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| プランジャール・タスカル | はい。ピーターさん、ありがとう。それでは始めましょう。皆さん、こんにちは。今日は私のポスターについてお話しします。このポスターは、製品の最終的な品質特性に対する処方とプロセス変数の影響を含む、ターゲティングの体系的な分析に関するものです。 |
| そこで、その前にすべての統計分析を詳しく調べる前に、私たちが具体的に何について話しているのかについて背景を説明したいと思います。錠剤化とは何でしょうか? 錠剤化は製薬プロセスです。 |
| はじめに、錠剤化とは何かについて少しお話しします。錠剤化とは、有効成分または有効成分（API）を錠剤に詰める製薬プロセスです。 |
| 他の賦形剤と混合して流動性に優れたブレンドを形成し、このブレンドを圧縮して最終的な剤形である錠剤にします。 |
| 多くの場合、活性成分、いわゆるAPIの中には、生物学的利用能が低いものがあり、それは結晶性のためかもしれません。それらはあまりにも安定していて、 |
| 彼らのやり方は厳しすぎます。そこで私たちのサイトは、この結晶性APIをもう少し溶解しやすく、もう少し反応性の高いものにすることに特化しています |
| 非晶質形態になり、より生体利用可能な形態になります。 |
| そして、それを実行する際には、この API をポリマーで強化しました。 |
| 私たちが形成するこの中間体は、スプレー乾燥中間体（SDI）と呼ばれる錠剤中間体です。 |
| これが基本的に、私たちのタブレットで活性中間体として使用されているものです。 |
| しかし、見てみると、流動性が悪く、非常にふわふわしています。このAPIをタブレットに組み込む必要がある場合は、 |
| より合理化して、ブレンドをより流動性のあるものにするために、他の製薬プロセスも関係します。これが私たちがやろうとしていることです。 |
| この研究では、重要な品質特性、つまり重要な変数を特定します。 |
| あるいは従属変数を特定し、重要な品質特性に影響を与える変数を特定します。 |
| これらは、そのブレンドの錠剤の組成であり、錠剤化の際に使用したさまざまなプロセス処理パラメータです。 |
| これらのうちどれが主効果でしょうか？相互作用はありますか？そしてJMPを使ってこれらすべてを特定します |
| 主効果と相互作用変数を検討し、基本的に錠剤化プロセスを把握しようとします。これが導入部です。 |
| 方法と目的に移ります。では、どのように行うのでしょうか。この研究では、プラセボ製剤を検討しました。有効成分や作用成分はなく、一般的に使用されている噴霧乾燥ポリマーであるヒプロメロース酢酸コハク酸塩を使用しました。 |
| スプレー乾燥してふわふわに仕上げました |
| 通常どおりにブレンドされます。図 2 は、通常の造粒集計プロセスを示しています。基本的に、このブレンダーを使用して、スプレー乾燥中間体 (SDI) を他の賦形剤とブレンドします。 |
| ローラー圧縮に移ります。これは、ここにローラーがあり、これらのローラーがゆっくりと動いて密度を高めて混合物の密度を高めるものです。 |
| このホッパーに混合物が入り、ローラーコンパクターからリボンが出てきます。ふわふわした材料を高密度のリボンにし、それをコミルで粉砕します。そして |
| 顆粒です。これらの顆粒は API や SDI よりも密度が高く、流動性もはるかに優れています。 |
| このプロセス全体を見ると、変更したり注意したりする必要がある変数が多数あります。では、それらの変数とは何でしょうか? |
| この図では、処方やプロセスに使われるさまざまな種類の変数、つまり独立変数を識別します。 |
| 最初の変数は、プロセス関連というよりも、むしろ基本的な処方に関連したものになります。つまり、使用されるさまざまな種類の???賦形剤について説明します。 |
| そして、私が使用したこれらの賦形剤の比率は、SDI 負荷、またはアクティブ負荷、そしてこの場合はプラセボ負荷のパーセントです。 |
| そして、SDI またはその他の賦形剤を製剤に投入する添加順序と添加ポイントです。 |
| そして、リボン固形分率などの選別プロセス関連のパラメータは、基本的にこの機器、ローラー圧縮機、およびローラーとスプールの移動速度について説明しています。 |
| また、私たちが注目している重要な品質特性の独立変数を特定しました。それは、ブレンドの嵩密度です。 |
| 造粒前と造粒後を見て、かさ密度 1 と 2 とラベル付けしました。 |
| ハウスナー比は、ブレンドの流れを表す比率であり、造粒前と造粒後も識別され、ハウスナー比 1 と 2 としてラベル付けされます。 |
| そして、ローラー圧縮工程で集められた微粒子の割合は、通常、造粒後に監視されます。これらの点はすべて、 |
| 基本的には、私たちの方法と、変数を選択した理由です。私たちが行ったのは、従属変数に影響を与えるすべての独立変数を調べるために、I 最適の 19 回実行のカスタム デザインを使用することでした。 |
| このモデルを分析する方法、つまり効果を構築する方法は、主効果と二次相互作用に注目し、適合モデル関数で標準最小二乗法を使用してデータを分析するというものでした。 |
