応用薬学ジャーナル
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概要

MS と UV ピーク追跡を使用した 4 次元 (4D) 安定性指示分析法の最適化と効力アッセイの予測

ブラスコ A、タム J、アフマド IAH、グナセケラ S、オシュチェプコワ I、ガリン、アンドレイ・ヴァジェンツェフ A、タシリツキー V、アダムス D

LC-UV および LC-MS ピーク追跡を使用した安定性を示す HPLC-UV 分析法の開発において、3 種類の医薬品有効成分 (API) の強制分解によって生成された合計 60 個のピークがカラム選択に使用されました。慎重に選択されたクロマトグラフィー カラムのリストをスクリーニングしながら、2 種類の移動相添加剤と 2 種類の有機修飾子を評価しました。カラム スクリーニングが使用され、分解されたピークの総数、分解能、ピーク幅、およびピーク形状に基づいて最適なカラムが選択されました。最初のスクリーニングとグラジエント プロファイルの最適化には、ACN/水中の 0.1% TFA を使用しました。ACN/水中の 3 種類の異なる濃度の TFA も評価されました。最適な TFA 濃度である 0.10% (8.77 mM) は、重要なペアの分解能に基づいて、さらなるグラジエント最適化に最適であると見なされました。カラム、移動相、および移動相修飾子 (TFA) を選択した後、グラジエントの最適化は、自動ケモメトリック ピーク追跡と AutoChrom MS のソフトウェア ベースの決定の組み合わせによって実現されました。正しいピーク保持方程式 (つまり、保持時間と移動相比) は、まず 1 ステップ グラジエントを広範囲の % B で使用し、次に多段階グラジエントで最適化することで生成されました。二次保持モデルを使用した外挿は、特に保持の悪い成分の場合、保持時間 (tR) 予測に大きな誤差をもたらす可能性があることがわかりました。同じ m/z のものを含む重要な分解能ペアを解決する際の課題、ソフトウェアの過大評価と予測エラー、およびピーク モデル (つまり、予測値と実験値の精度) がグラジエントの両端で失敗する理由を示します。このアプローチを使用することで、3 つの医薬品有効成分 (API) と、幅広い疎水性を持つ関連分解生成物からなる非常に難しいサンプルに対して、適切な安定性を示すクロマトグラフィー メソッドを生成することができました。API は社内の化合物であり、この論文ではその正体は明かされておらず、研究の目的とは関係ありません。追跡されたピークの予測保持時間と実験保持時間はよく一致していました。ピーク モデルは、計算ツールのみを使用してアッセイ/効力法を生成するために使用されました。