A derivált arány és a polár minsít rendszer kiértékelése adatelemzési szempontból gyógyszeripari tabletták transzmittancia adatainak felhasználásával



Hasonló dokumentumok
Nagy hidrosztatikai nyomással végzett kezelés okozta változás vizsgálata darált húsban, közeli infravörös reflexiós spektroszkópiával

A PQS kimutatja a halliszt hamisítását csont és húsliszttel segítség a Kergemarha kór megsemmisítéséhez

ALKALOIDOK MEGHATÁROZÁSAMÁKGUBÓBAN

A mérések általános és alapvető metrológiai fogalmai és definíciói. Mérések, mérési eredmények, mérési bizonytalanság. mérés. mérési elv

Módszerfejlesztés emlőssejt-tenyészet glükóz tartalmának Fourier-transzformációs közeli infravörös spektroszkópiai alapú meghatározására

Élelmiszer-hamisítás kimutatásának lehetősége NIR spektroszkópia segítségével

Modern Fizika Labor Fizika BSC

Szójabab és búza csírázási folyamatainak összehasonlítása NIR spektrumok segítségével

KÖZELI INFRAVÖRÖS SPEKTROSZKÓPIA ALKALMAZÁSA SERTÉSHÚS MINŐSÉGVÁLTOZÁSÁNAK JELLEMZÉSÉRE

JASCO FTIR KIEGÉSZÍTŐK - NE CSAK MÉRJ, LÁSS IS!

BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011.

BÜCHI NIRFLEX N-500. Polarizációs FT-NIR Spektrométer

Modern Fizika Labor. 5. ESR (Elektronspin rezonancia) Fizika BSc. A mérés dátuma: okt. 25. A mérés száma és címe: Értékelés:

Abszorpciós spektroszkópia

A tisztítandó szennyvíz jellemző paraméterei

Kalibrálás és mérési bizonytalanság. Drégelyi-Kiss Ágota I

Modern Fizika Labor. Fizika BSc. Értékelés: A mérés dátuma: A mérés száma és címe: 12. mérés: Infravörös spektroszkópia május 6.

Modern fizika laboratórium

Távérzékelés, a jöv ígéretes eszköze

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Matematikai statisztika. Mi a modell? Binomiális eloszlás sűrűségfüggvény. Binomiális eloszlás

Biomatematika 12. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

Modern Fizika Labor. 11. Spektroszkópia. Fizika BSc. A mérés dátuma: dec. 16. A mérés száma és címe: Értékelés: A beadás dátuma: dec. 21.

Folyadékszcintillációs spektroszkópia jegyz könyv

Hipotézis STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Munkahipotézis (H a ) Tematika. Tudományos hipotézis. 1. Előadás. Hipotézisvizsgálatok

A VÍZ ÁLLAPOTÁNAK VIZSGÁLATA ROSTOS ÉLELMISZEREKBEN KÖZELI INFRAVÖRÖS SPEKTROSZKÓPIÁVAL

GABONÁK NYERSANYAG MINŐSÍTÉSE:

Kontrol kártyák használata a laboratóriumi gyakorlatban

Anyagvizsgálati módszerek Mérési adatok feldolgozása. Anyagvizsgálati módszerek

Modern fizika laboratórium

Modern Fizika Labor. 12. Infravörös spektroszkópia. Fizika BSc. A mérés dátuma: okt. 04. A mérés száma és címe: Értékelés:

PÁPICS PÉTER ISTVÁN CSILLAGÁSZATI SPEKTROSZKÓPIA HF FELADAT: egy tetszőleges nyers csillagspektrum választása, ábrakészítés IDL-ben (leírása az

6. Előadás. Vereb György, DE OEC BSI, október 12.

Gamma-röntgen spektrométer és eljárás kifejlesztése anyagok elemi összetétele és izotópszelektív radioaktivitása egyidejű elemzésére

Modern Fizika Labor. A mérés száma és címe: A mérés dátuma: Értékelés: Infravörös spektroszkópia. A beadás dátuma: A mérést végezte:

5. Az adszorpciós folyamat mennyiségi leírása a Langmuir-izoterma segítségével

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

A diffúz reflektancia spektroszkópia (DRS) módszerének alkalmazhatósága talajok ásványos fázisának rutinvizsgálatában

Abszorpciós fotometria

Kockázatok és mérési bizonytalanság kezelése a termelésmenedzsment területén

STATISZTIKA I. Változékonyság (szóródás) A szóródás mutatószámai. Terjedelem. Forgalom terjedelem. Excel függvények. Függvénykategória: Statisztikai

