WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

На правах рукописи

МОРОЗОВА МАРИЯ АНДРЕЕВНА

НОВЫЕ ПОДХОДЫ К КОНТРОЛЮ КАЧЕСТВА ЛЕКАРСТВЕННЫХ СРЕДСТВ НА ОСНОВЕ СПЕКТРОМЕТРИИ В БЛИЖНЕЙ ИК-ОБЛАСТИ

Специальность 14.04.02 – фармацевтическая химия, фармакогнозия

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата химических наук

Москва - 2012

Работа выполнена на кафедре фармацевтической и токсикологической химии медицинского факультета Российского Университета дружбы народов и в испытательной лаборатории ООО «КоАЛ Фарманализ» (аттестат аккредитации РОСС RU.0001.21ФМ12)

Научный консультант:

доктор химических наук, профессор Плетенева Татьяна Вадимовна

Официальные оппоненты:

доктор фармацевтических наук, профессор Берлянд Александр Семенович, заведующий кафедрой общей и биоорганической химии Московского государственного медико-стоматологического университета доктор химических наук, профессор Харитонов Юрий Яковлевич, заведующий кафедрой аналитической, физической и коллоидной химии Первого Московского государственного медицинского университета им. И.М. Сеченова

Ведущая организация: Московский государственный университет, факультет фундаментальной медицины

Защита диссертации состоится «19» октября 2012 г. в 14.00 на заседании диссертационного совета Д.212.203.13 при Российском университете дружбы народов по адресу: 117198, г.

Москва, ул. Миклухо-Маклая, д.8/2.

С диссертацией можно ознакомиться в Научной библиотеке Российского Университета дружбы народов по адресу: 117198, г. Москва, ул. Миклухо-Маклая, д.6.

Автореферат разослан «18» сентября 2012 г.

Ученый секретарь диссертационного совета доктор биологических наук, профессор Е. В. Лукашева

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы* Присутствие на фармацевтическом рынке лекарственных средств (ЛС), не отвечающих нормативным требованиям, стимулирует проведение исследований по разработке новых и совершенствованию существующих методов и методик их анализа.

В дополнение к существующим традиционным методам в системе контроля качества ЛС в России и за рубежом успешно внедряется метод ИК-спектрометрии в ближнем диапазоне (область от 12 000 до 4000 см-1) [Арзамасцев А.П., Дорофеев В.Л. 2009; Елизарова Т.Е. 2008, 2011; Титова А.В. 2010]. Это инструментальный метод качественного и количественного анализа, сочетающий спектроскопию и статистическую обработку результатов, полученных при исследовании многофакторных зависимостей. Комбинация принципов колебательной спектроскопии и хемометрического подхода к интерпретации результатов обеспечивает универсальность метода не только при установлении подлинности или определении содержания действующего вещества в ЛС, но и позволяет обнаружить различия между препаратами-дженериками или отдельными производственными сериями лекарственных препаратов одного наименования и производителя [Rodionova O.Ye., Pomerantsev A.L. 2010;

Арзамасцев А.П. 2010; Елизарова Т.Е. 2008]. Особым достоинством метода является возможность проведения экспертизы ЛС без предварительной подготовки образца для анализа – измельчения, отделения вспомогательных веществ, растворения, концентрирования, вскрытия упаковки и др.

Уже в течение ряда лет метод БИК-спектрометрии представлен в периодических изданиях ведущих зарубежных фармакопей: с 1997 г. в фармакопее Евросоюза (статья 2.2.40);

с 2002 г. в фармакопее США (статья 1119). Крупнейшие мировые фармацевтические компании взяли на вооружение спектральный анализ в ближней ИК-области для обеспечения аналититического контроля технологических процессов (PAT) [Prendergast E. et al. 2012, JiXiong Dong et al. 2011].

Введение во вторую часть 12-го издания Государственной фармакопеи ОФС «Спектрометрия в ближней инфракрасной области» (42-0099-09) позволяет полноправно использовать метод в системе контроля качества ЛС и в России. Тем не менее, внедрение БИКспектрометрии в отечественную фармацевтическую практику сдерживается из-за отсутствия детальных методических указаний по его применению при контроле качества ЛС. Таким образом, разработка новых методик анализа ЛС на основе метода спектрометрии в ближней инфракрасной области является актуальной задачей.

Цель и задачи исследования Цель диссертационной работы – разработать новые методики для оценки показателей качества лекарственных средств на основе спектрометрии в ближней инфракрасной области и обосновать необходимость их внедрения в практику фармацевтического анализа.

* Выражаем глубокую признательность генеральному директору контрольно-аналитической лаборатории ООО «КоАЛ Фарманализ» к.б.н. Елизаровой Татьяне Евгеньевне за консультации и предоставленную возможность использования оборудования, образцов фармацевтических субстанций и лекарственных препаратов.

Для реализации цели были поставлены следующие задачи:

1. Разработать новые подходы к контролю качества фармацевтических субстанций и готовых лекарственных форм на основе метода ИК-спектрометрии в ближней области для оценки межсерийной воспроизводимости лекарственных средств.

2. Оценить спектральную дисперсию для образцов фармацевтической продукции разных производственных серий и на основе метода дискриминантного анализа ввести дополнительный критерий качества в виде числового показателя спектрального расстояния.

3. Сформировать спектральную библиотеку фармацевтических субстанций и препаратов при хранении в условиях, соответствующих нормативным требованиям, для последующей разработки количественных критериев оценки качества ЛС при естественном старении.

4. Разработать методику контроля качества готовых лекарственных форм по показателю «однородность дозирования» и охарактеризовать такие ее валидационные характеристики, как правильность и воспроизводимость.

5. Разработать спектральную методику (БИК-область) определения содержания этанола в водно-этанольных смесях и обосновать возможность ее использования в качестве модельной при определении концентрации и/или плотности жидких лекарственных форм.

Научная новизна исследования. В диссертации разработаны новые подходы к контролю качества фармацевтических субстанций и готовых лекарственных форм с использованием метода спектрометрии в ближней инфракрасной области.

По результатам оценки дисперсии образцов серийной продукции для 23 лекарственных препаратов 15 производителей впервые обоснован количественный показатель спектральной дисперсии, отражающий степень однородности продукции.

Разработан алгоритм формирования спектральной библиотеки, позволяющий выявлять изменения свойств лекарственных субстанций и препаратов при контроле их стабильности в течение установленного срока годности. Впервые количественно оценены пределы допустимой спектральной дисперсии при естественном старении ЛС (единицы Махаланобиса).

