La dernière version actuelle, JMP 17, ajoute de nouvelles fonctionnalités pour l'analyse des tests de stabilité des médicaments. Plus précisément, il introduit la possibilité de regrouper et de calculer les variances d'erreur pour des modèles avec des ordonnées et des pentes différentes.
Avec cette option, si vous sélectionnez un modèle avec des ordonnées et des pentes différentes, vous verrez le message « Variances d'erreur calculées en pool », comme indiqué ci-dessous. Ensuite, la durée de validité est calculée sur la base de cette méthode de calcul.
En particulier, les utilisateurs de JMP au Japon qui analysent des études de stabilité trouveront cette fonctionnalité très utile. Cependant, il est possible que cette option ne soit pas très connue, c'est pourquoi ce blog expliquera en détail la signification et l'utilisation de cette option avec des exemples concrets.
Conforme à la description de la directive ICH Q1E
Finalement, Cette option adapte JMP à la description de l'ICH Q1E (Directives pour l'évaluation des données de stabilité).
Dans le test de stabilité, l'analyse de covariance est effectuée sur les données de plusieurs lots (trois lots ou plus) et est classée en modèle 1, modèle 2 et modèle 3 ci-dessous. (Les modèles 1, 2 et 3 sont alignés sur la terminologie des rapports JMP.)
L'accent est mis ici sur le cas où la pente et l'origine tombent dans le modèle 1, qui est un modèle distinct pour chaque lot.
Concernant ce modèle, la ligne directrice ICH Q1E précise :
Si le test rejette l'hypothèse de pentes égales (c'est-à-dire qu'il existe une différence significative de pentes entre les lots), il est alors considéré comme inapproprié de regrouper les données pour tous les lots. La période de réessai ou la durée de conservation pour chaque lot soumis aux tests de stabilité doit être déterminée par l'ordonnée à l'origine individuelle et la pente individuelle, et en utilisant l'erreur quadratique moyenne calculée à partir de tous les lots , peut être estimé en appliquant la méthode décrite à la section B.1. Choisissez l’estimation de lot individuel la plus courte pour la période de retest ou la durée de conservation pour tous les lots.
La partie indiquée en rouge ci-dessus correspond à la mise en commun de la variance d'erreur.
Si vous ne cochez pas l'option ci-dessus, la somme des carrés d'erreur obtenue pour chaque lot est utilisée selon les spécifications de la macro STAB. Jusqu'au JMP 16, nous ne pouvions calculer qu'avec cette spécification, Avec JMP 17, vous pouvez désormais regrouper les variances d'erreur pour analyse à l'aide des options présentées ci-dessus. En d’autres termes, il est désormais possible d’effectuer des analyses conformes aux descriptions des lignes directrices ICH Q1E.
Bénéficiez de nouvelles options
Pour exécuter une analyse d'étude de stabilité d'un médicament, à partir de la barre de menus JMP Analyse > Analyse de fiabilité/survie > Analyse de dégradation dans l'onglet supérieur gauche de la boîte de dialogue Sélectionner les colonnes "Test de stabilité" Choisir.
en bas à gauche « Variances d'erreur de pool pour les modèles avec des ordonnées et des pentes distinctes » est la nouvelle option. Cette option est décochée par défaut, mais si vous envisagez de demander l'approbation d'un médicament à l'aide des rapports JMP, vous devez cocher cette option.
Un rapport de l'analyse des données de dégradation s'affiche. Dans cet exemple, le modèle 1 (ordonnée à l'origine séparée, pente séparée) est sélectionné en fonction du flux ci-dessus, Il montre comment la variance d'erreur a été calculée en la regroupant comme indiqué en rouge à droite.
Cet exemple spécifie une limite de spécification inférieure pour la concentration de 96. Par conséquent, le temps le plus court (17,986) pour croiser la concentration = 96 sur l’axe Y est indiqué comme période de validité.
Essayez de calculer la période de validité dans "Fit Model"
L'analyse de dégradation se caractérise par la possibilité de sélectionner automatiquement un modèle basé sur le flux et d'indiquer la période effective pour ce modèle. Je vais essayer d'utiliser Ajuster le modèle.
1.Sélectionnez Analyser > Ajuster le modèle et spécifiez « Y » et « Construire les effets du modèle » comme suit :
Numéro de lot*Durée (mois) montre l'effet d'interaction du numéro de lot et de la durée (mois). En incluant cet effet, nous ajustons un modèle de régression qui estime la pente séparément et l'ordonnée à l'origine séparément.
Un rapport de l'ajustement du modèle s'affiche. En regardant le tracé de régression, nous pouvons voir qu'une ligne droite avec une pente et une intersection distinctes a été ajustée à chaque lot.
2.Sélectionnez Estimations > Estimations inverses dans le triangle rouge en haut à gauche du rapport. Ici, remplacez la coche par « Tous » pour (Cible de prédiction), remplacez-la par « Inférieur unilatéral » et entrez « 96 » comme limite de spécification inférieure pour la concentration.
Dans le rapport d'estimation inverse, la valeur estimée du temps (mois) et les 95 % inférieurs de l'estimation inverse pour chaque numéro de lot sont affichés.
Dans cet exemple, les 95 % inférieurs du numéro de lot (4_14) sont 17,986, ce qui est en accord avec la valeur calculée dans le test de stabilité de l'analyse de dégradation.
Documentation technique pour l'analyse des données des tests de stabilité (japonais)
La division JMP Japon fournit un résumé des documents techniques sur les fonctions de test de stabilité de JMP.
Si vous êtes intéressé, veuillez vous référer au commentaire sur la sélection du modèle lorsqu'il existe plusieurs formes de packaging, des tests accélérés utilisant le modèle d'Arrhenius, etc.
Analyse des données de tests de stabilité à l'aide de JMP -Pour déterminer la durée de conservation des médicaments- (PDF) Application | JMP
par Naohiro Masukawa (JMP Japon)