Gyógyszerhatóanyagok azonosítása és kioldódási vizsgálata tablettából

Szárított élelmiszeradalékok mikrobiológiai minségének becslése közeli infravörös spektrometria felhasználásával

& A gyártásközi ellenrzés szerepe a szigorodó minségi követelményekben

Fényhullámhossz és diszperzió mérése

FOTOSZINTETIKUSAN AKTÍV SUGÁRZÁS GLOBÁLSUGÁRZÁS

Modern Fizika Laboratórium Fizika és Matematika BSc 8. Alkáli spektrumok

Indikátorok alkalmazása a labordiagnosztikai eljárások minőségbiztosításában

A kockázat fogalma. A kockázat fogalma. Fejezetek a környezeti kockázatok menedzsmentjéből 2 Bezegh András

A fény tulajdonságai

Matematikai geodéziai számítások 6.

Műszeres analitika. Abrankó László. Molekulaspektroszkópia. Kémiai élelmiszervizsgálati módszerek csoportosítása

HULLADÉKCSÖKKENTÉS. EEA Grants Norway Grants. Élelmiszeripari zöld innovációs program megvalósítása. Dr. Nagy Attila, Debreceni Egyetem

1000 = 2000 (?), azaz a NexION 1000 ICP-MS is lehet tökéletes választás

LINEÁRIS REGRESSZIÓ (I. MODELL) ÉS KORRELÁCIÓ FELADATOK

Nagyfelbontású spektrumok redukálása a

Statisztikai következtetések Nemlineáris regresszió Feladatok Vége

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók

etalon etalon (folytatás) Az etalonok és a kalibrálás általános és alapvető metrológiai fogalmai és definíciói

Atomi er mikroszkópia jegyz könyv

Nehézségi gyorsulás mérése megfordítható ingával

4/24/12. Regresszióanalízis. Legkisebb négyzetek elve. Regresszióanalízis

Piri Dávid. Mérőállomás célkövető üzemmódjának pontossági vizsgálata

Röntgen-gamma spektrometria

NEUTRON SUGÁRZÁS ELLENI BIOLÓGIAI VÉDELEM VIZSGÁLATA MONTE CARLO MODELLEZÉSSEL

Véletlen jelenség: okok rendszere hozza létre - nem ismerhetjük mind, ezért sztochasztikus.

Magspektroszkópiai gyakorlatok

Abszorpciós fotometria

Abszorpciós fotometria

Az áramlási citométer és sejtszorter felépítése és működése, diagnosztikai alkalmazásai

Mérési adatok illesztése, korreláció, regresszió

Geokémia gyakorlat. 1. Geokémiai adatok értelmezése: egyszerű statisztikai módszerek. Geológus szakirány (BSc) Dr. Lukács Réka

A vízfelvétel és - visszatartás (hiszterézis) szerepe a PM10 szabványos mérésében

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor

Modern Fizika Laboratórium Fizika és Matematika BSc 11. Spektroszkópia

Gépi tanulás a gyakorlatban. Kiértékelés és Klaszterezés

Mangalica specifikus DNS alapú módszer kifejlesztés és validálása a MANGFOOD projekt keretében

Matematikai geodéziai számítások 6.

Növények spektrális tulajdonságának vizsgálata Kovács László, Dr. Borsa Béla, Dr. Földesi István FVM Mezőgazdasági Gépesítési Intézet

Normális eloszlás paramétereire vonatkozó próbák

Gamma-röntgen spektrométer és eljárás kifejlesztése anyagok elemi összetétele és izotópszelektív radioaktivitása egyidejű elemzésére

FELSZÍN ALATTI VIZEK RADONTARTALMÁNAK VIZSGÁLATA ISASZEG TERÜLETÉN

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Irányításelmélet és technika II.

A távérzékelés és fizikai alapjai 3. Fizikai alapok

OH ionok LiNbO 3 kristályban (HPC felhasználás) 1/16

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

E (total) = E (translational) + E (rotation) + E (vibration) + E (electronic) + E (electronic

Kutatási beszámoló február. Tangens delta mérésére alkalmas mérési összeállítás elkészítése

Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei

ATOMEMISSZIÓS SPEKTROSZKÓPIA

Spektrográf elvi felépítése. B: maszk. A: távcső. Ø maszk. Rés Itt lencse, de általában komplex tükörrendszer

