PLANOWANIE EKSPERYMENTÓW W PRAKTYCE W FARMACJI

Podobne dokumenty
REALIZACJA KONCEPCJI QUALITY BY DESIGN

KONCEPCJA QUALITY BY DESIGN Z PUNKTU WIDZENIA STATYSTYCZNEJ ANALIZY DANYCH

GMP - Dobra Praktyka Wytwarzania (ang. Good Manufacturing Prac:ce)

OPTYMALIZACJA PRODUKCJI FARMACEUTYCZNEJ Z ZASTOSOWANIEM METODOLOGII DOE

TECHNIKI PLANOWANIA I STATYSTYCZNEJ ANALIZY DANYCH W PROJEKTOWANIU SKŁADÓW ORAZ PROCESÓW WYTWARZANIA PRODUKTÓW LECZNICZYCH I SUPLEMENTÓW DIETY

WYKORZYSTANIE NARZĘDZI STATYSTYCZNYCH W WALIDACJI I CIĄGŁEJ WERYFIKACJI PROCESU

Metody Analizy Danych w Walidacji Procesów Technologicznych

WSPIERANIE ZADAŃ ANALITYCZNYCH Z ZASTOSOWANIEM STATISTICA NA PRZYKŁADZIE BIOTON S.A.

(imię i nazwisko) GRANULACJA 1) GRANULACJA NA MOKRO - PRZYGOTOWANIE GRANULATU PROSTEGO. Ilość substancji na 100 g granulatu [g]

OPTYMALIZACJA PROCESÓW TECHNOLOGICZNYCH W ZAKŁADZIE FARMACEUTYCZNYM

Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji

Wpływ warunków przechowywania na fizyczną stabilność tabletek. Barbara Mikolaszek

Badanie uwalniania paracetamolu z tabletki. Mgr farm. Piotr Podsadni

Statystyka. Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez. Wykład III ( )

Ćwiczenie: Wybrane zagadnienia z korelacji i regresji

Process Analytical Technology (PAT),

PRZECIWZUŻYCIOWE POWŁOKI CERAMICZNO-METALOWE NANOSZONE NA ELEMENT SILNIKÓW SPALINOWYCH

REGRESJA I KORELACJA MODEL REGRESJI LINIOWEJ MODEL REGRESJI WIELORAKIEJ. Analiza regresji i korelacji

PLANOWANIE DOŚWIADCZEŃ JAKO DROGA DO INNOWACYJNOŚCI PRZYKŁAD OPTYMALIZACJI PROCESU PRODUKCYJNEGO

STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

Technologia postaci leku III - Przemysłowa technologia postaci leku

Analiza Statystyczna

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

Współczynnik korelacji. Współczynnik korelacji jest miernikiem zależności między dwiema cechami Oznaczenie: ϱ

Statystyka i Analiza Danych

Katedra Technologii Postaci Leku i Biofaramcji. W zakresie wiedzy:

METODY CHEMOMETRYCZNE W IDENTYFIKACJI ŹRÓDEŁ POCHODZENIA

PL B1. ECOFUEL SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ, Jelenia Góra, PL BUP 09/14

Analiza Danych Sprawozdanie regresja Marek Lewandowski Inf 59817

LINIOWOŚĆ METODY OZNACZANIA ZAWARTOŚCI SUBSTANCJI NA PRZYKŁADZIE CHROMATOGRAFU

I.1.1. Technik farmaceutyczny 322[10]

Odchudzamy serię danych, czyli jak wykryć i usunąć wyniki obarczone błędami grubymi

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl

REGRESJA I KORELACJA MODEL REGRESJI LINIOWEJ

Nowy ubiór do pracy w zimnym środowisku z możliwością indywidualnego doboru jego ciepłochronności. dr Anna Marszałek

DOKUMENTACJA SYSTEMU ZARZĄDZANIA LABORATORIUM. Procedura szacowania niepewności

GMP - Dobra Praktyka Wytwarzania. ang. Good Manufacturing Practice

Metody Ilościowe w Socjologii

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r

Peletki cukrowe: produkcji doustnych stałych postaci leku o modyfikowanej szybkości uwalniania substancji leczniczej.

Metrologia: organizacja eksperymentu pomiarowego

WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE

Zawartość. Zawartość

Peter Schramm pracuje w dziale technicznym FRIATEC AG, oddział ceramiki technicznej.

