錠剤の溶解プロファイルこんにちは、
私は、1 つの成分によって有効成分の放出速度が決定される一連の錠剤を持っています (1、2、3、4、5、6 時間で測定)。
この成分を 10、15、20、および 25% 含む錠剤の結果が得られた場合、目標プロファイル (目標時点での目標放出値) を得るためにその成分がどのくらい必要であるかを示すモデルをどのように作成すればよいでしょうか?
ありがとう
Re: 錠剤の溶出プロファイルまた、モデルを保存して新しい応答を作成して最適化することもできます。 適切な選択は二乗平均平方根誤差 (RMSE) です。 列式では、次のようなものを使用して、予測された応答とターゲットの応答を比較できます。
Sqrt(
Sum(
(P(t1,X) - T(t1))^2 +
(P(t2,X) - T(t2))^2 +
(P(t3,X) - T(t3))^2 +
(P(t4,X) - T(t4))^2 +
(P(t5,X) - T(t5))^2
)
)
ここで、P(t,X) は、時間 t および賦形剤レベル X での予測応答の近似モデルです。 T(t) は時間 t における目標レベルです。 この列で [グラフ] > [プロファイラー] を使用すると、X を最適化することができます (満足度関数を使用して応答を最小化します)。
Re: 錠剤の溶出プロファイル専門用語に惑わされないでください。 分解プラットフォームの「分解経路」は、因子 (賦形剤レベル) の影響下での時間の経過に伴う応答 (溶解) の変化の単なるモデルです。 その後、さまざまな条件下で応答をプロファイリングして、目的のプロファイルを見つけることができます。 逆予測を使用して、望ましい応答レベルを達成する条件を見つけることもできます。
Re: 錠剤の溶出プロファイル劣化モデルがどのように機能するかを完全に理解していない可能性がありますが...
目標プロファイルがあるということは、1 つのポイントだけではなく、さまざまな時点 (たとえば、時点 100: 10%、200: 15%、400: 45% など) の目標値があることを意味します。 そして、X のどの結合が最も近い一致を与えるかを教えてくれるモデルが必要になります。
これまでの私のベストショットは、タイムポイントを応答として設定し、提供されたテーブルのパラメーターを実験のパラメーターと結果で単純に上書きし、プロファイラーを使用する単一因子 DOE を作成することでした。
しかし、もっと良い方法があるはずだと思います。
Re: 錠剤の溶出プロファイル[分析] > [信頼性] > [劣化] を使用してみることもできます。 賦形剤レベルを X として使用します。 線形パスを使用して Y と X の変換を試すことも、非線形パスを使用することもできます。
Re: 錠剤の溶出プロファイルそのとき私は少し混乱していると思います。 たとえば、他の 3 つの曲線の傾き/切片の関数として 1 つの曲線を予測しようとしていますか?
Re: 錠剤の溶出プロファイル曲線のフィットには問題ありません。 私の問題は、各濃度/適合度が異なる傾き/方程式を持っていることであり、特定のプロファイルを得るために必要な賦形剤の濃度を教えてくれるモデルが欲しいということです。つまり、目標適合度があるということです。他のフィットの結果に基づいてそれを達成する方法を知りたいです。
Re: 錠剤の溶出プロファイル検討している問題の種類に適した JMP プラットフォームの 1 つは、Fit Curve プラットフォームです。 ここに、Fit Curve プラットフォームの JMP オンライン ドキュメントへのリンクがあります。
https://www.jmp.com/support/help/13-2/Fit_Curve.shtml