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió

Biomatematika 2 Orvosi biometria

A Markowitz modell: kvadratikus programozás

A diplomaterv keretében megvalósítandó feladatok összefoglalása

ÁLLATOK KLINIKAI VIZSGÁLATAI

Konfokális mikroszkópia elméleti bevezetõ

STATISZTIKAI PROBLÉMÁK A

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Mi a modell? Matematikai statisztika. 300 dobás. sűrűségfüggvénye. Egyenletes eloszlás

Méréselmélet és mérőrendszerek 2. ELŐADÁS (1. RÉSZ)

Átírás:

A derivált arány és a polár minsít rendszer kiértékelése adatelemzési szempontból gyógyszeripari tabletták transzmittancia adatainak felhasználásával Norris K.H. a Seregély Zs. b és Kaffka K.J. c a konzultáns, 11204 Montgomery Rd., Beltsville, MD 20705, USA (knnirs@bellatlantic.net) b Metrika R&D Kft., H-1119 Budapest, Petzvál. u. 25, Hungary (seregely@metrika.hu) c Szent István Egyetem, H-1118 Budapest Ménesi út 45. Hungary (kkaffka@omega.kee.hu) Bevezetés A gyógyszeripari tabletták a közeli infravörös abszorbciós spektroszkópia számára igazi kihívást jelentenek, mivel rendszerint olyan nagy optikai srséggel rendelkeznek, hogy rendkívül kevés sugárzás halad át rajtuk. Mindemellett a gyógyszeripari szabályozás által megkövetelt pontosság és precizitás rendkívül kicsi hiba eltérést engedélyez. A tabletta minség és összetétel gyors roncsolásmentes elemzésének lehetséges elnyei azonban olyan kihívások, melyek a közeli infravörös (NIR) technológia feladataként azonosítható. Poszterünkben ezt a kihívást a kereskedelmi termel vonalból származó tabletták minségének és összetételének mérésére két meglehetsen különböz adatelemzés technika felhasználásával célozzuk meg. A munkánk során használt adatokat eredetileg a 11. Nemzetközi Diffúz Reflexiós Konferencia Software Shootout szekciójában adták közre 2002-ben. Két különböz spektrométeren rögzített 655 tabletta (155 kalibrációra, 460 tesztre, 40 valiációra) transmissziós spektruma állt rendelkezésre, ahol a fcél a tabletták aktív hatóanyagának meghatározására szolgáló legjobb kalibráció kifejlesztése az egyik készüléken, majd egy kalibrációs transzfer igazolása a másik készülékre. A feni adatokat a www.idrc-chambersburg.org/shootout.html honlapról töltöttük le, majd konvertáltuk az elemzéshez használt programok formátumára. Az adatok log(1/t) formában volta elérhetk 600-1898 nm hullámhossz tartományban 2 nm spektrális lépésközzel. Három összetételi adat, a tabletta tömeg mg-ban, a tabletta keménység, és a hatóanyag tartalom mg-ban állt rendelkezésre. Az aktív összetev hatóanyagtartalma volt munkánk során a legfontosabb jellemz, melynek pontosságát +_1.3 mg értékben adták meg. A mszereket Foss NIRSystems Multitab Analysers #1 és #2-vel azonosították. A kalibrációs minták 195 mg körüli hatóanyag tartalommal normál gyártási sorozatból, valamint különleges gyártásokban származó egészen 151 mg-os alacsony és 236 mg-os magas hatóanyagtartalmú elemekbl álltak. A tabletták tömegével korrigálva hatóanyag koncentrációban ez 0.4027 0.6373 w/w%-t jelentett (1 ábra). A validációs szett 40 spektruma gyártási mintákat képvisel és e minták becslési pontossága a kalibráció valós ellenrzése. 241