Zmienne zależne i niezależne

Testowanie hipotez statystycznych. Wprowadzenie

Analiza regresji - weryfikacja założeń

POLITECHNIKA OPOLSKA

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

Procedura szacowania niepewności

Planowanie eksperymentu (optymalizacja procesów chemicznych)

I jest narzędziem służącym do porównywania rozproszenia dwóch zmiennych. Używamy go tylko, gdy pomiędzy zmiennymi istnieje logiczny związek

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version

Wiarygodny partner do najważniejszych zadań

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA I STATYSTYKA MATEMATYCZNA

FSP Galena. Jest prężnie rozwijającą się polską firmą o 65-letniej tradycji i doświadczeniu, zajmującą się: produkcją farmaceutyczną,

Wiarygodny partner do najważniejszych zadań

Małgorzata Matyjek listopada 2008 Wrocław

Walidacja metod analitycznych Raport z walidacji

Testowanie hipotez statystycznych. Wnioskowanie statystyczne

Wsierpniu 2002 roku amerykański urząd FDA

Badanie widma fali akustycznej

POLITECHNIKA OPOLSKA

W2. Zmienne losowe i ich rozkłady. Wnioskowanie statystyczne.

Populacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część

Przetworniki cyfrowo analogowe oraz analogowo - cyfrowe

WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO. Wykład 2

Ćwiczenie: Wybrane zagadnienia z korelacji i regresji.

2. Metoda impulsowa pomiaru wilgotności mas formierskich.

Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16

KORELACJE I REGRESJA LINIOWA

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

Wprowadzenie do analizy dyskryminacyjnej

Tomasz Demski, StatSoft Polska Sp. z o.o.

Ekonometria. Zajęcia

Rozdział 8. Regresja. Definiowanie modelu

Kilka uwag o testowaniu istotności współczynnika korelacji

ANALIZA ROZDRABNIANIA WARSTWOWEGO NA PODSTAWIE EFEKTÓW ROZDRABNIANIA POJEDYNCZYCH ZIAREN

Wykład 3 Hipotezy statystyczne

ANALIZA SYSTEMU POMIAROWEGO (MSA)

LABORATORIUM: ROZDZIELANIE UKŁADÓW HETEROGENICZNYCH ĆWICZENIE 1 - PRZESIEWANIE

Modelowanie niezawodności prostych struktur sprzętowych

Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki

WSPÓŁCZYNNIK WYKORZYSTANIA MOCY I PRODUKTYWNOŚĆ RÓŻNYCH MODELI TURBIN WIATROWYCH DOSTĘPNYCH NA POLSKIM RYNKU

Statystyka. Wykład 7. Magdalena Alama-Bućko. 16 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 16 kwietnia / 35

ZASTOSOWANIE METODY ANALIZY WRAŻLIWOŚCI W BADANIACH IDENTYFIKACYJNYCH MODELU SILNIKA Z TURBODOŁADOWANIEM

Karta (sylabus) modułu/przedmiotu Inżynieria Materiałowa Studia II stopnia Specjalność: Inżynieria Powierzchni

POLITECHNIKA OPOLSKA

POLITECHNIKA OPOLSKA

Kolokwium ze statystyki matematycznej

WALIDACJA PROCEDUR ANALITYCZNYCH I PROCESÓW

BŁĘDY W POMIARACH BEZPOŚREDNICH

Laboratorium Telewizji Cyfrowej

Budowa. drewna. Gatunki drewna. Wilgotność drewna w przekroju. Pozyskiwanie drewna budowlanego - sortyment tarcicy. Budowa drewna iglastego

RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH

Wykład 2: Tworzenie danych

ZJAZD 4. gdzie E(x) jest wartością oczekiwaną x

Transkrypt:

