Razvoj in optimizacija metod tekočinske kromatografije visoke ločljivosti z vgrajeno kakovostjo pri razvoju zdravil

Razvoj novega zdravila v farmacevtski industriji je sestavljen iz različnih procesov, med katere uvrščamo tudi razvoj analiznih metod. Rezultati, ki jih dobimo z njihovo uporabo, nam omogočajo odločitev glede strategije za nadaljnji razvoj zdravila oziroma podajo informacijo, ali je zdravilo primerno za sprostitev na trg. Zato je bistveno, da so analizne metode natančne, točne in zanesljive. Ključna analizna metoda za analizo in sproščanje zdravil je tekočinska kromatografija visoke ločljivosti (HPLC), katere razvoj je zaradi kompleksne sestave vzorcev tekom razvoja lahko zelo zahteven. S tradicionalnim pristopom (>>one factor at a time<< ali OFAT) je proces razvoja in optimizacije metode HPLC dolgotrajen in nepregleden, hkrati pa z njim ni mogoče določiti morebitnih interakcij med parametri (faktorji), ki vplivajo na delovanje metode. Leta 2004 je Ameriška agencija za hrano in zdravila (FDA) prvič predstavila pristop razvoja z vgrajeno kakovostjo (QbD), katerega namen je izboljšati kakovost zdravil z njenim načrtovanjem neposredno v farmacevtski proces. Junija 2018 je ICH naznanila novo smernico ICH Q14, ki bo vključevala uporabo QbD za razvoj, optimizacijo in validacijo analiznih metod, imenovan pristop razvoja analiznih metod z vgrajeno kakovostjo (AQbD). V uvodnem poglavju smo v obliki preglednega znanstvenega članka predstavili teoretično ozadje uporabe AQbD in podrobno predstavili novejše primere, na katerih po korakih prikažemo metodologijo AQbD pristopa pri razvoju in optimizaciji metod HPLC. V prvem poglavju raziskovalnega dela smo se osredotočili na metodo HPLC iz Evropske farmakopeje (EP) za določitev sorodnih snovi v zdravilni učinkovini celekoksib. Ta metoda ne dosega v farmakopeji predpisanega kriterija testa ustreznosti kromatografskega sistema (TUKS): resolucija med celekoksibom in nečistoto B je bila neustrezna, resolucija med nečistoto A in celekoksibom pa mejna. Z uporabo načrtovanja eksperimentov (DoE) smo metodo optimizirali v območju farmakopejsko dovoljenih odstopanj. Z DoE smo ovrednotili štiri kritične parametre: delež metanola in acetonitrila v mobilni fazi, temperaturo kolone in pretok mobilne faze in določili optimalno območje delovanja metode (>>sweet spot<>central composite face design<< smo ovrednotili delež acetonitrila v mobilni fazi, temperaturo kolone in pretok mobilne faze, ter kot kritične odzive spremljali tri kritične resolucije in retencijski čas elucije zadnje nečistote. Z metodo večkratne linearne regresije (MLR) smo povezali vrednosti faktorjev z eksperimentalno določenimi vrednostmi odzivov v statistično pomemben matematični model z odličnimi napovednimi lastnostmi. Z uporabo metode Monte Carlo simulacij smo določili območje robustnosti metode (>>design space<>central composite face-centered design<< izvedli 17 eksperimentov. Z metodo MLR smo povezali vrednosti faktorjev z eksperimentalno določenimi vrednostmi odzivov v statistično pomemben matematični model z zelo dobrimi napovednimi lastnostmi. Z metodo Monte Carlo simulacij smo določili dve možni območji robustnosti metode (>>design space<