242 K.H. Norris, Zs. Seregély and K.J. Kaffka 1.ábra A hatóanyag koncentráció eloszlása a tablettákban. 2. ábra 150-236 mg hatóanyag tartalmú tabletták jellegzetes spektruma. Az összetétel elemzés folyamata Az els szerz által kisebb adatszetten már korábban közreadottal 1 azonos eljárást követtünk a hatóanyag kalibráció megalkotásakor. Ez az eljárás a második derivált arány alkalmazását foglalja magában az ezekben a spektrumokban rejl szórás hatás minimalizálására. A második ábra 151 és 236 mg hatóanyag tartalmú minták jellegzetes spektrumait szemlélteti. Az e minták közötti variancia jelents része a fényszórás által okozott, a tablettákban megtett úthossz változékonyságából és a tabletta vastagság különbözségébl adódott. A derivált arány számlálója az a hullámhossz kell, hogy legyen, ahol a hatóanyagnak abszorbciós csúcsa van, a nevezben lév hullámhosszat pedig úgy kell megválasztani, hogy az a lehet legjobb úthossz korrekciót adja. Ebben az eljárásban akkor járunk el helyesen, ha a korrelációt a hatóanyag koncentrációhoz képest nem pedig hatóanyagban kifejezett mennyiséghez képest adjuk meg. Ezért a hatóanyag tartalmat a tabletták tömegével osztottuk, hogy koncentráció értéket kapjunk. Ebben az esetben a hatóanyag tartalom nem tárható fel, azonban amennyiben a számlálóban valamennyi hullámhossz között kerestük a koncentrációra viszonyított legjobb korrelációt az 1142 nm-es csúcsot azonosítottuk az els mszeren felvett 155 kalibrációs spektrum felhasználásával. A nevez meghatározására elindított hasonló keresési eljárás során az 1142 nm-nél található log(1/t) értéket alkalmazva a számlálóban, legjobb korrelációként a 920 nm találtuk. Ezért a log(1/t)1142/log(1/t)920 második derivált arányt választottuk els kifejezésként a spektrális adatok és a hatóanyag koncentráció közötti regresszió során. Az e kalibrációból az els mszeren adódott predikciós eredmények tanulmányozása 11 mintát fedett fel, ahol a hiba a szórás 2.5 és 15- szerese között változott. Ugyanennek a 11 mintának az els mszeren megalkotott kalibráció alkalmazásakor hasonló hibaértékei voltak a második mszeren. Ez azt igazolta, hogy ez a hiba nem valószín, hogy a NIR mérésekbl származik, így ezt a 11 mintát kizártuk a további elemzésekbl. Egy második kifejezést hozzáadva a korreláció némileg javult és a második kifejezésnél a legjobb eredményt a nevez nélküli 1138 nm-nél vett második derivált adta. A regresszió további hangolása, az adatok 10 nm-es boxcar simítása kizárólag az 1142 nm csúcsnál, némileg javította az eredményeket. Ez a regresszió szintén tartalmazza valamennyi derivált a számításához felhasznált kapu értékek optimizálását. A végs eredményeket az 1. táblázat szemlélteti, a korrelációs spektrumokat az els mszerrl származó adatokra vonatkozóan 11 spektrum elhagyásával a 3. ábra szemlélteti. A rendkívül nagy korreláció és a csúcsok viszonylag lapos karaktere igazolja, hogy a derivált arány javította az ezen spektrumokban a fényszórásból adódó problémákat.

Derivált Arány és Polár Minsít Rendszer 243 3. ábra. Korreláció spektrumok; számláló, nevez-----------. Minként azt korábbi munkáinkban közöltük a polár minsít rendszerben (PQS) a mintákat polár spektrumaik középpontjaival jellemeztük. 2 A legkisebb és a legnagyobb hatóanyag tartalmú csoportok között végzett hullámhossztartomány optimizálást követen a 1204 1498 nm tartományt találtuk optimális, a legjobb szétválasztási eredményt nyújtó hullámhossz tartományként. A spektrumokat második deriválással (kapu: 16 nm) kezeltük el. A tabletták optimális hullámhossztartományban ábrázolt polár spektruma az 5. ábrán látható, míg a 6. ábra az #1 készüléken mért minták középpontjait (minség pont) szemlélteti. Koncentrációszintjük alapján a 655 különböz mintát (tablettát) 6 csoportba soroltuk (lásd 1- ábra). Az 1,2,4,5 és 6 csoportba tartozó valamennyi mintát a #3 gyártási sorozatban állították el, és a 6. ábrán a PQS segítségével csodálatosan elkülöníthetk. A 3. gyártási sorozatban két csoportosulás figyelhet meg annak ellenére a 3. csoportba tartozó minták koncentráció szintjében semmilyen folyamatosság hiány nem volt megfigyelhet. Közelebbrl megfigyelve e csoportot megállapítható, hogy a bal oldali csoportosulás kizárólag a 3 gyártási sorozatban elállított tabletták minségpontjait tartalmazza, míg a jobb oldali csoportosulás a fennmaradó 13 gyártási sorozat minségpontjaiból áll. 5. ábra A tabletták polár spektruma az optimális 6. ábra Az 1. mszeren mért tablett minták 1204 1498 nm hullámhossz tartományban. Minségpontjai.