PLANOWANIE EKSPERYMENTÓW W PRAKTYCE W FARMACJI Krzysztof Woyna-Orlewicz, PLIVA Kraków, Zakłady Farmaceutyczne S.A. Podstawowym zadaniem producentów leków jest dostarczanie odbiorcom produktów o odpowiedniej jakości, wyrażanej skutecznością terapeutyczną i bezpieczeństwem stosowania. W przypadku tabletek ocena jakości dokonywana jest m.in. na podstawie wyników pomiarów następujących parametrów: zawartości substancji leczniczej, jednolitości zawartości substancji leczniczej, szybkości uwalniania substancji leczniczej, czystości leku, tak w rozumieniu poziomu zanieczyszczeń wynikających z drogi syntezy substancji leczniczej, jak i produktów rozkładu tejże substancji, pojawiających się w wyniku niekorzystnego oddziaływania środowiska wytwarzania lub warunków atmosferycznych w okresie przechowywania leku. Dodatkowo, tabletki powinna cechować odpowiednia wytrzymałość mechaniczna, żeby nie ulegały uszkodzeniu podczas pakowania, w transporcie czy w trakcie wydobywania ich z opakowania (np. wyciskania tabletek z blistra). Parametrami opisującymi odporność mechaniczną tabletek są ścieralność i twardość. Poszczególne cechy jakościowe leku kształtowane są w trakcie procesu produkcyjnego. Proces technologiczny złożony jest z ciągu operacji jednostkowych (rys. 1), których zadaniem jest modelowanie określonych właściwości stosowanych materiałów [1]. Nadzór nad jego przebiegiem odbywa się za pośrednictwem kontroli jakości półproduktów, która wykonywana jest po zakończeniu wybranych operacji. Wynik kontroli umożliwia sterowanie kolejnymi etapami procesu przez dobór parametrów pracy urządzeń, tzw. parametrów operacyjnych. Wytwarzanie leków jest obszarem wzajemnych oddziaływań wielu zmiennych, mających źródło w specyfice budowy i działania urządzeń produkcyjnych, właściwościach materiałów wyjściowych, sposobie przeprowadzania kontroli międzyoperacyjnej półproduktów, wpływie środowiska wytwarzania. Podstawowe znaczenie ma dogłębne zrozumienie mechanizmów oddziaływania poszczególnych elementów procesu produkcyjnego na jakość postaci leku. Poznanie takie dokonuje się w trakcie tzw. prac formulacyjnych, ukierunkowanych na zdefiniowanie składu preparatu oraz drogi wytwarzania. Mając na uwadze fakt, że jakość finalnej postaci leku, a właściwie każdy parametr jakościowy jest wypadkową oddziaływania dużej liczby zmiennych, badanie zachodzących zjawisk wymaga stosowania specjalistycznej metodyki. Copyright StatSoft Polska 2008 www.statsoft.pl/czytelnia.html 59

Rys. 1. Schemat blokowy procesu wytwarzania tabletek metodą granulacji na mokro. Zaleca się konstruowanie eksperymentów z zastosowaniem tzw. planów czynnikowych [1-4]. Plany takie zakładają badanie efektów wzajemnych oddziaływań poszczególnych czynników procesu, występujących na różnych poziomach wartości. Eksperyment realizo- 60 www.statsoft.pl/czytelnia.html Copyright StatSoft Polska 2008

wany jest przez wykonywanie kolejnych doświadczeń, których przebieg określa testowana kombinacja czynników, pełniących rolę zmiennych niezależnych. Im większa liczba czynników poddanych badaniu i im więcej poziomów, które przyporządkowuje się poszczególnym czynnikom, tym więcej kombinacji należy sprawdzić. Ilość kombinacji oblicza się wg wzoru: n k, gdzie k to ilość czynników, a n to ilość poziomów przyporządkowanych pojedynczemu czynnikowi. Stąd do pełnego zbadania 6 czynników, każdego na 2 poziomach wartości, należało by sprawdzić efekty 64 kombinacji czynników, czyli wykonać 64 doświadczenia. Czasami wykonanie dużej ilości doświadczeń nie jest możliwe, co może wynikać ze względów ekonomicznych, ograniczonej ilości czasu itp. Dlatego w sytuacji występowania dużej ilości czynników stosowane są tzw. frakcyjne plany czynnikowe, powstałe przez wyeliminowanie z matrycy projektu części kombinacji. Okrojona macierz eksperymentu powinna cechować się zasadą ortogonalności, gwarantującą oszacowanie wpływu różnych kombinacji poziomów testowanych zmiennych. Im bardziej okrojony plan czynnikowy, tym mniej informacji dostarcza eksperyment. Granicznym przypadkiem są tzw. plany przesiewowe (eliminacyjne), które są okrojone w największym stopniu i służą weryfikacji dużej liczby czynników w ramach stosunkowo niewielkiej ilości doświadczeń, w celu wyselekcjonowania czynników silnie oddziaływających na proces i wyeliminowania tych o wpływie nieistotnym. Program STATISTICA oferuje narzędzia do planowania doświadczeń czynnikowych i analizy ich wyników. Poniżej przedstawiono dwa przykłady zastosowania programu STATISTICA w badaniu procesów wytwarzania tabletek. Korzystano z modułu Planowanie doświadczeń wchodzącego w skład pakietu STATISTICA + QC. Przykład 1. Celem eksperymentu było wytypowanie parametrów operacyjnych procesu (czynników, zmiennych niezależnych) mających krytyczny wpływ na jakość produktu leczniczego. Badaniu poddano proces wytwarzania tabletek techniką granulacji szybkoobrotowej i suszenia fluidalnego. Na podstawie doniesień piśmiennictwa [5] oraz w oparciu o wstępne doświadczenia laboratoryjne w pracy zespołowej wybrano zmienne niezależne procesu o potencjalnie krytycznym znaczeniu dla jakości wytwarzanego leku. Poszczególnym zmiennym przyporządkowano wartości reprezentujące górną i dolną granicę szerokiego zakresu operacyjnego. Czynniki procesu poddane badaniu oraz przypisane im poziomy wartości przedstawiono w tabeli 1. Testowano wpływ poszczególnych czynników na parametry tabletek w oparciu o zrandomizowany, frakcyjny plan przesiewowy Placketta-Burmana o rozdzielczości III, umożliwiający zbadanie oddziaływania siedmiu zmiennych w ramach ośmiu procesów. W celu oszacowania wielkości błędu wynikającego z wpływu zmiennych niekontrolowanych zrealizowano trzy dodatkowe procesy, podczas których zmiennym niezależnym przyporządkowano pośrednie (centralne) wartości. Plan matrycowy doświadczenia przedstawiono w tabeli 2. Copyright StatSoft Polska 2008 www.statsoft.pl/czytelnia.html 61

