The Next Pharmaceutical Path: Determining Technology Evolution in Drug Delivery Products Fabricated with Additive Manufacturing

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Additive manufacturing (AM) is increasingly gaining a presence in the pharmaceutical industry, specifically in the reconfiguration of drug delivery systems wherein new products are being developed for administering pharmaceuticals inside the body, and drug testing systems wherein complex tissues are created to analyze medical treatments. This paper proposes a novel methodology of Competitive Technology Intelligence (CTI) to uncover the evolution of new drug delivery products where additive manufacturing is present. Using the multiple linear regression analysis and hype cycle model as a conceptual basis, we processed data from scientific papers and patents indexed by Scopus and PatSnap for the period of 2004–2019. The outcomes of this study can create a relevant knowledge base for decision-making on introducing novel technologies such as AM. Industrial and academic communities are devoting important efforts toward the advancement of AM in the health industry, especially pharmaceuticals. It is expected that this technology will bring new solutions to address fundamental global health problems. However, this technology is still in its very early stage. Therefore, investments should focus on research and development (RD) to build a solid foundation for commercialization in the next decade.

About the authors

Jessica Mancilla-de-la-Cruz

Tecnologico de Monterrey

Email: jessica.mancruz@gmail.com
Av. Eugenio Garza Sada 2501, Col. Tecnológico, Monterrey, N.L. C.P. 64849, México

Marisela Rodriguez-Salvador

Tecnológico de Monterrey

Email: marisrod@tec.mx
Av. Eugenio Garza Sada 2501, Col. Tecnológico, Monterrey, N.L., C.P. 64849, México

