋转蒸发和喷雾干燥制备的对乙酰氨基酚/多孔淀粉样品（重量比1/3、1/7和1/10）上进行的。相应的纯化合物用于比较。图8A显示了两种对乙酰氨基酚和淀粉的原始拉曼光谱，显示出不同的特征。图8（在图查看器中打开）：

(A) 淀粉和对乙酰氨基酚粉末的拉曼光谱。(B) 不同质量比和负载方法的多孔淀粉/对乙酰氨基酚样品的归一化拉曼光谱。(C) SD 1:3样品中深度函数的对乙酰氨基酚峰强度变化及其对应的明场图像。红点表示激发激光焦点位置。对乙酰氨基酚的光谱非常丰富，有许多强烈的特征峰。在低波数区域，我们发现了C-O伸缩模式（1280 cm^-1）以及芳香C-O和C-N基团的伸缩振动，分别位于1240 cm^-1和1328 cm^-1[38]。在1500–1700 cm^-1范围内出现了三个分辨良好的特征峰，来源于酰胺羰基振动和芳香氢[39]。1565 cm^-1处的峰可以归因于酰胺II（C-N伸缩，N-H弯曲），1620 cm^-1处的峰对应于N-H振动，1655 cm^-1处的峰对应于C-O伸缩模式（酰胺I）。在高波数区域，观察到2930和3060 cm^-1处的两个强烈峰，分别来源于CH3基团的不对称伸缩振动和芳香环中的对称C-H伸缩，而在3090、3155和3315 cm^-1处可以找到其他较弱的特征[40]。同时，淀粉的拉曼光谱在低波数区域也显示出丰富的结构，最显著的峰位于475、860、940、1125、1340和1460 cm^-1。2910 cm^-1处出现一个强烈的复合峰，来源于C-H伸缩振动，随后是3200–3650 cm^-1范围内的宽O-H伸缩振动带。为了研究多孔淀粉样品的组成如何随着对乙酰氨基酚/淀粉比和负载方法的变化而变化，通过将激发激光聚焦在单个颗粒的中心，为每个样品获取了几组拉曼光谱。图8B显示了所有样品的拉曼光谱，在减去光致发光背景信号并添加小的垂直偏移后进行可视化。每个光谱是通过至少从不同的淀粉/对乙酰氨基酚颗粒收集的五个测量值平均得到的。数据清楚地显示了多孔淀粉中的对乙酰氨基酚痕迹，这一点通过对特征峰的存在得到了证实。特别是，高波数下淀粉的C-H和O-H伸缩振动以及对乙酰氨基酚在1500–1700 cm^-1范围内的特征峰都很明显，如图8B中的彩色区域所示。考虑到共聚焦设置和使用高倍率物镜，散射体积远小于颗粒体积，并且信号来源于颗粒内部，这些结果表明药物成功地结合到了淀粉基质中。我们还观察到样品之间的轻微光谱差异，这与负载条件的微小变化一致。特别是，喷雾干燥样品在1500–1700 cm^-1范围内的更强对乙酰氨基酚峰表明，这种方法实现了更均匀和有效的药物加载，这与DSC结果一致。此外，1:10重量比的喷雾干燥样品（SD 1:10）显示出对乙酰氨基酚峰的最高相对强度（灰色区域），进一步证实了这种比例在热非晶化之前促进了药物晶体的更好分散，这也得到了DSC测量的支持。最后，为了评估药物加载的均匀性，我们通过在不同深度的个别淀粉/对乙酰氨基酚颗粒内获取光谱进行了z堆叠拉曼分析。图8C显示了喷雾干燥1:3样品（SD 1:3）的代表性示例，在将所有光谱归一化到2910 cm^-1处的C-H峰强度后进行了展示。对乙酰氨基酚峰的强度从底部表面向颗粒内部增加，然后在顶部表面附近减少，表明对乙酰氨基酚有效地渗透到了多孔淀粉基质中。对其他颗粒和样品的类似分析揭示了一定程度的异质性，偶尔在颗粒表面观察到药物晶体或簇。