Tab.1. Zmienne niezależne wytypowane do badania. Zmienne niezależne Poziom dolny Poziom górny Ilość wody do zwilżania mieszaniny wstępnej Prędkość mieszadła głównego podczas granulowania Prędkość mieszadła bocznego podczas granulowania 200 g wody/ 874.6 g mieszaniny 350 g wody/ 874.6 g mieszaniny 150 obr./min 450 obr./min 500 obr./min 3000 obr./min Czas granulowania 1 min 5 min Temperatura powietrza suszącego 35ºC 60ºC Zawartość wilgoci w granulacie 1 % 2 % Rozmiar siatki użytej do kalibracji 1 mm 2.5 mm W przebiegu 11 procesów technologicznych zrealizowanych zgodnie z założeniami matrycy eksperymentu wytworzono granulaty, które następnie prasowano w tabletki. Tabletki poddawano analizom jednolitości masy, twardości, ścieralności, czasu rozpadu oraz uwalniania. Założono, że produkt powinien spełniać następujące kryteria akceptacji: masa każdej tabletki w zakresie: masa średnia ±5%, ubytek masy tabletek w badaniu ścieralności mniejszy niż 1,0%, uwolnienie z tabletki więcej niż 85% substancji leczniczej po 15 minutach analizy, czas rozpadu tabletek krótszy niż 10 min. Wyniki doświadczenia czynnikowego wskazują na wystąpienie krytycznych wad produktu. Procesy nr 4 i 8 doprowadziły do powstania tabletek, które cechuje niedostateczne uwalnianie substancji leczniczej i zbyt długi czas rozpadu (tabela 2). Na podstawie analizy statystycznej ukierunkowanej na wybranie parametrów procesu o zasadniczym wpływie na wielkość uwalniania substancji leczniczej z tabletek stwierdzono istotne statystycznie oddziaływanie czasu granulowania (efekt -3,89; p<0,05) i ilości wody użytej do zwilżenia mieszaniny proszków (efekt -3,36; p<0,05), a także znamienny wpływ prędkości obrotowej mieszadła głównego stosowanego do granulowania (efekt -2,92; p=0,06). Ujemne znaki wartości efektów wskazują, że zwilżanie proszków dużą ilością wody, a następnie długotrwałe wyrabianie granulatu pod działaniem mieszadła głównego poruszającego się z dużą prędkością może prowadzić do wytworzenia tabletek, które charakteryzuje niedostateczne uwalnianie substancji leczniczej (rys. 2). Wysoka wartość współczynnika dobroci dopasowania modelu R 2 wynoszącego 0,92 wskazuje, że omawiane oszacowanie wyjaśnia ok. 92 % zmienności rozpatrywanej zmiennej zależnej. 62 www.statsoft.pl/czytelnia.html Copyright StatSoft Polska 2008