Показана возможность применения метода БИК-спектрометрии для оценки такого показателя качества твердых лекарственных форм, как «однородность дозирования». Впервые разработаны методики определения однородности дозирования лекарственных препаратов Супрастин и Баралгин М (таблетки) и проведена их валидация.

Определены величины корреляционных связей (калибровочные модели) между спектральными характеристиками этанола в ближней ИК-области и плотностью его водных растворов разной концентрации. Показана возможность использования разработанной спектральной методики при контроле качества водно-этанольных смесей с содержанием этанола от 10% до 95%.

Разработанные методики существенно сокращают продолжительность анализа и повышают эффективность определения показателей качества ЛС по сравнению с нормативными методами.

Практическая значимость исследования. Практическое значение настоящей работы заключается в развитии метода спектрометрии в ближнем ИК-диапазоне для управления качеством ЛС как на этапах производства (при контроле технологических процессов производства), так и при контроле качества готовой продукции (при проведении испытаний для декларирования качества в соответствии с нормативными требованиями).

Разработанные методики пригодны для: оценки межсерийной стабильности продукции фармацевтического производства; оценки качества ЛС при естественном старении;

определения однородности дозирования таблетированных лекарственных препаратов;

определения качества жидких лекарственных форм.

Созданная библиотека БИК-спектров может быть использована в работе контрольноаналитических лабораторий промышленных предприятий и лабораторий Росздравнадзора.

Результаты диссертационной работы могут быть использованы при разработке проекта новой общей фармакопейной статьи «ИК-спектрометрия в ближнем диапазоне» для ГФ РФ.

Внедрение результатов исследований. Разработанные методики внедрены в практику контрольно-аналитической лаборатории ООО «КоАЛ Фарманализ», принимающей участие в процедуре декларирования качества лекарственных средств (Акт внедрения от 21.03.2012).

Результаты диссертационной работы используются в учебном процессе и научноисследовательской работе кафедры фармацевтической и токсикологической химии РУДН.

Материалы диссертации включены в цикл лекций для слушателей курсов дополнительного профессионального образования по специальности «Фармация».

Положения, выносимые на защиту:

1. Результаты оценки спектральной дисперсии фармацевтической продукции: парные расстояния при одновременном сравнении большого числа серий одного ЛП.

2. Оценка диапазона максимальных значений спектральной дисперсии: результаты перекрестной проверки с исключением по одному образцу (кросс-валидация).

3. Результаты исследования спектральной дисперсии (БИК-область) образцов фармацевтических субстанций и готовых лекарственных форм в течение срока годности.

4. Результаты разработки спектральных моделей (БИК-область) для оценки однородности дозирования действующего вещества в препаратах Баралгин М, Супрастин.

5. Результаты разработки спектральной модели (БИК-область) для определения нормативных показателей качества жидких лекарственных форм на примере водно-этанольных смесей различной концентрации.

Апробация работы Результаты исследований были представлены в периодической печати и доложены на XI и XII Международном конгрессе «Здоровье и образование в XXI веке» (Москва, декабрь 2010 и 2011); III Международной научно-практической конференции «Клинические и теоретические аспекты современной медицины» (Москва, апрель 2011); XVIII Российском национальном конгрессе «Человек и лекарство» (Москва, апрель 2011); 14 Международной конференции по вопросам новых разработок в области фармацевтического анализа «Recent Developments in Pharmaceutical analysis» (Павия, Италия, сентябрь 2011); Всероссийской научно-практической конференции студентов и молодых учёных с международным участием «Актуальные вопросы медицинской науки», посвящённой 70-летию профессора А.А. Чумакова (Ярославль, апрель 2012), XIX Российском национальном конгрессе «Человек и лекарство» (Москва, апрель 2012), объединенном научном семинаре кафедры фармацевтической и токсикологической химии, кафедры биохимии и Центра коллективного пользования РУДН (Москва, 16.05.2012).

Публикации: По результатам диссертации опубликовано 14 работ, из них четыре статьи – в журналах списка ВАК и одна зарубежная публикация.

Объем и структура диссертации Диссертационная работа изложена на 171 странице и состоит из следующих разделов:

введение, обзор литературы, материалы и методы исследования, результаты собственных исследований и обсуждение результатов, заключение, выводы и приложение.

Библиографический указатель включает 118 литературных источников, из которых 97 на иностранных языках. Работа содержит 66 таблиц, 45 рисунков.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Глава 1 диссертации посвящена обзору литературы по теме диссертации. В ней дана общая характеристика спектрометрии ближнего инфракрасного диапазона, рассмотрены теоретические основы и методология БИК-спектрометрии, особенности ИК-спектрометров для ближнего диапазона, способы представления БИК-спектров, алгоритмов их обработки методами хемометрического анализа. Проанализированы существующие направления использования БИК-спектрометрии в фармацевтическом анализе.

В Главе 2 диссертации описаны объекты исследования (фармацевтические субстанции и готовые лекарственные формы), оборудование (ИК-спектрометр в ближнем диапазоне ANTARIS II, ThermoScientific, США; автоматический титратор «794 BASIC», Metrohm, Швейцария; УФ–спектрофотометр Cary-50, Varian, США) и методики исследования. В ходе работы записывали БИК-спектры диффузного отражения, используя интегрирующую сферу и волоконно-оптический модуль, а также спектры пропускания растворов этанола. Для разработки методик классификационного и количественного анализа спектральных данных применяли программы TQ ANALYSTTM, а именно дискриминантный анализ и метод множественной линейной регрессии.

Дискриминантный анализ основан на сравнении спектра тестируемого образца со спектрами известных веществ, при этом метод позволяет определить класс соединений, наиболее близких к исследуемому веществу. В процессе калибровки вычисляется усредненный спектр для сравниваемых классов. Последний вычитается из каждого отдельного спектра, позволяя таким образом построить модель распределения (спектр дисперсии) путем оценки отклонений на всех частотах БИК-диапазона. Далее на спектре дисперсии осуществляется анализ основной компоненты, что позволяет оценить величину вклада каждого отдельного спектра. Графически величины вклада представляют в виде спектральных расстояний в единицах Махаланобиса [Mahalanobis P.C. 1936]. Эти расстояния используют для ранжирования исследуемых классов: чем ближе значение расстояния к нулю, тем выше спектральное соответствие.

Метод множественной линейной регрессии - количественный метод, который позволяет представить концентрацию как функцию поглощения при различных частотах.

Глава 3 диссертации посвящена результатам исследования и их обсуждению:

1. Метод БИК-спектрометрии в оценке воспроизводимости показателей качества при серийном выпуске фармацевтической продукции.