244 K.H. Norris, Zs. Seregély and K.J. Kaffka Eredmények A hatóanyag tartalom a tablettagyártók számára sokatmondóbb adat, ezért a kalibráció befejezését követen, minden egyes tabletta becsült koncentráció értéket a megfelel tablettatömeggel megszorozva a becslési eredményeket visszakonvertáltuk hatóanyag tartalom értékké. Az adatkihagyással és kihagyás nélkül kapott kalibrációs és validációs eredmények (2. táblázat) azt mutatták, hogy a kihagyás jelents hatással van a kalibráció teljesítményére, míg a két készülékre a validációs adatokból végzett NIR becslésekre jóformán egyáltalán nincs hatással. A kihagyásra a kalibrációhoz megfelel hullámhosszak meghatározásához volt szükség, azonban mihelyt megtaláltuk ezeket a hullámhosszakat, a néhány minta esetében fellép súlyos hibák ellenére érvényes kalibrációk szolgáltatására használhatók. A két mszeren kapott becslési értékek azt mutatták, hogy az els mszeren kidogozott kalibráció a 2. mszeren rögzített mintákat azonos pontossággal becsli és a hiba értéke mindkét készüléken kisebb mint 12%, nagyobb mint a referencia módszer hibája (1.3 mg). A NIR becslési hiba a referencia módszer hibáját tartalmazza, ezért a tényleges NIR hiba értéke a referencia módszer hibájánál kisebb. 1. táblázat A 144 elem kalibrációs spektrum szett regresszió paraméterei az 1. készüléken. 2. táblázat Kalibrációs és validációs eredmények. A kémiai elemzés és a NIR becslés eredményeit a validációs tabletta mintaszett esetében mindkét mszeren a 4. ábra ábrázolja. A validációs mintaszett elemei a tabletták gyártási ciklusából származtak, ezért a hatóanyag értékeknek a folyamat minségszabályozásán belül azonosnak kell lenniük. A kémiai értékek tabletták közötti varianciája sokkal nagyobb változatosságot mutatott, mint a NIR becslés bármely mszeren. Ez azt engedi feltételezni, hogy a folyamat minség szabályozása jobb, mint mit a kémiai vizsgálatok becsülni tudnak. A kémiai variancia jelents hányada az els négy mintában jelentkezik, ezen minták elhagyásával azonban a NIR eredmények még mindig a kémiai adatoknál kisebb varianciát mutatnak.

4. ábra Validálási eredmények. Lévén, hogy a PQS kvalitatív módszer a SEC és a SEP fogalmak ebben az esetben nem értelmezhetk. Egy hasonló fogalom a meghatározás bizonytalansága az érzékenységgel meghatározható. Az els és a hatodik csoport közötti érzékenység értéke 19.91; mely azt jelenti, hogy a hatóanyag koncentráció meghatározása a PQS alkalmazásával jobb, mint 0.86%, azaz a hatóanyag tartalom meghatározás hibája jobb mint +/- 3.2 mg. A minségpontok elhelyezkedésében különbség nem volt megfigyelhet attól függen, hogy melyik készüléken lettek a spektrumok regisztrálva. A tabletták hatóanyag tartalma és minségpontjaik x koordinátája közötti összefüggés a 7. ábrán látható.

7. ábra A koncentráció és a minségpontok x koordinátái közötti összefüggés Következtetések A NIR transzmissziós spektrumok gyógyszeripari tabletták összetételének becslésére használhatók. A második derivált arány alkalmazása a tabletták hatóanyagtartalmának becslésére kiváló eredményeket szolgáltató adat elkezelést állapítja meg. Az egyik készüléken kidolgozott kalibráció a kalibráció bárminem beállítása nélkül azonos eredményeket becsült a második spektrométeren. A becslési eredmények mindkét készüléken a hatóanyag értékekben kisebb varianciát mutattak, mint referencia kémiai vizsgálat. A tabletták hatóanyag tartalmának NIR mérési pontosságát munkánk során a referencia módszer korlátozta. Köszönetnyílvánítás A szerzk köszönetüket fejezik ki Dr. Gary Ritchie-nek a Purdue Pharma-nál, amiért a spektrális adatokat a software shootout során bármely érdekld vizsgálatai számára elérhetvé tette. Irodalom 1. K.H. Norris, Understanding and correcting the factors with affect diffuse transmittance spectra, NIR news 12(3), 6 (2001). 2. K. J. Kaffka and Zs. Seregéy, PQS (Polar Qualification System) the new data reduction and product qualification method", Acta Alimentaria, V 31, 3-20 (2002).