Tab. 2. Matryca eksperymentu reprezentująca założenia statystyki Placketta-Burmana (N = 8, k = 7) wzbogacona o trzy procesy ze zmiennymi o wartościach centralnych (C1, C2 i C3) oraz wyniki (efekty) doświadczenia czynnikowego. Szarym tłem wyróżniono procesy, które doprowadziły do wystąpienia krytycznych cech leku. Proces nr Czynniki poddane badaniu [k] Zwilżanie Granulowanie Suszenie Ilość wody [g] Prędkość mieszadła głównego [obr/min] Prędkość mieszadła bocznego [obr/min] Czas granulacj i [min] Temp. [ C] Wilgotność granulatu [%] Ujednoli canie Rozmiar siatki [mm] 1 2 3 4 5 6 7 1 200 150 500 5 60 2 1,0 2 350 150 500 1 35 2 2,5 3 200 450 500 1 60 1 2,5 4 350 450 500 5 35 1 1,0 5 200 150 3000 5 35 1 2,5 6 350 150 3000 1 60 1 1,0 7 200 450 3000 1 35 2 1,0 8 350 450 3000 5 60 2 2,5 C1 275 300 1750 3 47,5 1,5 1,75 C2 275 300 1750 3 47,5 1,5 1,75 C3 275 300 1750 3 47,5 1,5 1,75 Efekty (odpowiedzi procesu) Jednolitość masy min max [%] Śr. ± 5% - 1,0 + 0,6-1,4 + 1,3-2,0 + 1,0-0,6 + 0,4-0,9 + 1,2-0,7 + 0,6-0,9 + 0,9-2,4 + 2,0-0,7 + 0,6-0,9 + 0,7-0,9 + 0,9 Główne Uwalnianie [%] Min. 85% Ścieralność [%] Max. 1 % Pomocnicze Twardość [N] Czas rozpadu [min] 96 0 165 5 ½ 100 0 157 8 ¼ 112 0 132 9 ¼ 43 0 148 11 ¼ 95 0 145 6 ¾ 101 0 144 4 ¾ 98 0 148 5 ¾ 28 0 139 17 ¼ 101 0 115 4 ¾ 98 0 149 6 ¾ 101 0 142 2 ¼ Oszacowanie wyników pomiarów czasu rozpadu tabletek wskazało na istotność statystyczną oddziaływania dwóch zmiennych: czasu granulowania (efekt 4,7; p<0,05) oraz wielkości oczek siatki użytej do przecierania wysuszonego granulatu (efekt 5,1; p<0,05). Krótszy czas granulowania oraz rozdrabnianie granulatu przez siatkę złożoną z drobnych oczek sprzyjają powstawaniu szybko rozpadających się tabletek. Wartość współczynnika dobroci dopasowania modelu R 2 wynosi 0,94. Copyright StatSoft Polska 2008 www.statsoft.pl/czytelnia.html 63

Wpływ ilości roztworu substancji wiążącej na uwalnianie substancji leczniczej z tabletek Wpływ prędkości obrotowej mieszadła głównego na uwalnianie substancji leczniczej z tabletek 120 120 100 98 Uwalnianie [%] 90 68 Uwalnianie [%] 90 70 60 60 30 200 g 300 g Ilość roztworu 30 150 rpm 450 rpm Prędkość mieszadła głównego Wpływ czasu granulowania na uwalnianie 120 103 Uwalnianie [%] 90 60 65 30 1 min 5 min Czas granulowania Rys. 2. Bezwzględne wartości oceny efektów oddziaływania zmiennych o krytycznym znaczeniu dla jakości produktu. Nie stwierdzono krytycznego oddziaływania badanych czynników procesu na pozostałe parametry jakościowe tabletek, jak jednolitość masy, ścieralność i twardość. Uzyskane wyniki pomiarów nie umożliwiają wybrania czynników procesu o znamiennym wpływie na te parametry. Podsumowując, stwierdzono krytyczne oddziaływanie następujących parametrów procesu: 1. ilości roztworu substancji wiążącej, 2. prędkości mieszadła głównego podczas granulowania, 3. czasu granulowania. Prowadzenie procesu granulacji z ustawieniem ww. zmiennych na wysokich poziomach może skutkować wytworzeniem tabletek o długim czasie rozpadu, które będzie cechować niedostateczne uwalnianie substancji leczniczej. 64 www.statsoft.pl/czytelnia.html Copyright StatSoft Polska 2008

Przykład 2. Badaniu poddano proces wytwarzania tabletek metodą granulacji na mokro. Celem doświadczenia było zoptymalizowanie zakresów operacyjnych czynników o krytycznym wpływie na jakość produkowanego leku. Do analizy czynnikowej wybrano trzy parametry procesu: ilość roztworu substancji wiążącej użytego do zwilżenia mieszaniny proszków, prędkość mieszadła głównego podczas granulowania i czas granulacji. Każdą ze zmiennych badano na jednym z trzech poziomów: dolnym, środkowym i górnym (tab. 3). Tabela 3. Czynniki poddane badaniu i przypisane im poziomy wartości. Poziom czynnika Ilość roztworu substancji wiążącej [g] Operacja: granulacja szybkoobrotowa Czynniki poddane badaniu Prędkość mieszadła głównego [obr./ min] Czas granulowania [min] Górny 310 400 7 Środkowy (centralny) 270 350 5 Dolny 230 300 3 Doświadczenie zrealizowano z zastosowaniem zrandomizowanego frakcyjnego planu czynnikowego dla trzech zmiennych, którym przyporządkowano trzy poziomy wartości. Dla oszacowania błędu wynikającego z procedury badania, matrycę eksperymentu wzbogacono o trzy procesy ze zmiennymi ustawionymi na centralnych poziomach. W niniejszym badaniu niepożądanymi cechami produktu świadczącymi o krytycznym oddziaływaniu zmiennych zależnych określono: uwolnienie mniejszej niż 85% ilości substancji leczniczej z tabletki w ciągu 15 min analizy, dłuższy niż 10 min czas rozpadu tabletki (zalecany zakres dla średniego czasu rozpadu 2 5 min), rozrzut wyników pomiarów masy tabletek przekraczający zakres ±5% od wartości średniej. Plan czynnikowy oraz wyniki doświadczenia przedstawiono w tabeli 4. Wyniki analiz tabletek wytworzonych w przebiegu dwunastu procesów zrealizowanych w ramach doświadczenia czynnikowego wskazują na krytyczny wpływ zmiennych operacyjnych na jakość postaci leku. Odnotowano przypadki niedostatecznego uwalniania substancji leczniczej z tabletek oraz zbyt długiego czasu rozpadu tabletek (tabela 4). Copyright StatSoft Polska 2008 www.statsoft.pl/czytelnia.html 65

