Развитие реального

Jan 13, 2024

Размещено: 7 сентября 2022 г. | Ханна Бальфур (Европейское фармацевтическое обозрение) | Пока без коментариев

EPR подчеркивает разработку модели для прогнозирования растворения составов с пролонгированным высвобождением на основе данных датчиков рамановской аналитической технологии (PAT), которая могла бы обеспечить тестирование высвобождения в реальном времени.

Исследователи разработали детерминированную модель проникновения (DPM), которая прогнозирует профиль высвобождения in vitro активного фармацевтического ингредиента (API), встроенного в матричные таблетки гидроксипропилметилцеллюлозы (HPMC). Модель, основанная на спектрах комбинационного рассеяния света, потенциально способна обрабатывать в реальном времени данные, полученные от датчиков технологической аналитической технологии (PAT), что может позволить использовать ее для тестирования выбросов в реальном времени (RTRt).

В отличие от систем немедленного высвобождения, высвобождение лекарств из твердых лекарственных форм с пролонгированным высвобождением (таких как матричные таблетки ГПМЦ) чрезвычайно сложно, включает множество этапов и изменяющуюся скорость диффузии. Растворение имеет решающее значение для биодоступности фармацевтического продукта – важнейшего показателя качества – и поэтому тщательно контролируется с использованием методов in vitro и моделирования. Химическая визуализация комбинационного рассеяния света использовалась для выяснения структуры составов и того, как они изменяются во время высвобождения лекарств.

Поскольку отрасль работает над внедрением непрерывных процессов, используя PAT для предоставления информации в реальном времени для принятия решений и управления процессами, выпуск продуктов в реальном времени становится все более желательным предложением. Для этого необходимо разработать RTRt.

Для прогнозирования растворения в фармацевтических препаратах можно использовать два метода: первые методы, основанные на принципах, обычно используются при разработке рецептур для изучения того, как параметры рецептуры связаны с растворением, тогда как эмпирические подходы, основанные на данных, такие как регрессия частичных наименьших квадратов (PLS), используются в более поздних стадиях. этапы с моделями RTRt, построенными на основе этих эмпирических методов.

Согласно статье, опубликованной в Международном журнале фармацевтики, до сих пор метод первых принципов не использовался для обработки данных датчика PAT для прогнозирования растворения в реальном времени. В своей работе Хоркович-Ковац и др. создал модель, основанную на механистическом подходе, и использовал ее для прогнозирования опубликованных профилей растворения на основе данных рамановской PAT. Чтобы определить ее применимость, прогнозы растворения механистической модели сравнивались с прогнозами типичной эмпирической модели, называемой искусственной нейронной сетью (ИНС).

Таблетки, содержащие различные количества хорошо растворимого АФИ дротаверина гидрохлорида и ГПМЦ, получали с использованием различных давлений прессования в соответствии с 33 полным факторным планом. Их спектры комбинационного рассеяния были записаны перед испытанием на растворение, и это было использовано для разработки DPM (механистической модели).

В ходе исследования ученые показали, что разработанная механистическая модель «способна точно прогнозировать профиль растворения таблеток пролонгированного действия, изготовленных с различными настройками» путем сравнения прогнозируемых значений растворения с измеренными значениями. Таким образом, они сочли это «первым использованием такой модели… для прогнозирования профилей растворения на основе данных, предоставленных датчиками PAT».

Более того, когда прогнозы растворения DPM сравнивались с результатами типичной эмпирической модели (искусственная нейронная сеть [ИНС]), было обнаружено, что они работают аналогично, причем механистическая модель имеет два заметных преимущества: она основана на физических явлениях. и для обучения модели требуется вдвое меньше выборок.

Авторы пришли к выводу, что, поскольку DPM может позволить быстро прогнозировать профили растворения, их метод потенциально может быть использован для обработки данных PAT в реальном времени и, следовательно, может быть использован для RTRt.

Продвижение оптимизации реакций автономного API…

Активный фармацевтический ингредиент (API), аналитические методы, производство лекарств, рецептура, технологические аналитические технологии (PAT), обеспечение/контроль качества, рамановская спектроскопия