В целях обеспечения однородности производимых ЛС представляет интерес разработка новых аналитических методик оценки спектральной дисперсии образцов фармацевтической продукции разных серий.

Для исследования из архивных образцов испытательной лаборатории был отобран ряд лекарственных препаратов15 различных производителей 23 торговых наименований.

На первом этапе работы были получены БИК-спектры лекарственных препаратов (таблеток и содержимого капсул), прошедших испытания на соответствие требованиям НД.

Всего было записано, исследовано и включено в калибровочные модели – 3109 спектров (в среднем по 9 спектров для одной серии ЛП). При работе со спектрами содержимого капсул использовали функцию мультипликативной коррекции рассеяния; калибровочные модели получали по первым производным БИК-спектров.

Оценку воспроизводимости показателей качества серийной продукции (ЛП) проводили методом дискриминантного анализа при различных вариантах группировки и сравнения калибровочных стандартов. Спектральные библиотеки и калибровочные модели были созданы отдельно для каждого лекарственного препарата.

1.1 Оценка спектральной дисперсии: парные расстояния при одновременном сравнении всех серий одного ЛП.

Калибровочные модели были построены по следующему принципу. Спектры каждой серии ЛП рассматривали как отдельный класс. Таким образом, калибровочная модель для ЛП содержала число классов, равное исходному числу производственных серий препарата. В результате дискриминантного анализа спектральных данных, сгруппированных указанным выше образом, были получены значения парных расстояний между классами (сериями) каждого ЛП. Такой подход позволил выявить максимальные спектральные различия между сериями одного наименования ЛП и оценить эти различия в единицах Махаланобиса.

Полученные спектральные расстояния были использованы для ранжирования классов: чем ближе значение расстояния к нулю, тем выше спектральное соответствие между сериями ЛП.

Например, в ходе анализа капсулированного препарата Структум, капс. 500мг, в таблицу стандартов программы TQ Analyst было включено 144 спектра для 16 классов (по 9 спектров для каждой из 16 серий). Хемометрическая обработка БИК-спектров различных серий препарата Структум методом дискриминантного анализа позволила преобразовать спектральные данные и спроецировать их на подпространство меньшего размера, которое было представлено в виде двумерного графика в координатах Махаланобиса (рис. 1). Каждая точка на полученной плоскости соответствует отдельному спектру определенной серии препарата.

Представленный результат дискриминантного анализа – один из графиков парных расстояний (Pairwise Distance) между отдельными сериями ЛП (рис. 1). Спектры серии, выбранной по оси ординат, обозначаются треугольниками. Квадратами обозначены спектры серии, выбранной по оси абсцисс. Как видно из рисунка 1, в полученный диапазон попадают спектры большинства оставшихся исследуемых классов, на графике они обозначены окружностями. Перпендикулярные осям координат линии на плоскости являются пограничными значениями - они демонстрируют 95% доверительные вероятности идентичности двух серий. Смешение точек характеризует схожесть БИК-спектров серийной продукции, при этом достоверно отличить некоторые производственные серии практически невозможно. В то же время из графиков видно, что спектры, соответствующие сериям, выбранным по осям (квадраты и треугольники), формируют на плоскости две четкие области скопления точек, которые находятся на значительном расстоянии друг от друга.

Рисунок 1. Парные расстояния для серий ЛП Структум, капс. 500 мг: квадраты – серия 8, треугольники – серия 16, окружности – все остальные серии Меняя номера серий ЛП по осям абсцисс и ординат, можно определить величины максимальных парных расстояний между спектрами для всех исследуемых классов.

Сответствующие значения для серий ЛП Структум представлены в таблице 1.

Таблица 1. Максимальные парные расстояния для серий ЛП Структум, капс. 500 мг Номер 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 серии 1 1.55 1.76 2.18 1.66 2.03 2.91 1.97 1.96 2.26 1.83 2.04 1.88 2.24 2.00 2.2 1.25 1.82 1.57 1.39 2.46 1.39 2.08 2.35 1.87 1.80 1.75 2.49 2.19 3.3 1.95 2.13 1.52 2.49 1.83 2.19 2.30 1.85 2.01 1.94 2.41 2.13 3.4 1.75 1.40 1.50 1.39 3.24 1.77 1.46 1.43 1.33 3.56 3.15 3.5 1.60 2.12 1.55 2.30 1.87 1.59 1.34 1.36 2.84 2.28 3.6 1.85 1.33 2.84 1.90 1.54 1.39 1.21 3.26 2.83 3.7 2.18 3.82 1.81 1.83 1.72 1.69 4.36 3.78 3.8 2.69 2.15 1.79 1.50 1.51 3.10 2.69 3.9 3.27 2.73 3.19 2.81 1.26 1.29 3.10 1.52 1.54 1.50 3.77 3.27 2.11 1.53 1.42 3.25 2.67 3.12 1.15 3.34 2.89 3.13 3.31 2.73 3.14 1.19 4.15 3.Как следует из таблицы 1, наибольший размах спектрального расстояния был выявлен между сериями ЛП Структум под номерами 7 и 14 – 4,36 ед. Махаланобиса.

Аналогичным образом для всех исследуемых ЛП в дискриминантном анализе были созданы калибровочные модели, составлены таблицы парных расстояний, а затем определены величины максимальных спектральных различий между сериями (ед. Махаланобиса).

Обобщенные результаты оценки межсерийной дисперсии представлены на рисунке 2.

Следует подчеркнуть, что до настоящего времени в литературе отсутствовало единое мнение об использовании значений единиц Махаланобиса для оценки качественных различий тестируемых образцов. В одной из первых работ [Mark H.L., Tunnell D. 1985] по исследованию возможности применения расстояния Махаланобиса в классификационном анализе БИКспектров отражения предложено считать единицей Махаланобиса величину, равную стандартному отклонению, а теоретическими границами принадлежности к группе - расстояние в три стандартных отклонения от среднего, т.е. в 3 единицы Махаланобиса. В то же время автор считал, что пороговое значение может меняться в зависимости от количества образцов и числа анализируемых длин волн, достигая в некоторых случаях 10-15 ед.

Махаланобиса. Whitfield R. G. с соавторами. (1987) и Andre M. (2003) в результате экспериментов показали, что пороговая величина расстояния Махаланобиса должна находиться в пределах 4 единиц. С другой стороны, Mrk J. (2010) утверждал, что в каждом индивидуальном случае границы достоверного различия групп должны быть установлены эмпирически.