Tabela 4. Wyniki badania krytyczności czynników granulacji szybkoobrotowej. Procesy z czynnikami ustawionymi na poziomach centralnych oznaczono C1, C2 i C3. Szarym tłem zaznaczono proces, który doprowadził do wystąpienia krytycznych cech leku. Proces nr Ilość roztworu [g] Matryca eksperymentu Prędkość mieszadła głównego [obr./ min] Czas [min] Jednolitość masy min max [%] Efekty (odpowiedzi procesu) Czas rozpadu [min] Uwalnianie [%] 1 2 3 Średnia ± 5 % Max 10 min Min 85 % 1 230 300 3 2 230 350 7 3 230 400 5 4 270 300 7 5 270 350 5 6 270 400 3 7 310 300 5 8 310 350 3 9 310 400 7 C1 270 350 5 C2 270 350 5 C3 270 350 5-3,2 + 1,3-0,5 + 0,4-0,8 + 0,7-3,2 + 1,3-0,5 + 0,4-0,8 + 0,7-3,2 + 1,3-0,5 + 0,4-0,8 + 0,7-3,2 + 1,3-0,5 + 0,4-0,8 + 0,7 1 ¼ 96 1 ¼ 100 1 ½ 99 1 ½ 98 3 ¾ 98 2 ¼ 99 6 88 6 95 10 ½ 61 2 ½ 100 2 ½ 98 3 ¼ 100 Wobec uwzględnienia trzech poziomów czynników analiza statystyczna umożliwia aproksymację oddziaływania zmiennych operacyjnych procesu w oparciu o modele o charakterze liniowym, jak i kwadratowym. Zwiększa to wiarygodność oceny oraz pozwala na oszacowanie interakcji pomiędzy parametrami operacyjnymi. Analiza wpływu czynników procesu na wielkość uwalniania substancji leczniczej z tabletek wskazała na istotne statystycznie oddziaływanie ilości roztworu substancji wiążącej, którym zwilżano mieszaninę proszków (efekt -2,7; p<0,05) rys. 3. 66 www.statsoft.pl/czytelnia.html Copyright StatSoft Polska 2008

Bezwzględna wartość efektu wynosi -17, co pozwala założyć, że zwilżanie mieszaniny proszków roztworem substancji wiążącej w ilości odpowiadającej górnemu poziomowi czynnika spowoduje, że tabletki wytworzone z powstałego w takich warunkach granulatu uwolnią o 17% mniej substancji leczniczej od tabletek wytworzonych z granulatu związanego roztworem użytym w ilości odpowiadającej dolnemu poziomowi czynnika. Opisana zależność ma charakter liniowy. Oszacowanie zostało przeprowadzone na podstawie modelu o zadowalającym współczynniku dobroci dopasowania R 2 wynoszącym 0,77. 3 zmienne niezależne, 3 poziomy, 1 blok, 12 układów; Resztowy MS=61,49 Odpowiedź procesu: uwalnianie substancji leczniczej z tabletek Ilość roztw. subst. wiążącej (L) -2,66 Czas granulowania (L) -1,62 Ilość roztw. subst. wiążącej (Q) 1,33 Prędkość m. głównego(l) -1,20 Prędkość m. głównego (Q) 1,13 Czas granulowania (Q) 0,32 Wartość bezwzględna standaryzowanej oceny efektu p = 0,05 Rys. 3. Wykres Pareto obrazujący efekt oddziaływania badanych czynników procesu na wielkość uwalniania substancji leczniczej z tabletek. W ocenie statystycznej rozpatrywanego modelu wpływ prędkości obrotowej mieszadła głównego stosowanego do granulowania oraz czasu trwania granulacji nie jest istotny. Niemniej czynniki te mogą modyfikować siłę efektu wywieranego przez ilość roztworu substancji wiążącej na parametr uwalniania substancji leczniczej z tabletek. Dlatego wyniki eksperymentu poddano dodatkowym analizom statystycznym w oparciu o nieliniowe modele matematyczne uwzględniające ocenę stopnia wzajemnych oddziaływań pomiędzy badanymi czynnikami, tzw. interakcji. Utworzone modele cechuje bardzo wysoki współczynnik dobroci dopasowania R 2 wynoszący 0,99, co pozwala założyć, że wyjaśniają one prawie 100% zmienności zmiennej zależnej. Wynik oszacowania wskazuje na występowanie istotnych statystycznie (p<0,01) interakcji pomiędzy ilością roztworu substancji wiążącej i pozostałymi czynnikami procesu. W przypadku użycia dużej ilości roztworu substancji wiążącej do zwilżenia mieszaniny proszków (w niniejszym doświadczeniu 310 g) zastosowanie wysokiej prędkości obrotowej mieszadła głównego (400 obr./min) lub długiego czasu granulacji (7 min) powoduje spotęgowanie wpływu ilości roztworu na wielkość uwalniania substancji leczniczej z tabletek. W przypadku użycia mniejszych ilości roztworu substancji wiążącej zjawisko interakcji nie jest znaczące rys. 4 i 5. Copyright StatSoft Polska 2008 www.statsoft.pl/czytelnia.html 67

