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Introduction of transmission Raman spectroscopy to pharmaceutical quality evaluation using new analytical methods

使用新的分析方法将透射拉曼光谱引入药品质量评估

基本信息

批准号：
20K07216
负责人：
小出達夫
金额：
$ 2.75万
依托单位：
National Institute of Health Sciences
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K07216/
关键词：
ラマン分光法透過ケモメトリックス定量製剤粒子機械学習

项目摘要

透過ラマン分光法による医薬品製剤中の有効成分の定量における精度向上及び医薬品品質試験への実用化を目的として、本年度も引き続き測定に影響する要因とその影響について検討を行うとともに、定量モデル作成に適用できると考えられた新規解析手法について検討を行った。本検討にはモデル製剤としてインドメタシンを主薬とする共結晶0－20％を含有する錠剤を用いた。スペクトル前処理は前年度までに得られた結果を基に波数範囲を選択、ベースライン処理を行い、解析手法については判別モデルとして用いられるPartial Least Squares type 2 Discriminant Analysis (PLS2-DA)を用い、測定の精度向上及び簡易迅速測定の検討を行った。今回作成したモデルは判別分析ではあるものの、ラマン分光法は化合物の含量と散乱ピークの強度との相関性が元々高いことから回帰分析とほぼ同等の直線性が得られた。また、判別分析はモデルの作成が簡便なため迅速分析に適していると考えられた。しかし、スペクトルの日間差が結果に大きく影響したため、定量の精度向上のために一般的な機器の校正だけでなく、標準物質を用いての校正、試験におけるシステム適合性の導入等、再現性を確保する仕組みが必要であると考えられた。また透過法の場合は照射するレーザー強度が弱いと顕著にS/N比が悪くなり、スペクトルの再現性に影響が出ることも確認されたことから、試料を破壊しない程度でできるだけ強いレーザーを用いることが精度向上のために重要であると考えられた。これら結果は他の機械学習等を用いた定量分析にも当てはまることから、本検討の進展及び成果は今後の透過ラマン分光法による定量法の実用化に大きく貢献すると考えられた。

For the purpose of improving the accuracy of quantitative analysis of active ingredients in pharmaceutical products and the implementation of quality test of pharmaceutical products, this year's introduction of quantitative analysis of active ingredients has been carried out. The present invention relates to a method for preparing a compound containing 0-20% of a compound. Partial Least Squares type 2 Discriminant Analysis (PLS2-DA) is used to determine the accuracy of the determination and to facilitate rapid determination. The correlation between the concentration of the compound and the intensity of the scattered compound was obtained by the method of discriminant analysis. The method of discriminant analysis is simple and rapid. For example, the calibration of standard materials, the introduction of test materials, and the necessity of ensuring reproducibility of standard materials. In the case of transmission method, the S/N ratio is weak and the reproducibility is high. The results of quantitative analysis of mechanical learning and other applications are presented in this paper.