Рисунок 2. Обобщенные результаты оценки межсерийной дисперсии: максимальные парные расстояния между отдельными сериями исследуемых лекарственных препаратов (серым цветом обозначены капсулы, черным - таблетки) Таким образом, отсутствие референсного значения допустимой дисперсии серий ЛП позволяет сделать вывод, что полученные величины спектрального расстояния (ед.

Махаланобиса) – уникальные характеристики каждого отдельного препарата и производственного процесса. Результаты исследования позволяют утверждать, что в перспективе можно использовать числовой показатель спектральной дисперсии между последовательно выпущенными сериями, установленный в дискриминантном анализе каждого наименования ЛП, как дополнительный показатель качества.

Поскольку значения показателей спектральной дисперсии зависят от многих факторов, в том числе от физико-химических характеристик образцов и числа спектров стандартов калибровочной модели, мы предприняли попытку нахождения более стабильного показателя спектрального разброса для однозначной аутентификации лекарственных препаратов. Оценку диапазона спектральных дисперсий проводили методом кросс-валидации.

1.2 Оценка диапазона максимальных значений спектральной дисперсии: результаты перекрестной проверки с исключением по одному образцу (кросс-валидация).

Суть метода кросс-валидации (LOOCV) заключается в исключении одного образца из калибровочной модели для использования его в дальнейшем в качестве тестового. Так, спектры единичной серии ЛП принимались за валидационный (тестовый) стандарт, в то время как спектры всех оставшихся серий этого же ЛП – за калибровочный набор (библиотеку спектров). Анализ продолжали до тех пор, пока каждая из имеющихся производственных серий не была принята за валидационный стандарт и сравнена с библиотекой. Кросс-валидация позволила оценить диапазон максимальных значений спектральной дисперсии и установить значение предельной величины ед. Махаланобиса, свидетельствующей об отсутствии достоверных различий между образцами.

В качестве примера приведен результат дискриминантного анализа для одной из серий ЛП Актовегин, тб. 200 мг (рис. 3). В данном случае образец серии 061109 с вероятностью 95% может быть отнесен к классу производственной библиотеки, при этом расстояние Махаланобиса между наиболее отстоящими друг от друга спектрами (см. рис.3) не превышает 2,3 единицы.

Рисунок 3. Парные расстояния для серий препарата Актовегин, тб. 200 мг, при сравнении в дискриминантном анализе библиотеки и одной из производственных серий:

квадраты – серия 061109, треугольники – библиотека спектров Аналогичным образом были получены величины максимальных расстояний (ед.

Махаланобиса) между единичными спектрами для каждой серии ЛП Актовегин. Наименьшее и наибольшее значения из полученных принимались за диапазон спектральной дисперсии. В рассматриаемом примере этот интервал составлял 1,80 – 3,43 единиц Махаланобиса Диапазоны максимальных значений спектральной дисперсии всех исследованных нами ЛП представлены на рисунке 4. Как видно, при дискриминантном анализе с типом группировки данных LOOCV (кросс-валидация), для большинства исследованных препаратов величина спектрального различия укладывается в 3 единицы Махаланобиса (17 ЛП - 73,91%).

Для пяти ЛП ( 21,74%) значения дисперсии между двумя установленными классами находятся в пределах от 3 до 4 ед. Махаланобиса. Только для одного ЛП (4,35%) дисперсия превышает значение в 4 ед.

Таким образом, полученные нами значения спектрального расстояния в единицах Махаланобиса, свидетельствующие об отсутствии достоверных различий между образцами ЛС, находятся в соответствии с теоретическими пороговыми величинами, базирующимися на значениях величины 3.

Рисунок 4. Диапазоны максимальных спектральных расстояний для исследуемых лекарственных препаратов, вычисленные при перекрестной проверке с исключением по одному 2. Исследование спектральной дисперсии (БИК-область) образцов фармацевтических субстанций и готовых лекарственных форм в течение срока годности Проведенное нами исследование ЛС, хранящихся в течение нормированного срока годности, показало, что их БИК-спектры, являющиеся совокупной характеристикой физикохимических свойств, претерпевают изменения.

В директиве Европейского агентства по лекарственным средствам (EMA) «…о валидации и применении метода БИК-спектрометрии в фармацевтической промышленности» лишь в общих чертах обсуждается необходимость создания спектральных баз данных для образцов ЛС с различным периодом хранения. Но ни в указанном документе, ни в периодической научной печати нет конкретных методик, позволяющих учесть влияние этого фактора.

Нами показано, что изменения фармацевтических субстанций и ЛП в ходе старения в период срока годности должны быть учтены в калибровочном наборе спектральной библиотеки. В ходе исследования были получены БИК-спектры отражения исходных субстанций, таблеток и содержимого капсул. Образцы были заложены на хранение в условиях с соблюдением всех требований нормативной документации по обеспечению надлежащего температурно-влажностного режима. По истечении определенного срока повторно были сняты БИК-спектры тех же лекарственных средств: субстанций – через 2 года, ЛП – через 8 месяцев.

Для оценки межсерийной дисперсии в группах образцов до и после хранения был использован предложенный выше подход к группировке данных: спектры каждой серии ЛС рассматривались как отдельный класс. Результаты анализа представлены на рисунках 5 и 6, из которых видно, что величина спектрального разброса серий (ед. Махалонобиса) по-разному изменяется с течением времени для разных ЛС: для некоторых она становится больше, для других, наоборот, уменьшается.

Максимальная дисперсия 7.между сериями в группе 6.исходных образцов ЛП 5.4.3.Максимальная дисперсия 2.между сериями в группе образцов ЛП, хранившихся в 1.течение 8 месяцев 0.Максимальная дисперсия между 2 группами: библиотекой спектров исходного ЛП и спектрами одной из серий образца, хранившегося в течение 8 месяцев Лекарственные препараты Рисунок 5. Сравнений значений межсерийной дисперсии в группах образцов ЛП Максимальная дисперсия 7.между сериями в группе 6.00 исходных образцов субстанций 5.4.3.Максимальная дисперсия 2.00 между сериями в группе образцов субстанций, 1.хранившихся в течение 2 лет 0.Максимальная дисперсия между группами: библиотекой спектров исходного ЛП и спектрами одной из серий образца, хранившегося в течение 2 лет Субстанции Рисунок 6. Сравнение значений межсерийной дисперсии в группах образцов субстанций ед.

Махаланобиса ед.

Махаланобиса Рутин Пирацетам ацетат Левомицетин кислота Карбамазепин Гидрокортизона Бромгексина г \ хл Ацетилсалициловая г г г г г г г г г г г м м м м м м м м м м м /.

.

/.

б.

.

б / т /.

.

б.

т б б с т, б т, т б.