110 Wykres średnich krańcowych i przedz. ufności(95%) Odpowiedź procesu: uwalnianie [%] Plan: 3 zmienne niezależne, 3 poziomy, 1 blok, 12 układów UWAGA: Błędy std. średnich obliczono z błędu MS= 1,1 100 Uwalnianie [%] 90 80 70 60 50 300 350 400 Prędkość mieszadła głównego [obr./min] Ilość roztworu 230 g Ilość roztworu 270 g Ilość roztworu 310 g Rys. 4. Wpływ interakcji ilości roztworu substancji wiążącej oraz prędkości obrotowej mieszadła głównego na wielkość uwalniania substancji leczniczej z tabletek. 110 Wykres średnich krańcowych i przedz. ufności(95,%) Odpowedź procesu: uwalnianie [%] Plan: 3 zmienne niezależne, 3 poziomy, 1 blok, 12 układów UWAGA: Błędy std. średnich obliczono z błędu MS= 1,1 100 90 Uwalnianie [%] 80 70 60 50 3 5 7 Czas granulowania [min] Ilość roztworu 230 g Ilość roztworu 270 g Ilość roztworu 310 g Rys. 5. Wpływ interakcji ilości roztworu substancji wiążącej oraz czasu granulowania na wielkość uwalniania substancji leczniczej z tabletek. Podobne spostrzeżenia odnotowano na podstawie analizy statystycznej wyników pomiarów czasu rozpadu tabletek. Oszacowanie przeprowadzone na podstawie modelu o wysokiej wartości współczynnika dobroci dopasowania R 2 wynoszącej 0,96 pozwoliło wyłonić ilość substancji wiążącej jako czynnik o najsilniejszym wpływie na czas rozpadu tabletek (efekt 9,8, p<0,01) rys. 6. Bezwzględna wartość efektu wynosząca 345 s wskazuje, że zmiana 68 www.statsoft.pl/czytelnia.html Copyright StatSoft Polska 2008

ilości roztworu substancji wiążącej odpowiadająca przejściu z dolnego poziomu na górny spowoduje wydłużenie czasu rozpadu tabletek o prawie 6 min rys. 7. 3 zmienne niezależne, 3 poziomy, 1 blok, 12 układów; Resztowy MS=1863,467 Odpowiedź procesu: czas rozpadu tabletek Ilość roztworu substancji wiążącej (L) 9,79 Ilość roztworu substancji wiążącej (Q) -2,51 Czas granulowania (L) 2,05 Prędkość mieszadła głównego (L) 0,98 Prędkość mieszadła głównego (Q) - 0,95 Czas granulowania(q) - 0,46 p = 0,05 Wartość bezwzględna standaryzowanej oceny efektu Rys. 6. Wykres Pareto obrazujący standaryzowaną ocenę efektów oddziaływania czynników procesu na czas rozpadu tabletek. 450 Wykres średnich krańcowych Odpowiedź procesu: czas rozpadu tabletek Plan: 3 zmienne niezależne, 3 poziomy, 1 blok, 12 układów 400 350 300 Czas [s] 250 200 150 100 50 0 230 g 270 g 310 g Ilość roztworu substancji wiążącej [g] Rys. 7. Wartość bezwzględna efektu oddziaływania ilości substancji wiążącej na czas rozpadu tabletek. Analiza ukierunkowana na ocenę interakcji zachodzących pomiędzy badanymi zmiennymi, wykonana na podstawie wyników pomiarów czasu rozpadu tabletek prasowanych pod działaniem wysokiej siły zgniotu, wskazała na podobne zależności do tych, które wynikły Copyright StatSoft Polska 2008 www.statsoft.pl/czytelnia.html 69

