Evaluación de la histocompatibilidad de una película cargada con Candesartán en un modelo ex vivo de mucosa bucal porcina

Abstract

El Candesartán es ampliamente utilizado para el tratamiento de la hipertensión e insuficiencia cardíaca en aplicaciones clínicas. Sin embargo, su biodisponibilidad por la vía oral no supera el 15%, lo que limita su efectividad terapéutica. Por esta razón, surge la necesidad de buscar formas alternativas para administrar Candesartan. De esta manera, el presente trabajo tiene como objetivo evaluar el potencial de una película a base de policaprolactona y gelatina para cargar y liberar Candesartán y a su vez, descartar cualquier daño tisular que la formulación pueda ocasionar sobre el tejido, empleando un modelo ex vivo de mucosa bucal porcina. Para alcanzar este objetivo, se realizó la preparación de las películas mucoadhesivas, posteriormente se evaluó la carga y liberación del Candesartán y se llevaron a cabo ensayos de histocompatibilidad de la película sin carga y cargada con el fin de evaluar los efectos sobre la viabilidad y arquitectura tisular de la mucosa bucal porcina, a partir de estudios histomorfométricos y estudios de actividad metabólica empleando el método de reducción de resazurina. Como resultado de ello, se comprobó que la formulación empleada para la preparación de las películas mucoadhesivas, tiene potencial para cargar y liberar Candesartán, liberando el 73% del fármaco cargado, con un comportamiento de liberación prolongado. Además de esto, se determinó mediante el análisis histomorfométrico que las mucosas expuestas a la película sin carga y cargada con el fármaco, generan un leve grado de alteración en el tejido. Adicionalmente, se concluyó que la evaluación de la viabilidad por el método de reducción de resazurina no es el más sensible, teniendo en cuenta que los resultados de fluorescencia no son comparables con el análisis histológico. Asimismo, se considera que no es del todo confiable para cuantificar la viabilidad de la mucosa sin carga y cargada con Candesartán, de acuerdo a la alta variabilidad de los resultados obtenidos.