Laura Ruiz-Cantu

University of Nottingham

Email: Laura.Ruiz@nottingham.ac.uk
Nottingham NG7 2RD, United Kingdom

References

  1. Basiliere P., Berntz I., Burt M., Gupta A., Jones M., Kutnick D., Halpern M., Shanler M. (2018) Predicts 2019: 3D Printing accelerates, while 4D Printing is getting started. Stamford, CT: Gartner Research.
  2. Ching-Chiang Y., Yi-Fan C. (2018) Critical success factors for adoption of 3D printing // Technological Forecasting and Social Change. Vol. 132. P. 209-216.
  3. Clark E., Morgan R., Alexander, D., Irvine C., Roberts M., Wallace S., Jae Y., Richard J., Hague C., Wildman R. (2017) 3D Printing of Tablets Using Inkjet with UV Photoinitiation // International Journal of Pharmaceutics. Vol. 529. № 1-2. P. 523-530.
  4. Colakogly T. (2011) The problematic of competitive intelligence: How to evaluate and develop competitive intelligence? // Procedia Social and Behavioral Sciences. Vol. 24. P. 1615-1623.
  5. Dedehayir O., Steinert M. (2016) The hype cycle model: A review and future directions // Technological Forecasting & Social Change. Vol. 108. P. 28-41.
  6. Evans W., Mary V. (2004) Moving towards Individualized Medicine with Pharmacogenomics // Nature. № 429 (6990). P. 464-468.
  7. Freeman M.W., Dervan A.P. (2011) The path from bench to bedside: Considerations before starting the journey // Journal of Investigative Medicine. Vol. 59. № 5. P. 746-751.
  8. Gartner Research (2018) Understanding Gartner's Hype Cycle. Режим доступа:https://www.gartner.com/en/documents/3887767, дата обращения 15.11.2019.
  9. Goole J., Amighi K. (2016) 3D printing in pharmaceutics: A new tool for designing customized drugs delivery systems // International Journal of Pharmaceutics. Vol. 499. № 1-2. P. 376-394.
  10. Goyanes A., Fina F., Martorana A., Sedough D., Gaisford S., Basit A.W. (2017) Development of modified release 3D printed tablets with pharmaceutical excipients using additive manufacturing // International Journal of Pharmaceutics. Vol. 527. № 1-2. P. 21-30.
  11. Groll J., Burdick J., Cho D., Derby B., Gelinsky M., Heilshorn S., Jungst T., Malda J., Mironov V., Nakayama K., Ovsianikov A., Sun W., Takeuchi S., Yoo J., Woodfield T. (2018) A definition of bioinks and their distinction from biomaterials inks // Biofabrication. Vol. 11. № 1. Art. 013001. Режим доступа:https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30468151/, дата обращения 10.02.2020. DOI:https://doi.org/10.1088/1758-5090/aaec52
  12. Guzzi E.A., Tibbitt M.W. (2020) Additive Manufacturing of Precision Biomaterials // Advanced Materials. Vol. 32. № 13. Art. 1901994. Режим доступа:https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31423679/, дата обращения 07.02.2020. DOI:https://doi.org/10.1002/adma.201901994
  13. Hamburg M. (2013) Paving the Way for Personalized Medicine: FDA's Role in a New Era of Medical Product Development. Washington, D.C.: US FDA.
  14. Hench L. (2005) Repair of skeletal tissues // Biomaterials, Artificial Organs and Tissue Engineering / Eds. L. Hench, J. Jones. Sawston (UK): Woodhead Publishing. P. 119-128.
  15. Jamroz W., Szafraniec J., Kurek M., Jachowicz R. (2018) 3D printing in pharmaceutical and medical applications - Recent achievements and challenges // Pharmaceutical Research. Vol. 35. P. 176-198.
  16. Leary M. (2018) Design of titanium implants for additive manufacturing // Titanium in Medical and Dental Applications / Eds. F.H. Froes, M. Qian. Sawston (UK): Woodhead Publishing. P. 203-224.
  17. Lente H., Spitters C., Peine A. (2013) Comparing technological hype cycles: Towards a theory // Technological Forecasting and Social Change. Vol. 80. P. 1615-1628.
  18. Liam S., Kathuria H., Yao J., Kang L. (2018) 3D printed drug delivery and testing systems - A passing fad or the future? // Advanced Drug Delivery Reviews. Vol. 132. P. 139-168.
  19. Lupeanu M., Neagu C., Neacsu A. (2010) Current trends in product development // Proceedings of the 4th conference on European computing conference / Eds. M. Grigoriu, V.M. Mladenov. Stevens Point: WI: World Scientific and Engineering Academy and Society (WSEAS). P. 94-99.
  20. Mazur M., Leary M., McMillan M., Sun S., Shidid D., Brandt M. (2017) Mechanical properties of Ti6Al4V and AlSi12Mg lattice structures manufactured by Selective Laser Melting (SLM) // Laser Additive Manufacturing: Materials, Design, Technologies, and Applications / Ed. M. Brandt. Sawston (UK): Woodhead Publishing. P. 119-161.
  21. Mohammed A., Elshaer A., Sareh P., Elsayed M., Hassanin H. (2020) Additive Manufacturing technologies for drug delivery applications // International Journal of Pharmaceutics. Vol. 580. Art. 119245. Режим доступа:https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32201252/, дата обращения 27.06.2020. DOI:https://doi.org/10.1016/j.ijpharm.2020.119245
  22. O'Leary D. (2008) Gartner's hype cycle and information system research issue // International Journal of Accounting Information Systems. Vol. 9. P. 240-252.
  23. Palekar S., Nukala P.K., Mishra S.M., Kipping T., Patel K. (2019) Application of 3D printing technology and quality by design approach for development of age-appropriate pediatric formulation of baclofen // International Journal of Pharmaceutics. Vol. 556. P. 106-116.
  24. Palo M., Hollander J., Suominen J., Yliruusi J., Sandler N. (2017) 3D printed drug delivery devices: Perspectives and technical challenges // Expert Review of Medical Devices. Vol. 14. № 9. P. 685-696.
  25. Rajgor N., Bhaskar V., Patel M. (2011) Implantable drug delivery systems: An overview // Systematic Reviews in Pharmacy. Vol. 2. № 2. P. 91-95.
  26. Rodriguez M., Villarreal D., Alvarez M., Trujillo G. (2019) Analysis of the knowledge landscape of three-dimensional bioprinting in Latin America // International Journal of Bioprinting. Vol. 5. № 2-3. P. 16-22. DOI:https://doi.org/10.18063/ijb.v5i2.3.240
  27. Sadee W., Dai Z. (2005) Pharmacogenetics/Genomics and Personalized Medicine // Human Molecular Genetics. Vol. 14. № 2. P. 207-214.
  28. Sadia M., Sosnicka A., Arafat B., Isreb A., Ahmed W., Kelarakis A., Alhnan M.A. (2016) Adaptation of pharmaceutical excipients to FDM 3D printing for the fabrication of patient-tailored immediate release tablets // International Journal of Pharmaceutics. Vol. 513. P. 659-668.
  29. Trenfield S.J., Awad A., Goyanes A., Gaisford S., Basit A.W. (2018) 3D printing pharmaceuticals: Drug development to frontline care // Trends in Pharmacological Sciences. Vol. 39. № 5. P. 440-451.
  30. Ulm F.-J. (2001) Construction: Cellular Materials. Encyclopedia of Materials: Science and Technology (2nd ed.) / Eds. K.H. Jurgen-Buschow, R.W. Cahn, M.C. Flemings, B. Ilschner, E.J. Kramer, S. Mahajan, P. Veyssiere. Amsterdam: Elsevier. P. 1570-1574. Режим доступа: , дата обращения 17.05.2020. DOI:https://doi.org/10.1016/B0-08-043152-6/00280-1
  31. Wang P., Zhuo X., Chu W., Tang X. (2017) Exenatide-Loaded Microsphere/Thermosensitive Hydrogel Long-Acting Delivery System with High Drug Bioactivity // International Journal of Pharmaceutics. Vol. 528. № 1-2. P. 62-75.
  32. White G., Samuel A. (2019) Programmatic advertising: Forewarning and avoiding hype cycle failure // Technological Forecasting and Social Change. Vol. 144. P. 157-168.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».