т, т п н д,, / б,, с а и и н н т.

к т к д т о п и, б е, о п и т т р о т л н р к е с.

и м л, е и а а л б а ф п и н н б р л и т а н д и г ш а о, п г Р о д р а о з у а П н р и а з р М и а т С о К е н Л н о К и В а р Р П П Изменение спектральных различий между сериями в группах образцов с различным сроком хранения может быть связано с определенным диапазоном значений показателей качества в пределах допустимых отклонений по НД, а также с протеканием во времени физико-химических процессов, приводящих к изменению влажности, содержаний действующего вещества и примесей.

В ходе работы был проведен модельный эксперимент по идентификации образца, хранившегося в течение временного интервала исследования, с библиотекой, включающей спектры исходного ЛС. Статистическая значимость различий между спектрами исходных ЛС (спектральная библиотека) и спектрами одной из хранившихся серий, выбранной случайным образом, оценивалась классификационным методом дискриминантного анализа. Для всех исследованных субстанций и для большинства ЛП (7 ЛП - 63,6 %) обнаружены значимые (>ед. Махаланобиса) спектральные отличия между классом библиотеки и спектрами хранившихся образцов (см. рис. 5, 6). Заявленный производителем срок годности, установленный при изучении стабильности ЛС фармакопейными методами должен быть гарантией отсутствия изменений, выходящих за рамки требований НД. В то же время обнаруженное нами статистическое разделение классов «библиотеки» и «тестируемого образца» свидетельствует о качественных и количественных изменениях, возникающих при хранении образцов в нормированных условиях.

Очевидно, что использование спектральной базы данных из спектров исходных образцов ЛС для идентификации субстанций или лекарственных препаратов, заложенных на хранение, приводит к ложноотрицательному результату, т.е. требует отнесения тестируемого образца к группе, не соответствующей нормативам. В связи с этим нами предложено создать в методе дискриминантного анализа иную классификационную модель. Для учета в калибровочном наборе вариабельности БИК-спектров, возникающей в течение срока годности ЛС, в библиотеку были включены спектры как исходных образцов ЛС, так и спектры образцов после хранения в течение временных интервалов исследования. Калибровочные модели по такому принципу были построены только для субстанций и препаратов, представленных более чем двумя сериями. Схема проведения этого модельного эксперимента представлена на рисунке 7.

Для всех исследованных субстанций и лекарственных препаратов новые значения спектрального расстояния между библиотекой и тестируемым образцом не превысили 3 ед.

Махаланобиса (2,09±0,23) и оказались ниже значений, полученных при использовании калибровочного набора, не включающего спектры «состаренных» образцов (3,84±1,05) (рис. 8).

Таким образом, исследование изменений БИК-спектров в течение срока годности, является важной характеристикой и не менее значимой, чем дисперсия при серийном выпуске.

Полученная в результате проведенных нами исследований информация об изменениях в БИКспектрах при естественном старении ЛС в течение срока годности дает основание использовать для формирования библиотек образцы одной серии лекарственной субстанции/препарата с разными сроками хранения. Выявленный показатель формирования спектральной библиотеки - чрезвычайно важен для успешного внедрения метода в практику контроля качества ЛС.

Рисунок 7. Схема модельного эксперимента: формирование спектральной библиотеки и проверка классификационной модели 7.5.5.6.Максимальная дисперсия между 4.5.00 4.группами: библиотекой спектров 3.673.343.39 3.исходного ЛС и спектрами одной 4.3.2.2.2.322.222.072.101.922.242.002.04 2.482.05 из серий образца, хранившегося 3.в течение временного интервала 1.2.исследования 1.0.Максимальная дисперсия между группами: библиотекой, включающей спектры образцов с разным сроком хранения, и спектрами одной из серий образца, хранившегося в течение временного интервала Рисунок 8. Сравнение результатов дискриминантного анализа при использовании спектральных библиотек с различным набором калибровочных стандартов 3. Разработка спектральной модели (БИК-область) для контроля качества готовых лекарственных форм по показателю «однородность дозирования» Одним из фармакопейных критериев качества лекарственных средств является показатель однородности дозирования. Традиционные высокоточные методы анализа (ВЭЖХ, ГХ, УФ-СФ) довольно длительны, трудоемки, требуют пробоподготовки, подразумевают выборку образцов с производственной линии. Поскольку спектроскопия ближнего ИК является альтернативным, удобным, неразрушающим методом анализа, мы применили этот метод для оценки однородности дозирования таблетированных лекарственных форм.

В качестве модельных препаратов использовали ЛП Супрастин, тб. 25 мг (Фармацевтический завод Эгис А.О., Венгрия) и Баралгин М, тб. 500 мг (Авентис Фарма Лтд, Индия).

Для количественной оценки однородности дозирования применяли заложенный в программе прибора статистический метод множественной линейной регрессии, ед.

Махаланобиса г г г г г г н а т н м т м м м и м м м а а и о т т т п е е е л.

е ц ц с / ц.

.

з б / и а и а т а б б.

к р, т т м с а м.

,, и н о п н я а б н н а а и в П о.

б т к п е о и в з б р, т, о р и о т Л а т с н т к, и л л К а и р а н п и и р л о б и д ц ш п к г а о р и о у о н з П а л р а р С и К а е н д Л с В а и л Г П и т е ц А представляющий концентрацию как функцию поглощения при различных частотах. Для построения калибровочной модели в программу прибора вносили БИК-спектры (по 9 спектров для каждой из 10 серии) ЛП и соответствующие им точные значения содержания действующего вещества, определяемые арбитражными валидированными методами (йодометрическое титрование для Баралгина М, УФ-СФ для Супрастина).

Были построены 2 экспериментальные модели, описывающие зависимость между спектральным откликом и содержанием действующего вещества (рис. 9). Для обоих случаев получили высокие коэффициенты корреляции: для Супрастина – 0,983, для Баралгина М - 0,987.

а б Рисунок 9. Корреляция между результатами определения: а) хлоропирамина гидрохлорида в препарате Супрастин, тб. 25 мг - метод БИК-спектрометрии и нормативный метод - УФ-спектрофотометрия ; б) метамизола натрия в препарате Баралгин М, тб. 500 мг - метод БИК-спектрометрии и нормативный метод - йодометрическое титрование Полученные калибровочные модели использовали для определения содержания активного ингредиента в образцах серий лекарственных препаратов Супрастин и Баралгин М, не включенных в построение калибровочной прямой. Параллельно для каждой вновь исследуемой серии определяли содержание действующего вещества нормативным методом, который играл роль арбитражного.

