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| 普兰贾尔·塔斯卡尔 | 好的。谢谢你，彼得。我现在要开始了。大家好。今天我要谈谈我的海报。这张海报是关于目标的系统分析，其中包括配方和工艺变量对我的产品最终质量属性的影响。 |
| 因此，在深入研究所有统计分析之前，我想先介绍一下我们讨论的内容。什么是压片？压片是一种制药工艺。 |
| 在介绍中，我将稍微介绍一下什么是压片。这是一种制药过程，其中活性成分或活性部分 (API) |
| 与其他赋形剂混合，形成自由流动的、流动性好的混合物，然后将该混合物压缩成我们的最终剂型，即片剂。 |
| 因此，在很多情况下，有些活性部分或 API（我们称之为）的生物利用度较低，这可能是由于它们的结晶性质。它们太稳定了， |
| 他们的做法太死板了。所以我们的站点专门制作这种结晶 API，使其更易溶解，反应性更强 |
| 无定形形式，并使其成为一种更具生物利用度的形式。 |
| 当我们这样做时，我们用聚合物强化了这个 API。 |
| 我们形成的这种中间体是一种称为喷雾干燥中间体（SDI）的片剂中间体。 |
| 这就是我们在药片中用作活性中间体的东西。 |
| 但当你观察它时，它的流动性很差，而且非常蓬松。因此，当你必须将这种 API 合并到你的药片中时，你需要 |
| 包括其他制药工艺，使其更加精简，使混合物更具流动性。这就是我们要做的。 |
| 在这项研究中，我们将确定我们的关键质量属性，重要的变量， |
| 或者我们的因变量，然后我们将确定影响我们关键质量属性的变量， |
| 这些是该混合物药片的成分，以及我们在制片过程中使用的不同工艺处理参数。 |
| 其中哪些是主要影响因素？是否存在相互作用？然后我们将使用 JMP 识别所有这些 |
| 主要影响和相互作用变量，并尝试基本掌握压片过程。这就是介绍。 |
| 接下来是方法和目标。那么我们该怎么做呢？在这项研究中，我们研究了安慰剂配方。没有活性产品或作用部分，我们使用了一种常用的喷雾干燥聚合物，即醋酸羟丙甲纤维素琥珀酸酯。 |
| 我们将其喷雾干燥，然后将其制成蓬松的 |
| 通常情况下，混合是这样的。图 2 展示了我们通常的造粒制粒过程。我们所做的基本上就是使用这种混合器将喷雾干燥中间体 (SDI) 与其他赋形剂混合。 |
| 我们继续进行滚压，即使用这里的滚轮对混合物进行压实，这些滚轮缓慢移动以压实混合物 |
| 混合物进入料斗，然后从滚压机中取出条状物。现在，你所做的就是将蓬松的材料制成致密的条状物，然后使用滚筒压实机将其碾磨。然后你得到 |
| 颗粒。这些颗粒比 API 或 SDI 更致密，流动性更好。 |
| 所以纵观整个过程，有很多变量需要改变和注意。那么这些变量是什么呢？ |
| 此处的图表将识别不同类型的变量，即进入配方和过程的独立变量。因此 |
| 第一个变量与基础配方的关系比与工艺的关系更密切。因此，它将讨论所使用的不同类型的???辅料。 |
| 我使用的这些辅料的比例是 SDI 负载或活性负载的百分比，在我们的例子中是安慰剂负载。 |
| 然后是将 SDI 或其他赋形剂装入配方的添加顺序和添加点。 |
| 然后是分类过程相关的参数，例如带状固体分数，主要讨论该设备、滚压机以及滚轮和卷轴移动的速度。 |
| 我们还确定了我们所关注的关键质量属性的独立变量，即混合物的体积密度， |
| 我们观察制粒前后的情况，您将其标记为堆积密度 1 和 2。 |
| Hausner 比率，这也是一种描述混合物流动的比率，我们还可以识别出制粒前后的比率，标记为 Hausner 比率 1 和 2。 |
| 收集的细粉百分比……是在滚压过程中收集的。这通常在造粒后进行监测。所以所有这些要点都是为了讨论 |
| 基本上就是我们的方法以及我们选择变量的原因。我们所做的是，我们进行了 I 最优、19 次运行的自定义设计，研究所有这些独立变量对因变量的影响。 |
| 我们分析这个模型或构建效应的方式是，我们观察主效应和二度交互作用，并使用拟合模型函数中的标准最小二乘特性来分析数据。 |