3.7 溶解研究

首先，计算了之前研究中选定的最合适的样品（SD 1:10 w/w）的负载能力，结果为15.0% ± 0.1% w/w。对乙酰氨基酚是一种广泛用于儿童群体的药物，主要以糖浆、滴剂或其他液态形式提供，特别是对于6岁以下的儿童[41]。由于对乙酰氨基酚的苦味，儿童经常拒绝这些制剂[42]。依赖使用甜味剂和/或调味剂的常见遮味策略很少有效[43]。减少口腔中溶解的药物量将限制与舌头上苦味受体相互作用的对乙酰氨基酚分子的数量[44]。拉曼测量证实，在负载的多孔淀粉中，大量的对乙酰氨基酚定位于孔隙内，减少了其在口腔中的释放。人体内的研究表明，感知其苦味所需的对乙酰氨基酚的最小浓度约为2 mg/mL[33]。基于此，设计了一项体外溶解研究；模拟了药物在口腔中与SSF（模拟唾液）的接触，以确定从SD 1:10样品中释放的药物量。使用了少量的SSF，这与已发表的方法一致[24]，考虑到唾液量非常有限（在儿童中估计为0.26 ± 0.16 mL/min至3.6 ± 0.8 mL/min[45]）。获得的结果（图9）显示，在研究的时间内（30分钟），从负载的多孔淀粉中溶解的药物量非常有限，在5分钟内达到2.2 mg/mL的浓度。相比之下，快速溶解的结晶形式药物达到4 mg/mL的浓度；根据欧洲药典第12版，对乙酰氨基酚的溶解度在10–30 mg/mL之间。这可以解释为药物被捕获在孔隙中，因此需要更多时间来溶解。考虑到药物在吞咽前的停留时间可能少于5分钟，所开发的产品可以有效减少与苦味受体相互作用的药物量，从而产生更令人愉悦的制剂。一旦进入胃部，由于淀粉酶的作用，淀粉会发生水解，允许剩余药物更快、更完全地从孔隙中释放。

4 结论

通过利用淀粉在温和温度条件下的自然膨胀能力，开发了一种创新、环保且可扩展的多孔淀粉制备方法，以避免凝胶化。该制备方法针对三个参数进行了优化：淀粉的量（1%–5% w/w）、时间（6–24小时）和温度（60°C–80°C）。考虑到孔径作为响应变量，无法获得高度预测性的模型，因为高温（70°C和80°C）会结构上改变样品，阻止孔隙的形成。在优化条件下制备的样品（5% w/w淀粉在60°C下处理6小时）显示出具有良好定义的孔隙和保持的颗粒形态。尽管进一步的优化可能会提高孔隙率控制，但所提出的方法简单、成本效益高且环境可持续，不需要酶或有机溶剂。所得到的多孔淀粉显示出作为药物递送的可生物降解载体的潜力。使用对乙酰氨基酚作为模型药物，比较了两种加载方法。喷雾干燥实现了更均匀的药物分散、部分非晶化以及颗粒完整性的保持，而旋转蒸发主要导致表面沉积和结晶残留。温和的处理、可生物降解性和高效的药物结合突显了这种材料在制药应用中的适用性。对乙酰氨基酚的释放研究表明，浓度低于不良味觉感知的阈值，表明其适合用于遮味。本研究为开发符合绿色制药制造原则的可持续淀粉基载体奠定了基础。

致谢

作者衷心感谢佩鲁贾大学药学系的Marco Marani先生提供的技术支持。开放获取出版由佩鲁贾大学根据Wiley - CRUI-CARE协议促进。资金

本工作得到了欧盟—NextGenerationEU的支持，该计划由意大利大学和研究部（MUR）的国家创新生态系统资助，项目编号为ECS00000041—VITALITY。利益冲突

作者声明没有利益冲突。数据可用性声明

支持本研究发现的数据可向相应作者请求获得。