Для исследуемых ЛП вычислена относительная ошибка определения содержания действующего вещества в исследуемом препарате методом БИК-спектрометрии в сравнении с нормативным методом. Различия между результатами, полученными разными методами, составляли < 3,4 % (табл. 3, 4).

Таблица 3. Результаты определения содержания хлоропирамина гидрохлорида в препарате Супрастин, тб. 25 мг, методом БИК-спектрометрии в сравнении с нормативным – УФ-спектрофотометрией Содержание Содержание Ошибка определения хлоропирамина хлоропирамина в сравнении с № Серия гидрохлорида, мг гидрохлорида, мг нормативным Метод БИК- Метод УФ- методом, % спектрометрии (B) спектрофотометрии (A) [(В-А)/А]·100% 1 348А0708 26,68 26,83 -0, 2 343А0708 26,15 26,76 -2,3 342А0708 26,40 26,85 -1,4 170А0308 26,67 27,60 -3,5 334А0708 26,56 27,08 -1,6 335А0708 26,77 26,65 0,7 344А0708 26,72 26,49 0,8 168А0308 26,95 26,22 2,9 349А0708 27,43 26,55 3,10 171А0308 26,56 26,55 0,Таблица 4. Результаты определения содержания метамизола натрия в препарате Баралгин М, тб. 500 мг, методом БИК-спектрометрии в сравнении с нормативным – йодометрическим титрованием Ошибка Содержание метамизола Содержание метамизола определения в натрия, мг натрия, мг сравнении с № Серия Метод БИК- Метод йодометрического нормативным спектрометрии (B) титрования (A) методом,% [(В-А)/А]·100% 1 028078 521,68 513,12 1,2 028080 513,78 505,23 1,3 028083 515,61 498,73 3,4 028082 515,25 509,52 1,5 028076 519,68 523,84 -0,6 028081 523,94 537,30 -2,7 028079 516,72 509,42 1,8 028011 517,16 534,89 -3,9 028060 523,44 525,31 -0,10 028056 525,97 524,41 -0,Для оценки разработанных спектральных методик по правильности и воспроизводимости была проведена статистическая обработка результатов количественного анализа, полученных двумя методами – методом БИК-спектрометрии и валидированным арбитражным методом.

При сравнении дисперсий (V) двух выборок – результатов анализа, установленных нормативным методом, и результатов, полученных по разработанной спектральной методике - расчетные значения критериев Фишера оказались меньше его табличной величины при доверительной вероятности P=0,99 для обоих ЛП (табл. 7). Таким образом, различие между дисперсиями статистически не значимо, дисперсии однородны, а разработанные спектральные методики дают воспроизводимые результаты.

Сравнение рассчитанных критериев Стьюдента с табличной величиной (P=0,99; f=18) также показало, что в обоих случаях (Супрастин, Баралгин М) расхождение между средними статистически не значимо (tрассч < tтабл) (табл. 7).

Таблица 7. Сравнение результатов количественного анализа образцов таблеток двумя методами… Супрастин Баралгин М Метод Метод БИК- Метод Метод БИКУФ-СФ спектрометрии йодометрического спектрометрии титрования хср, мг 26,76 26,69 518,18 525,V 0,14 0,11 165,54 58,Fрассч 1,27 2,Fтабл 5,47 5,tрассч 0,2 0,tтабл 2,88 2,Таким образом, разработанные спектральные методики не содержат систематической ошибки определения 4. Разработка спектральной модели для определения нормативных показателей качества жидких лекарственных форм на примере водно-этанольных смесей Характерным показателем качества (подлинность и чистота) этанола как фармацевтической субстанции является относительная плотность. Нормативная документация устанавливает допустимые пределы этого показателя в зависимости от концентрации этанола для 95% раствора - 0,808 - 0,812 г/см3; для 70% раствора – 0,883 - 0,886 г/см3. Согласно требованиям НД плотность этанола определяют по общей фармакопейной статье 42-0037-«Плотность» (ГФ XII), 841 «Specific Gravity» (фармакопея США), 2.56 «Determination of Specific Gravity and Density» (фармакопея Японии), который рекомендует устанавливать данный физический показатель летучих жидкостей с помощью пикнометра.

Аналитические возможности метода спектрометрии в ближнем ИК-диапазоне для контроля качества жидких лекарственных форм были изучены на примере спектральной модели для определения плотности растворов этилового спирта различной концентрации.

При построении калибровочной модели в метод множественной линейной регрессии (SMLR) программы TQ ANALYSTTM был включен 21 спектр спиртоводных смесей семи различных концентраций (от 0% до 95%) – по три спектра для каждого раствора. Для исследования был выбран частотный диапазон ближней ИК-области, включающий волновые числа от 5000 до 8500 см-1. Спектры записывали в режиме пропускания, при температуре 200С.

Для описания зависимости между плотностью раствора и спектральным откликом была получена калибровочная модель, построенная по данным исходных БИК-спектров (рис. 10).

Спектральная модель отражает зависимость между значениями плотности, полученными с помощью пикнометра, и значениями этого же показателя, рассчитанного программой на основании спектральных данных. При этом коэффициент корреляции между действительными и вычисленными программой значениями оказался равным – 0.9969, а показатель RMSEC (среднеквадратичная ошибка калибровки), характеризующий точность моделирования - 0.00591.

а б Рисунок 10. Корреляция между результатами определения плотности этанола методом спектрометрии в ближней ИК-области (ордината) и фармакопейным методом с помощью пикнометра (абсцисса). а) Модель построена по данным БИК-спектров; б) Модель построена по данным первых производных БИК-спектров Для увеличения точности мы построили вторую калибровочную модель по первым производным БИК-спектров этанола разной концентрации (рис. 11). Коэффициент корреляции между действительными и вычисленными программой значениями плотности оказался выше и составил 0.9999, а значение среднеквадратичной ошибки калибровки уменьшилось до 0.000771, для дальнейших измерений применяли дифференциальную калибровочную модель (см. рис. 10).

Рисунок 11. Первые производные БИК-спектров пяти калибровочных образцов в диапазоне волновых чисел от 6050 до 5600 см-В результате валидации полученной модели с помощью набора образцов этанола с известной плотностью, определенной по пикнометру, рассчитана относительная ошибка определения (табл. 8).

