다이 이찌 산쿄 주식회사 제약 기술 본부 분석 평가 연구소 연구 제 한 그룹 전문 연구원 사사키 츠카사
역상 HPLC는 저분자 의약품의 유효성과 안전성을 가늠하는 중요한 분석 과학적 측정 방법이다.일반적으로 의약품 주성분은 어느 정도의 불순물을 포함하는 혼합물이지만, 역상 HPLC를 이용하여 각 성분마다 그 양을 예측할 수있게된다.따라서 각 성분을 재현 잘 분리 HPLC 조건의 탐색 및 최적화는 품질 평가 연구에있어서 매우 중요한 과정이다.분리를 좌우하는 주요 요인으로 용리액으로 사용 완충액의 pH 및 유기 용매 종, 분석 컬럼 온도, 용리액의 유량 등을들 수 있지만, 대상이 이온 성 화합물의 경우, 특히 pH와 유기 용매 종 이 분리의 성공 여부에 미치는 영향이 크다.그러나 역상 HPLC에서 각 성분이 분석 컬럼을 통과하는 시간 (유지 시간)의 변동은 pH 및 유기 용매 등의 요인에 대해 선형이 아니라 예측 추론으로 분리 성공 여부를 평가하는 것은 매우 곤란하다.그래서 연기자는 신경망 모델링에 의한 유지 시간 예측에서의 용리액 조건 범위의 분리의 성공 여부를 추정하는 방법을 시도했다.