z oszacowania wpływu zmiennych operacyjnych procesu na parametr uwalniania substancji leczniczej z tabletek. Współdziałanie dużej ilości substancji wiążącej i wysokiej prędkości obrotowej mieszadła głównego podczas granulowania albo dużej ilości substancji wiążącej i długiego czasu granulacji powoduje wystąpienie znacznie dłuższego czasu rozpadu tabletek niż w przypadku stosowania innych kombinacji czynników. Efekty te są statystycznie istotne (p=0,05), co stwierdzono na podstawie analizy przeprowadzonej w oparciu o model o bardzo wysokim współczynniku dobroci dopasowania (R 2 =0,99). W oparciu o wyniki doświadczenia czynnikowego stwierdzono krytyczność wpływu ilości roztworu substancji wiążącej na czas rozpadu tabletek oraz na wielkość uwalniania substancji leczniczej z tabletek. Stwierdzono nasilone oddziaływanie czynników w przypadku stosowania dużej ilości roztworu substancji wiążącej, wysokiej prędkości obrotowej mieszadła głównego i długiego czasu granulacji. Zasadnicze znaczenie dla powodzenia procesu produkcyjnego ma sprawowanie kontroli nad przebiegiem granulacji szybkoobrotowej. Ze względu na krytyczny wpływ granulowania na parametr uwalniania substancji leczniczej z tabletek dopasowano ilość roztworu substancji wiążącej i czas granulowania do ustalonej prędkości mieszadła głównego (rys. 8). 7,5 Dopasowana powierzchnia; wielkość: uwalnianie [%] 7,0 6,5 Czas granulowania [min] 6,0 5,5 5,0 4,5 4,0 3,5 3,0 2,5 220 230 240 250 260 270 280 290 300 310 320 Ilość roztworu [g] 100 % 90 % 80 % Rys. 8. Dopasowanie parametrów granulowania w odniesieniu do uwalniania substancji leczniczej z tabletek. Dopasowano ilości roztworu substancji wiążącej względem czasu granulowania przy założeniu stałej prędkości mieszadła głównego - 350 obr./ min. Ilość uwolnionej substancji leczniczej (100%, 90%, 80%) zaznaczono kolorami. Powyższe oszacowanie wskazuje, że zastosowanie pośredniej prędkości obrotowej mieszadła głównego umożliwia wytworzenie tabletek uwalniających substancję leczniczą w odpowiedniej ilości, nawet wobec stosowania długiego czasu granulowania (> 7 ½ min) oraz dużej ilości roztworu substancji wiążącej (ok. 310 g). 70 www.statsoft.pl/czytelnia.html Copyright StatSoft Polska 2008

Wykonano podobną analizę w celu przewidzenia warunków granulowania, które doprowadzą do powstania tabletek o średnim czasie rozpadu zawierającym się w przedziale 2 5 min (120 300 s). Rezultat dopasowania przedstawiono na rys. 9. 7,5 Dopasowana powierzchnia; wielkość: czas rozpadu 7,0 6,5 Czas granulowania [min] 6,0 5,5 5,0 4,5 4,0 3,5 3,0 2,5 220 230 240 250 260 270 280 290 300 310 320 Ilość roztworu [g] 500 s 400 s 300 s 200 s 100 s Rys. 9. Dopasowanie parametrów granulowania w odniesieniu do czasu rozpadu tabletek. Dopasowano ilości roztworu substancji wiążącej względem czasu granulowania przy założeniu stałej prędkości mieszadła głównego - 350 obr./min. Ilość uwolnionej substancji leczniczej (100%, 90%, 80%) zaznaczono kolorami. Według wskazań oszacowania zastosowanie nie większej niż 300 g ilości substancji wiążącej umożliwi wytworzenie tabletek o średnim czasie rozpadu krótszym niż 300 s (5 min), nawet wobec długiego granulowania (> 7 ½ min) prowadzonego przy pośredniej prędkości mieszadła głównego (350 obr./min). Literatura 1. FDA, Pharmaceutical CGMPs For the 21 st Century A Risk-Based Approach, Final Report, 2004. 2. FDA, Guidance for Industry PAT A Framework for Innovative Pharmaceutical Development, Manufacturing and Quality Assurance, 2004. 3. ICH, Q8 Pharmaceutical Development, 2005. 4. Hendrix Ch. D. What every technologist should know about experimental design, CHEMTECH, March, 1979. 5. Dilip M. Parikh Handbook of Pharmaceutical Granulation Technology, Marcel Dekker Inc., Nowy Jork, 1997. Copyright StatSoft Polska 2008 www.statsoft.pl/czytelnia.html 71