Таблица 8. Результаты определения плотности этилового спирта (70%, 95%) методом БИК-спектрометрии в сравнении с фармакопейным методом (по пикнометру) Плотность, г/см3 Различие результатов, Плотность, г/см3 Метод Метод ГФ – по полученных двумя № Серия БИК - спетрометрии пикнометру методами,% (B) (A) [(В-А)/A]·1010411 0,8856 0,8847 -0,010411 0,8076 0,8071 -0,020610 0,8827 0,8806 -0,090511 0,8100 0,8069 -0,100511 0,8099 0,8041 -0,100611 0,8101 0,8066 -0,Очевидно, что градуировка содержит систематическую ошибку и дает значения плотности валидационных образцов растворов этанола меньше, чем в случае пикнометрического метода. Полученные результаты подчеркнули необходимость сужения аналитической области методики до тех значений, в пределах которых обеспечивалось бы определение плотности этанола с требуемой правильностью и прецизионностью.

Даже незначительные (<0,0005г/см3) отклонения плотности этанола от нормативных значений данной величины находят отражение на БИК спектрах соответствующих стандартов 95% растворов. Нами показано, что вариабельности спектральных характеристик этилового спирта в пределах одной концентрации (95%) достаточно для построения в методе множественной линейной регрессии новой калибровочной модели. Коэффициент корреляции между действительными и вычисленными программой значениями плотности оказался равным 0.9952.

Для определения систематической ошибки разработанной калибровки применили метод перекрестной проверки – кросс-валидации – с исключением по одному. Результаты представлены в таблице 9.

Таблица 9. Результаты кросс-валидации определения плотности 95% этанола методом БИК-спектрометрии в сравнении с фармакопейным методом (по пикнометру) Плотность, г/см3 Плотность, г/см3 Различие результатов, № Метод ГФ – по Метод БИК- полученных двумя Серия п/п пикнометру спетрометрии методами, % (A) (B) [(В-А)/A]·11 030211 0,8080 0,8081 0,2 050411 0,8095 0,8096 0,3 010411 0,8076 0,8075 -0,4 090511 0,8100 0,8098 -0,5 100511 0,8099 0,8099 0,6 100611 0,8101 0,8102 0,Оценка различий результатов определения, полученных двумя методами, подтвердила предположение, что калибровочная модель позволяет получить правильные результаты и не содержит систематической погрешности.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ Проведенные нами исследования свидетельствуют о перспективности применения БИКспектрометрии в системе контроля качества ЛС. Так с использованием БИК-спектрометра «ANTARIS II» показано, что продукция ряда фармацевтических предприятий характеризуется высоким уровнем воспроизводимости. Обоснование возможности применения единиц спектрального расстояния (ед. Махаланобиса) продемонстрировало, что установленные нами методом дискриминантного анализа спектральные различия между последовательно выпущенными сериями могут быть использованы как нормативы предела допустимой дисперсии для однородной и высококачественной продукции.

Важной характеристикой при оценке качества ЛС является их стабильность. Доказано, что информация об изменениях в БИК-спектрах при естественном старении ЛС в течение срока годности должна быть учтена при формировании спектральных библиотек образцов одной серии, хранившихся в течение различных временных интервалов.

Выявленные корреляции между показателями качества ЛС (однородность дозирования, относительная плотность) и спектральными характеристиками указывают на возможность замены нормативных методов количественного анализа на метод ИК-спектрометрии в ближней области.

Полученные результаты позволяют прогнозировать применение методик ближней ИКспектрометрии для определения отдельных показателей качества ЛС в производственных процессах (on-line, in-line), что обеспечит эффективность и безопасность готовых лекарственных форм. С учетом возможностей метода ближней ИК-спектрометрии, изложенных в диссертации (подлинность, дозирование, межсерийная дисперсия, сроки хранения, концентрация жидких лекарственных форм), в будущем при контроле качества лекарственных средств целесообразна замена нескольких аналитических приборов одним БИКспектрометром.

ВЫВОДЫ 1. Разработаны новые подходы к контролю качества фармацевтических субстанций и готовых лекарственных форм на основе метода ИК-спектрометрии в ближней области (12 000 - 4000 см-1) для оценки межсерийной воспроизводимости, стабильности, однородности дозирования и концентрации жидких лекарственных форм.

2. Впервые методом ИК-спектрометрии в ближней области проведена оценка межсерийной воспроизводимости лекарственных средств, принадлежащих отдельным сериям наименований лекарственных препаратов 15 различных производителей. Методом дискриминантного анализа показано, что максимальные парные расстояния между отдельными сериями ЛП одного производителя принимают значения от 2,65 до 10,82 ед.

Махаланобиса.

3. Предложен метод перекрестной проверки (дискриминантный анализ) дисперсии образцов лекарственных препаратов, позволивший обосновать допустимый интервал спектральных различий в 3 единицы Махаланобиса. Высокий уровень воспроизводимости продукции был обнаружен для 17 ЛП (74,0%). Для пяти ЛП (21,7%) значение дисперсии между двумя установленными классами находилось в пределах от 3 до 4 ед., для одного ЛП (4,3%) - превышало 4 ед. Махаланобиса.

4. Сформирована спектральная библиотека субстанций и лекарственных препаратов, включающая около 1,5 тыс. спектров образцов с разными сроками хранения. Доказано, что для формирования репрезентативных спектральных библиотек необходимо использовать образцы одной серии фармацевтической субстанции/препарата с разной длительностью хранения в течение срока годности.

5. Методом множественной линейной регрессии созданы калибровочные модели для оценки однородности дозирования действующего вещества в лекарственных препаратах Супрастин, тб. 25 мг (ОАО Эгис, Венгрия) и Баралгин М, тб. 500 мг (Авентис Фарма, Индия), характеризующиеся высокими коэффициентами корреляции: 0,983 (Супрастин); 0,9(Баралгин М). Относительная ошибка определения содержания действующего вещества в исследуемых лекарственных препаратах методом БИК - спектрометрии не превышала 3,4 %.

6. Установлены и количественно оценены корреляционные связи между спектральными характеристиками этанола в ближней ИК-области и плотностью его растворов разной концентрации. Коэффициент корреляции (0.9999) между значениями плотности, определенной арбитражным методом, и значениями, полученными по спектральным результатам, а также показатель среднеквадратичной ошибки калибровки (RMSEC=0.000771) характеризуют высокую точность моделирования по значениям первых производных БИК-спектров образцов 95% этанола.

СПИСОК НАУЧНЫХ РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ 1. Дорофеева Н.Д., Базаркина О.В., Плетенева Т.В., Гордеева М.А., Елизарова Т.Е.

Фармакоэкономическая оценка эффективности БИК-метода // Новая аптека:

эффективное управление. – 2010. – №12. – С. 39 – 42.