| それで、 |
| プロセスと目的を特定したら、結果に移りますが、その前に、今開いている JMP ウィンドウを簡単に確認したいと思います。 |
| これらの異なる列は独立変数と従属変数であり、強調表示します |
| ここに、私たちが調べるさまざまな独立変数があります。つまり、充填剤の種類、つまり不活性賦形剤の種類です。マンニトールとラクトースについて調べました。 |
| パーセントSDI、これはアクティブ負荷、またはこの場合はプラセボ負荷です。 |
| ここで高値と安値を見てください。また、顆粒内の量も見てください。ローラー圧縮前とローラー圧縮後に追加する賦形剤の量は、ここでは 75 と 95 です。 |
| マンニトールとラクトースはMCCの充填剤で、マイクロコース設計セルロース比です。マンニトールラクトースは、私はもう少し多く言うでしょう |
| 賦形剤とMCCが多いほど、ブレンドの強度が増します。そのため、この比率を調べて、錠剤ブレンド全体にどのような影響を与えるかを確認しました。 |
| 右側に私たちの回答があります。 |
| 嵩密度 1、造粒前のハウスナー比 1。 造粒後の嵩密度 2 とハウスナー比 2、および微粒子の割合。 |
| だから私は |
| このウィンドウにさっとアクセスして、モデルの作成方法、先ほど説明した応答変数yを見てみましょう。そして、モデル効果は |
| 二次的相互作用と主効果。標準最小二乗法。これが私たちが使用したもので、モデルを実行します。 |
| これは私の効果の要約です。私たちが見ているデータとこれまでの経験に基づいて、私は出発します |
| 最後の 2 つの効果。 |
| 余分なノイズを取り除くと、ここには私の応答と、データがこれらの応答にどのような影響を与えるかが表示されます。 |
| 下にスクロールして、ここにある予測プロファイラーを確認すると、さらに簡単になります。 |
| そして、これらすべての従属変数がこれによってどのように影響を受けるか。 |
| ポスターと… |
| さて、ここで結果を見てみると、図3から、2つの充填剤であるラクトースは最初は嵩密度が高かったことがわかりました。 |
| しかし、定規圧縮後、これらの充填剤の嵩密度は低下し、それに応じて微粒子が増加していることがわかります。つまり、ラクトースがより脆くなったと考えられます。 |
| マンニトールと比較して、摩耗や微粒子が発生し、流動性に影響を及ぼし、かさばりが少なくなり、嵩密度が低下します。 |
| そして、ハウスナー比は、ラクトースでは少し高くなります。つまり、基本的に私たちが目指しているのは、より高い嵩密度を目標にし、ハウスナー比を低くすることです。ハウスナー比が低いほど、ブレンドの流動性が向上するからです。 |
| データを見ると、マンニトールは充填剤としてラクトースよりわずかに優れていることがわかりました。2番目のポイントは固形分についてですが、全体的には0.6あたりでわずかにプラトー効果が見られました。 |
| 全体的に、0.7が最も微粒子数が少ないことがわかります。そのため、最大値と望ましさで0.7が推奨されていますが、 |
| 流動特性 (バルクおよびハウスナー) に関するプラトー効果は、約 .6 以降で底を打ち始めます。 |
| 一般的に配合物中の SDI が低いほど、全体的な流動特性が向上することがわかりました。 |
| SDI はふわふわしていて、ブレンドの流れが悪くなります。そのため、設計では SDI の負荷を低くするように提案しました。 |
| 顆粒内に添加されたその賦形剤のその成分のより高い量 |
| エクストラグラニュラーよりも、かさが増すだけでなく、ハウスナー比も低いため、ブレンドがよりスムーズに流れるようになります。 |
| また、マンニトールとラクトースの比率が、その重要な成分を多く含むほど望ましいことも観察しました。 |
| 全体的に、マンニトールラクトース成分が少し増えたことで、罰金は減少しました。これが、このような結果が出た理由かもしれません。 |
| 図4には、私が見たいくつかの興味深い傾向を示す表面プロットがいくつか示されています。図4Aでは、SDI負荷が低いほど |
| 粒内量が多いと、ここに非常に高いハウスナー比のホットスポットができます。つまり、多く追加すると...低い...すみません...SDIが高くなり、 |
| 粒内が高ければハウスナー比も非常に高くなります。つまり、粒内にふわふわした物質が多くなると、流動性が悪くなりますが、 |
| 造粒後、再び賦形剤が粒内に多く含まれ、固形分をターゲットにすると、 |
| 約0.6で、かさ密度が向上します。つまり、基本的には造粒後であり、ブレンドはより密度が高くなっており、これがこの2つの図で説明されています。つまり、結果のポイントはすべて基本的にこれらを示しています。 |
| 全体的に、このプロセスを最適化し、処方の望ましさを最大化するために、私たちの研究から結論づけられるのは、 |
| 1、 |
| 粒内比率が高く、SDI 負荷が低い方が望ましい配合であり、固形分率を約 0.6 に目標とすることも配合に有益です。 |
| ありがとうございます。ご質問があればお待ちしております。 |