| 所以， |
| 确定了过程和目标后，我们将继续讨论结果，但在快速执行此操作之前，我想先看一下我现在拉出的 JMP 窗口。 |
| 这些不同的列是我的独立变量和因变量，我将重点介绍 |
| 这里，这些是我们要研究的不同独立变量。填充剂的类型，也就是惰性赋形剂的类型，我们已经研究了甘露醇和乳糖。 |
| SDI 百分比，即活性或我们所说的安慰剂负荷， |
| 查看这里的高点和低点；以及颗粒内的量，所以我们在滚压之前和滚压之后添加的赋形剂的量分别是 75 和 95； |
| 以及甘露醇和乳糖，这是填充剂与 MCC，即微课程设计纤维素的比例。甘露醇乳糖，我想说的是稍微多一点 |
| 赋形剂和 MCC 的比例越高，混合物的强度就越大。因此，我们研究了两者的比例，以了解它对我们的整体压片混合物的影响。 |
| 右边是我们的回应。 |
| 堆积密度 1、豪斯纳比率 1（造粒前）。堆积密度 2 和豪斯纳比率 2（造粒后）以及细粉百分比。 |
| 所以我要 |
| 快速进入这个窗口，看看我们如何创建模型，我们的响应变量 y，我刚才谈到了。然后我们的模型效应是 |
| 次要相互作用和主要效应。标准最小二乘法。这就是我们使用的方法，我运行了模型。 |
| 这是我的效果总结，根据我们正在查看的数据和之前的经验，我将开始 |
| 最后两个效果。 |
| 只要消除那些多余的噪音，然后在这里，我就会有我的回应，以及数据如何影响这些回应。 |
| 如果我们往下看并查看这里的预测分析器，就会更容易。 |
| 以及所有这些因变量是如何受到影响的。所以我认为如果我把我的 |
| 海报和…… |
| 好的，看看这里的结果，我们从图 3 中发现，两种填充剂乳糖的初始堆积密度较高， |
| 但经过尺子压实后，这两种填料的容重下降了，你可以看到细粉的含量相应增加。所以我们认为应该发生的是乳糖更脆 |
| 与甘露醇相比。这会产生所有磨损和细粉，影响流动，使其体积变小，体积密度下降。 |
| 而豪斯纳比率，乳糖的比率会稍微高一些。所以基本上，我们的目标是更高的容重，我们希望豪斯纳比率更低，因为豪斯纳比率越低，混合流动性越好。 |
| 因此，从数据来看，甘露醇作为填充剂比乳糖略有优势。第二点是关于固体分数，总体而言，我们发现在 0.6 左右有轻微的稳定效应 |
| 固体分数。总体而言，我们发现 .7 的细粉数量最少，这就是为什么我们看到建议的 .7 具有最大值和可取性，但 |
| 就流动特性（体积和 Hausner）而言，平台效应在 0.6 左右及以后开始触底。 |
| 配方中 SDI 值一般较低，因此流动性能总体较好。 |
| 只是因为 SDI 很蓬松，导致混合物流动性差很多。所以设计只是建议我们降低 SDI 含量。 |
| 以颗粒内方式添加更多量的该赋形剂成分 |
| 比额外的颗粒，只是因为它提高了你的体积，它有较低的豪斯纳，这意味着你的混合物流动得更顺畅。 |
| 我们还观察到，甘露醇与乳糖的比例中，关键成分的含量越高，效果越好，我认为这是因为 |
| 总体而言，甘露醇乳糖成分增加后，罚款有所下降。这可能是我们看到这种情况的原因。 |
| 图 4 中还有几个表面图，显示了我发现的一些有趣趋势。在图 4A 中，你可以看到，SDI 负载较低 |
| 颗粒内含量越多，导致此处的热点的豪斯纳比率非常高。因此，当你添加大量……当你的 SDI 较低……对不起……时，SDI 就会更高， |
| 颗粒内较高的 Hausner 比率极高。因此，这基本上说明，当颗粒内有较多的蓬松物质时，流动性会变差，但你对应地 |
| 制粒后，当你再次将更多的赋形剂加入颗粒内时，你的目标是固体部分的 |
| 大约 0.6，大约，你的体积密度会提高。所以你基本上是在造粒后，你的混合物会变得更致密，这就是这两个图表所讨论的。所以所有的结果点基本上都在讨论这些 |
| 我现在讨论的事情。总的来说，我们从研究中得出结论，为了优化这一过程并最大限度地提高配方的可取性， |
| 1、 |
| 颗粒内较高的比例和较低的SDI负载是优选的配方，并且目标固体分数约为0.6也将有利于配方。 |
| 非常感谢。我欢迎您提问。 |
