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トランスクリプト |
| プランジャル・タスカー |
わかりました。ピーター、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ます。このポスターは、ターゲティングの体系的な分析に関するもので、処方とプロセス変数が製品の最終的な品質特性に与える影響について分析しています。 |
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統計分析を詳しく見ていく前に、まずは私たちが具体的に何について話している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の一つです。 |
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はじめに、錠剤化とは何かについて少しお話ししたいと思います。錠剤化とは、有効成分または活性部分（API）を製剤化するプロセスです。 |
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他の賦形剤と混合して自由流動性の良好な混合物を形成し、この混合物が圧縮されて最終的な剤形である錠剤になります。 |
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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ます。これは結晶性のためと考えられます。あまりにも安定しているのです。 |
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彼らのやり方はあまりにも頑固です。そこで私たちのサイトは、この結晶性APIを、より溶解性が高く、より反応性の高いものにすることに特化しています |
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非晶質形態になり、より生体利用可能な形態になります。 |
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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。 |
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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。 |
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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。 |
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しかし、実際に見てみると、流動性が悪く、非常にふわふわしています。そのため、このAPIをタブレットに組み込む場合は、 |
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より合理化して、ブレンドの流動性を高めるために、他の製薬プロセスも考慮します。これが私たちがやろうとしていることです。 |
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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。 |
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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。 |
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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。 |
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これらのうちどれが主効果でしょうか？交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 |
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主効果と交互作用変数を分析し、錠剤製造工程を基本的に把握しようとします。これが導入部です。 |
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方法と目的についてお話しします。では、どのように行うのでしょうか？本研究ではプラセボ製剤を検討しました。有効成分や作用部位はなく、一般的に使用されているスプレードライ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。 |
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スプレードライしてふわふわに仕上げました |
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通常のブレンドです。図2は、通常の造粒工程を示しています。基本的には、スプレードライ中間体（SDI）を他の添加剤とこのブレンダーで混合します。 |
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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混合物を圧縮するものです。 |
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このホッパーに混合物を入れて、ローラーコンパクターからリボン状に成形します。このふわふわした材料を高密度のリボン状にし、コミルで粉砕します。そして、 |
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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。 |
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このプロセス全体を見てみると、変更したり注意したりする必要がある変数がたくさんあります。では、それらの変数とは何でしょうか？ |
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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。 |
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最初の変数は、プロセス関連というよりは、むしろ基本処方に関するものになります。つまり、使用される様々な種類の添加剤について言及することになります。 |
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そして、私が使用したこれらの賦形剤の比率は、SDI 負荷、または有効負荷、そしてこの場合はプラセボ負荷の割合です。 |
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そして、SDI またはその他の賦形剤を製剤に添加する順序と添加ポイントです。 |
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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、基本的にこの装置、ローラーコンパクター、およびローラーとスプールの移動速度に関するものです。 |
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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。 |
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造粒前と造粒後を見て、かさ密度を 1 と 2 とラベル付けしました。 |
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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ています。 |
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そして、ローラー圧縮工程で集められる微粒子の割合は、通常、造粒後に監視されます。つまり、これらすべての点について議論する必要があるということです。 |
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基本的には私たちの手法と、なぜ変数を選んだのかということです。私たちが行ったのは、I最適、19回の試行のカスタムデザインを用いて、従属変数に影響を与えるすべての独立変数を調べることでした。 |
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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 2 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。 |
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それで、 |
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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。 |
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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 |
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ここに、これから見ていく様々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を見てきました。 |
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パーセントSDI、これは活性負荷、またはこの場合はプラセボ負荷である。 |
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ここの高値と安値を見てください。そして、顆粒内の量です。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。 |
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マンニトールとラクトースはMCCの増量剤で、マイクロコース設計のセルロース比率です。マンニトールラクトースは、もう少し |
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賦形剤とMCCの比率が高いほど、混合物の強度が増します。そこで、この比率が錠剤の配合全体にどのような影響を与えるかを調べました。そして |
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右側に私たちの回答があります。 |
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嵩密度1、造粒前のハウスナー比1、造粒後の嵩密度2、ハウスナー比2、および微粒子率。 |
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だから私は |
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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 |
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二次的相互作用と主効果。標準最小二乗法。これを使ってモデルを実行しました。 |
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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 |
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最後の 2 つの効果。 |
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余分なノイズを取り除いてから、ここに自分の回答と、データがこれらの回答にどのような影響を与えるかを示します。 |
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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。 |
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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。 |
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ポスターと… |
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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す。 |
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しかし、定規圧縮後、これらの充填剤2種類の嵩密度が低下し、それに応じて微粉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。 |
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マンニトールと比較して、摩耗や微粒子が発生し、流動性に影響を与え、かさばり、嵩密度が低下しました。 |
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乳糖を加えるとハウスナー比が少し高くなります。つまり、基本的に目指しているのは、嵩密度を高め、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、流動性の高いブレンドになるからです。 |
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データを見ると、マンニトールは増量剤として乳糖よりもわずかに優れていることがわかりました。2つ目のポイントは固形分率についてですが、全体的に0.6あたりでわずかにプラトー効果が見られました。 |
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全体的に見ると、0.7が最も微粒子数が少ないことが分かります。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、 |
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フロー特性 (バルクおよびハウスナー) に関するプラトー効果は、約 .6 以降で底を打つようになります。 |
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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。 |
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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の負荷を下げることを提案しました。 |
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顆粒内に添加されたその成分または賦形剤のより高い量 |
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エクストラグラニュラーよりも、嵩が高くなるだけでなく、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。 |
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また、マンニトールとラクトースの比率が高いほど、その重要な成分がより望ましいことも観察しました。 |
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全体的に見ると、マンニトールラクトース成分の含有量がわずかに増加したことで、罰金が減少しました。これが、このような現象の理由である可能性があります。 |
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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 |
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粒内濃度が高かったため、ここに非常に高いハウスナー比のホットスポットが発生しました。つまり、多くの量を加えると…低い…すみません…SDIが高くなり、 |
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粒内密度が高いほど、ハウスナー比が非常に高かった。つまり、粒内にふわふわした物質が多いほど流動性は悪くなるが、それに対応する |
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造粒後、再び粒内に賦形剤がさらに多く含まれ、固形分の割合を目標とします。 |
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約0.6で、嵩密度が向上します。つまり、造粒後、混合物の密度が上がっているということです。これがこの2つの図で示されています。つまり、結果のポイントはすべて、基本的にこれらのことを示しています。 |
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今お話しした内容です。全体として、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、私たちの研究から次のような結論が導き出されました。 |
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1、 |
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粒内比率を高くし、SDI 負荷を低くすることが望ましい配合であり、固形分率を約 0.6 にすることを目標とすることも配合に有益です。 |
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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。 |
