杂质、含量、颜色、溶出度的稳定性预测

案例:制剂产品颜色稳定性预测

某新药片剂,采用蓝色包衣,在经历温度、湿度的作用后,蓝色明显有褪色的现象,研发人员欲尽快获知,能否有合适的包装、生产参数,能够在2年长期存储后,确保产品外观没有明显的变化。首先通过高温、高湿的加速,确定了10个单位的色差(ΔE~10)是颜色变化的边界值;在ASAP加速实验后,采用CIE光源的色差仪对片剂的颜色进行定量分析(Lab颜色系统),建立ASAP模型,确定了采用Aclar UX3000 进行泡罩包装的具体方案(起始制剂RH控制在35%以下)。


案例:尼古丁戒烟糖含量稳定性的预测

尼古丁戒烟糖在缓解戒烟过程中的焦虑情绪有着重要的应用,该产品采用PVDC泡罩包装。但是尼古丁在长期稳定性放置过程中会升华,并透过PVDC,从而导致含量下降。研发人员通过ASAP加速实验,快速预测长期稳定性,该预测结果与长期稳定性结果吻合的很好(GSK在2013年AAPS年会发表案例)。


案例:速释片剂溶出稳定性的预测

某速释片剂,在放置稳定性后,存在QC溶出下降的现象。研发人员想要明确在长期稳定性放置过程中,QC溶出不通过限度的风险,以及如何通过制剂水含量,合理选择包材来控制QC溶出下降的风险。根据Garry Scriven 等披露的数据,速释片剂的溶出稳定性同样受到温度、湿度两个因素的影响:

但在溶出稳定性实验中,time-to-fail需要逐日用溶出测试来检验,测试从最剧烈的条件开始,逐步扩散至更加温和的加速条件,直至获得足够用来建模的数据。最终,我们依然可以利用ASAP模型,预测确保产品溶出的制剂水含量与合适的包材。


新药分子毒理样品稳定性的预测

1.1类新药分子,在准备进行毒理实验时,发现化合物非常容易被氧化并生成较多的氧化杂质A。研发人员准备将杂质A混合在毒理实验的样品中,从而能够利用毒理数据支持在后续产品开发中的杂质A更高限度的设定。为了合理、精确的完成这个目标,研发人员生产了3个可以放大的普通片剂处方,并且平行进行ASAP加速稳定性实验,仅用4周的时间就明确了在长期稳定性条件下(25°-60%RH)杂质A在2年存储后所达到的典型水平,并将这一水平用于杂质A在毒理样品中混合的比例。

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