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。

为了提高使用传输拉曼光谱法和在药物质量测试中进行的药物制备中活性成分的准确性，我们继续研究影响今年测量及其影响的因素，还检查了新的分析方法，这些方法被认为适用于定量模型创建。在这项研究中，将含有0-20％共结晶的片片用作主要药物的片剂作为模型制剂。通过根据前一年获得的结果和基线处理的结果选择波数范围来进行光谱预处理。对于分析方法，使用用作判别模型的部分最小二乘2型判别分析（PLS2-DA）用于提高测量精度，并研究了简单而快速的测量。尽管这次创建的模型是一种判别分析，但拉曼光谱最初在复合含量和散射峰的强度之间具有很高的相关性，从而导致线性性几乎等于回归分析。此外，判别分析被认为适用于快速分析，因为它很容易创建模型。但是，由于频谱的每日差异对结果产生了重大影响，因此人们认为，为了提高定量的准确性，确保必要可重复性的机制，例如不仅对通用设备进行校准，而且使用标准材料进行校准，以及在测试中引入系统兼容性。此外，在传输方法的情况下，可以证实，如果要受辐照的激光强度较弱，S/N比将显着恶化，并且频谱的可重复性将受到影响，因此认为尽可能强大的激光措施很重要，而不必尽可能地使用样品，以提高样品的破坏，以提高精度。这些结果适用于使用机器学习等的其他定量分析，人们认为这项研究的进度和结果将极大地促进使用传输拉曼光谱法的实用方法的实际应用。