2. Елизарова Т.Е., Морозова М.А., Плетенева Т.В. Спектрометрия в ближней инфракрасной области как метод контроля качества лекарственных средств // Сборник материалов XI международного конгресса «Здоровье и образование в XXI веке: научные и прикладные аспекты концепции здоровья и здорового образа жизни». – М., 2010. – С. 568 – 569.

3. Морозова М.А., Ругундиза Р.Д. Применение метода БИК-спектрометрии для оценки влияния старения на спектральные характеристики субстанций лекарственных веществ // Сборник материалов III международной научно-практической конференции «Клинические и теоретические аспекты современной медицины». – М., 2011. – С. 184 – 185.

4. Елизарова Т.Е., Морозова М.А., Плетенева Т.В. Изменение во времени спектральных характеристик лекарственных субстанции (БИК область) // Вестник Российского университета дружбы народов (серия Медицина). – 2011. - №3. – С. 153 – 157.

5. Морозова М.А., Елизарова Т.Е., Плетенева Т.В. Применение метода ближней ИКспектрометрии для контроля качества лекарственных препаратов по показателю «однородность дозирования» // Сборник материалов XVIII Российского национального конгресса «Человек и лекарство». – М., 2011. – С. 618.

6. Елизарова Т.Е., Морозова М.А., Плетенева Т.В. Оценка возможности применения метода ближней ИК-спектрометрии для контроля качества лекарственных препаратов по показателю «однородность дозирования» // Химико-фармацевтический журнал. – 2011. – Т. 45. - №5. – С. 143 – 146.

7. Elizarova T.E., Morozova M.A., Pleteneva T.V. Possibility of using near-IR spectrometry for drug quality control with respect to dose uniformity // Pharmaceutical Chemistry Journal. - 2011. – V.

45. - №5. – С.302 – 305.

8. Morozova M.A., Elizarova T.E., Pleteneva T.V. Definition of manufacturing variability using discriminant analysis // Abstract book of 14 International Meeting on Recent Developments in Pharmaceutical Analysis. – Pavia, Italy, 2011. – P. 10.

9. Морозова М.А., Елизарова Т.Е., Плетенева Т.В. БИК-спектрометрия и дискриминантный анализ в оценке межсерийной воспроизводимости // Сборник научных статей и тезисов XII международного конгресса «Здоровье и образование в XXI веке». – М., 2011. – С. 372 – 373.

10. Елизарова Т.Е., Плетенева Т.В., Фитилев С.Б., Морозова М.А., Якушев В.А. Оценка межсерийной воспроизводимости таблеток метопролола сукцината // Сборник материалов XIX Российского национального конгресса «Человек и лекарство». – М., 2012. – С. 538.

11. Елизарова Т.Е., Плетенева Т.В., Фитилев С.Б., Морозова М.А., Якушев В.А. Анализ БИКспектров таблеток метопролола сукцината // Сборник материалов XIX Российского национального конгресса «Человек и лекарство». – М., 2012. – С. 538 - 539.

12. Морозова М.А. Метод БИК-спектрометрии в оценке воспроизводимости качества при серийном выпуске фармацевтической продукции // Сборник материалов всероссийской научно-практической конференции студентов и молодых учёных с международным участием «Актуальные вопросы медицинской науки», посвящённой 70-летию профессора А.А. Чумакова. – Ярославль, 2012. – С. 22.

13. Якушев В.А., Морозова М.А. Ближняя ИК-спектроскопия таблеток метопролола сукцината // Сборник материалов всероссийской научно-практической конференции студентов и молодых учёных с международным участием «Актуальные вопросы медицинской науки», посвящённой 70-летию профессора А.А. Чумакова. – Ярославль, 2012. – С. 314. Якушев В.А., Морозова М.А., Елизарова Т.Е., Фитилев С.Б., Плетенева Т.В. Пути защиты от фальсификатов лекарств – Сообщение 1. Оценка качества субстанции и таблеток метопролола сукцината разных производителей по показателям «подлинность» и «содержание действующего вещества» // Судебно-медицинская экспертиза. – 2012. – №4. – С. 48 - 52.

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ АЭС-ИСП – атомно-эмиссионная спекроскопия с индуктивно связанной плазмой БИК-спектрометрия – ближняя инфракрасная спектрометрия ВЭЖХ/МС – высокоэффективная жидкостная хроматография с масс-спектрометрией ГФ – государственная фармакопея ЖЛФ – жидкая лекарственная форма ИК – инфракрасный диапазон ЛП – лекарственный препарат ЛС – лекарственное средство НД – нормативный документ ОФС – общая фармакопейная статья УФ – ультрафиолетовая область спектра УФ-СФ – спектрофотометрия в ультрафиолетовой области EMA – European Medicines Agency, Европейское агентство по лекарственным средствам in-line – в потоке LOOCV – leave-one-out-cross validation, кросс-валидация с исключением по одному on-line – в режиме реального времени Морозова Мария Андреевна (Россия) Новые подходы к контролю качества лекарственных средств на основе спектрометрии в ближней ИК-области В работе изложены новые подходы к контролю качества лекарственных средств на основе метода спектрометрии в ближней инфракрасной области.

Проведена оценка дисперсии образцов при серийном выпуске фармацевтической продукции. Впервые для ряда лекарственных препаратов различных производителей установлены показатели спектральной межсерийной дисперсии, отражающий воспроизводимость качества и степень однородности продукции.

Разработан алгоритм формирования калибровочного набора спектральной библиотеки, который позволит учитывать возможные изменения свойств лекарственных субстанций и препаратов при старении в течение срока годности.

Продемонстрированы возможности метода БИК-спектрометрии в оценке такого показателя качества твердых лекарственных форм, как «однородность дозирования».

Установлены и количественно определены корреляционные связи (калибровочные модели) между спектральными характеристиками этанола в ближней ИК-области и плотностью его растворов разной концентрации.

Mariya A. Morozova (Russia) New approaches to quality control of pharmaceuticals on the basis of spectroscopy in the near-IR region The paper describes new approaches to quality control of medicines on the basis of spectroscopy in the near infrared region.

The method enabled to estimate the magnitude of such type variability as arising during the standard manufacturing process. For the variety of pharmaceuticals were determined the values of Mahalanobis distance quality thresholds, under which sample met the qualification criterion.

We’ve worked out an algorithm for the construction of the spectral library calibration set, which accounts possible dispersion of the samples arisen in the course of aging during the shelf life period.

The possibilities of NIR spectroscopy were demonstrated in the evaluation of such quality performance solid dosage forms as content uniformity. The correlations between ethanol spectral characteristics in the near-infrared region and the density of its solutions with different concentration were specified and quantified (calibration model).




© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.