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CPHI制藥在線 資訊 結合QbD分析如何運用DOE對處方進行設計

結合QbD分析如何運用DOE對處方進行設計

熱門推薦: DoE Design-Expert QbD分析
作者:Ms.Modern  來源:藥渡
  2019-09-30
DOE是一種針對實驗方案進行優(yōu)化設計,從而降低實驗誤差和生產(chǎn)費用、減少實驗工作量并對實驗結果進行科學分析的一種科學研究方法,是一種籍用實驗的手段來決定最佳設計或生產(chǎn)的方法。

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       DOE的基本介紹

       DOE即Design of Experimental實驗設計,是一種針對實驗方案進行優(yōu)化設計,從而降低實驗誤差和生產(chǎn)費用、減少實驗工作量并對實驗結果進行科學分析的一種科學研究方法,是一種籍用實驗的手段來決定設計或生產(chǎn)的方法。

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       Design-Expert基本介紹

       Design-Expert是專門面向實驗設計及相關分析的軟件,能提供幾乎所有我們需要的DOE(實驗設計)功能,同時不提供任何與DOE無關的功能。

       Design-Expert的主界面非常簡單且簡潔,以11版為例,軟件左側有常用的三個設計方案:Factorical(因子設計)、Response Surface(響應曲面設計)、Mixture(混料設計):

       Factorical(因子設計):

       通過確定能影響你的流程或產(chǎn)品關鍵因素,然后通過改變這些因子達到改進性能的目的;

       Response Surface(響應曲面設計):

       通過更多的水平實驗方案,擬合二階以上的模型,幫助我們找到設計的點;

       Mixture(混料設計):

       能幫助我們找到的混料配方設計。

       因子設計是最基本的試驗設計方法,篩選試驗、部分因子試驗、全因子試驗都是因子設計的重要方法,通常也是響應曲面設計方法的前奏,用以了解因子以及交互因子作用的顯著性。

       3

       DOE的處方設計

       下文中的案例將以因子設計進行展開。

       3.1 實驗設計背景

       3.1.1 處方成分介紹

       對于一般仿制藥而言,其處方組成基本與RLD保持一致,為此,仿制藥的處方組成可通過label或其它途徑獲取。本案例的處方組成見下表:

仿制藥的處方組成

       本品API為BCS II類藥物,具有難溶性特點。因此,對于本品的處方研究可分為兩步走:1、研究活性成分的粒徑大小、微晶纖維素與乳糖之間的比例、崩解劑用量對CQAs的影響;2、研究外加輔料硬脂酸鎂與滑石粉的用量水平對產(chǎn)品質量與工藝的影響。

       基于此,我們開始了第一步的DOE處方設計,選用的是常用的Factorical因子設計。

       3.1.2 DOE設計

       在試驗中改變狀態(tài)的因素稱為“因子”;“因子”在試驗中所處的狀態(tài)稱為因子水平;試驗中所考察的指標(可以是質量特性也可以是產(chǎn)量特性或其他)用Y表示,Y是一個隨機變量。

       在第一步的DOE處方設計中,確定了“活性成分的粒徑大小”、“微晶纖維素與乳糖之間的比例”和“崩解劑用量”這三個“因子”,分別對每個因子進行“高”、“低”兩個水平研究,即常說的23:

       API粒徑分布D90的高低水平分別為30um和10um;

       崩解劑用量的高低水平分別5%和1%;

       MCC的比例的高低水平分別為66.7%和33.3%。

       3.1.3 實驗結果輸入

       在經(jīng)過前文2水平3因子的分析后,選擇30min的溶出度、CU、ffc值和硬度作為四個Y值變量,輸入結果如下圖:

       3.1.4 結果分析

       實驗結果分析在主界面左邊Analysis項下,里面有我們設定的4個Y變量,即30min的溶出度、CU、ffc值和硬度。

       30min的溶出度

       任何方差分析(ANOVA)的零假設都是各因子都沒有作用,即所有的偏差是由隨機誤差造成的。如果零假設成立的話,效果的正態(tài)概率分布圖將是一條直線。任何因素的作用偏離直線越遠,則說明該因素的偏差來自隨機偏差的可能性就越小。

方差分析

       從上圖“半正態(tài)分布圖Half-Normal Plot”可看出,A、B和AB均偏離直線遠,說明這三個因素的偏差來自于隨機偏差的可能性小。說明因子A和B對30min溶出度影響大,即API PSD D90和崩解劑用量。

       從上圖“等值線圖Contour”可看出,溶出度dissolution隨著API PSD D90的增大而降低,但又隨著崩解劑Disintegrant的增加而變高。若MCC在MCC與乳糖總量中占比50%(即MCC:乳糖=1:1)時,崩解劑為1 ~ 5%、原料藥粒徑D90為10 ~ 30 um范圍內(nèi)對30min溶出的影響。根據(jù)圖中顯示,若API PSD D90低于27um,崩解劑用量1 ~ 5%均能達到30min溶出度≥80%;若API PSD D90為30um時,崩解劑用量至少需要2.5%才能達到30min溶出度≥80%。值得注意的是,此處MCC占比可以調(diào)整。

       片子含量均勻度CU

       同樣的道理可分析出,A(API PSD D90)和C(MCC占比)對片子的含量均勻度CU有顯著影響:

       通過“等值線圖Contour”可看出,API PSD D90越小,含量均勻度RSD越小;但MCC占比越高,含量均勻度RSD越大,這可能是纖維狀MCC的流動性不如乳糖有關。

乳糖

       顆粒流動性ffc

       同樣的操作可以得出,API PSD D90與MCC占比對ffc值有顯著作用,并且可分析出ffc值隨著API PSD D90的增加而變大,但又隨著MCC占比的增加而變小:

顆粒流動性

       10KN的主壓下片子的硬度

       按照上面分析可得出,在相同的主壓10KN下,因子C(MCC占比)是唯一影響片子的硬度的顯著因子。在“One Factor單因子圖”中可明顯看出:MCC占比越大,硬度越高。

10KN的主壓下片子的硬度

       3.2 小結

       “3.1.4 結果分析”僅是對變量Y進行進行單個分析,分別分析三個因子X對Y的影響。然而,在實際研究過程中,我們難以只平衡一個變量Y,往往是需要綜合考慮各種Y值,最終選擇出一個的X組合。

       從前面分析可得出,API PSD是影響溶出Dissolution、含量均勻度CU RSD和ffc的顯著因子;崩解劑用量是影響溶出dissolution的顯著因子,且隨著API PSD D90變大,它對溶出影響的顯著性越強;MCC用量是顆粒流動性ffc、片子含量均勻度和片子硬度的顯著影響因子,并且,MCC用量增加對硬度是促進作用,但對顆粒流動性ffc是副作用。

       基于此,我們按照MCC:Lactose=1:1,然后評估API PSD與崩解劑用量這兩個因子對四個Y值的綜合影響:

API PSD

       上圖中,綠色區(qū)域的參數(shù)值是符合我們最終要求的值。崩解劑為1 ~ 5%時,API PSD D90應在14 ~ 30um之間;API PSD D90處于14 ~ 27um時,對崩解劑用量不特殊要求。

       

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