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文字稿 |
| 普蘭賈爾·塔斯卡爾 |
好的。謝謝你，彼得。那我現在就開始吧。大家好。今天要介紹一下我的海報。這張海報是關於標靶性的系統分析，其中包括配方和製程變數對我的產品最終品質屬性的影響。 |
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所以在深入探討所有統計分析之前，我想先介紹一下我們究竟在討論什麼。什麼是壓片？壓片是一種製藥製程。 |
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在引言部分，我將簡單介紹一下壓片製程。壓片是製藥過程中的一種工藝，其中活性成分或活性部分（API） |
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將其與其他輔料混合，形成流動性良好的混合物，然後將該混合物壓製成最終的劑型，即片劑。 |
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因此，在許多情況下，某些活性成分或我們稱為API的物質生物利用度較低，這可能是由於它們的結晶性質造成的。它們太穩定了。 |
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他們的方式太僵化了。所以我們網站專注於讓這種結晶型API更容易溶解、反應更靈敏。 |
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將其轉化為無定形形式，使其更俱生物利用度。 |
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這樣做的時候，我們用聚合物強化了這個 API。 |
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我們形成的這種中間體是一種片劑中間體，稱為噴霧乾燥中間體，SDI。 |
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這就是我們在片劑中主要用作活性中間體的材料。 |
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但仔細觀察就會發現，它的流動性很差，而且非常蓬鬆。因此，當需要將此 API 整合到平板電腦中時，您需要… |
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還需要對其他製藥製程進行簡化，使混合物更易流動。這就是我們要做的事情。 |
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在本研究中，我們將確定關鍵品質屬性，即重要的變數。 |
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或者說，我們的因變量，然後我們將確定影響關鍵品質屬性的變量， |
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此片劑的組成成分，以及我們在壓片過程中使用的不同製程參數。 |
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哪些是主效應？是否存在交互作用？然後我們將使用 JMP 來識別所有這些效應。 |
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主要效應和交互作用變量，以及試圖捕捉壓片過程的基本特徵。以上是引言。 |
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接下來是方法和目標。那我們該如何進行這項研究呢？在本研究中，我們檢視了一種安慰劑製劑。該製劑不含任何活性成分或作用機制，我們使用了常用的噴霧乾燥聚合物－羥丙甲纖維素乙酸琥珀酸酯。 |
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我們用噴霧乾燥法把它烘乾，做成了蓬鬆狀。 |
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通常情況下，我們會將原料混合均勻。圖 2 展示了我們常用的製粒壓片製程。具體來說，我們就是使用這台混合機將噴霧乾燥中間體 (SDI) 與其他輔料混合。 |
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接下來進行輥壓，也就是用這些輥子對混合物進行密實化處理。這裡有一些輥子，它們會緩慢移動以達到密實化的目的。 |
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混合物進入這個料斗，然後從輥壓機得到條狀物料。現在，你已經把蓬鬆的物料壓成緻密的條狀，然後用圓磨機將其研磨。 |
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顆粒狀的。這些顆粒密度更高，流動性比你的API或SDI好得多。 |
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所以縱觀整個過程，其中有很多變數需要調整和注意。那麼，這些變數是什麼呢？ |
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這張圖表將標明不同類型的變量，即構成配方和流程的自變量。 |
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第一個變數更與基礎配方相關，而非製程相關。它會討論所使用的不同類型的輔料。 |
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我使用的這些輔料的比例是 SDI 負荷百分比，或活性負荷百分比，在我們的例子中，是安慰劑負荷百分比。 |
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然後是添加順序和添加點，即 SDI 或其他輔料被添加到製劑中的位置。 |
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然後對與製程相關的參數進行排序，例如帶狀固體分數，這主要涉及該設備、輥壓機以及輥子和捲軸的移動速度。 |
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我們還確定了我們關注的關鍵質量屬性的獨立變量，即混合物的堆積密度。 |
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我們觀察造粒前後的情況，並將其標記為堆積密度 1 和 2。 |
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豪斯納比率，又是一個描述混合物流動性的比率，我們還確定了造粒前後的比率，分別標記為豪斯納比率 1 和 2。 |
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收集到的細粉百分比…是在輥壓過程中收集的。這通常在造粒後進行監測。所以，以上這些都是需要討論的要點。 |
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簡而言之，我們的方法以及選擇這些變數的原因如下：我們設計了一個包含 19 次運行的最優自訂實驗方案，考察了所有影響因變數的自變數。 |
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我們分析這個模型或建構效應的方式是，我們考察了主效應和二階交互作用，並使用標準最小二乘人格擬合模型函數分析了數據。 |
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所以， |
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在確定了流程和目標之後，我們將著手處理結果，但在那之前，我想快速看一下我現在已經打開的 JMP 視窗。 |
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這些不同的列分別代表我的自變量和因變量，我將重點突出顯示它們。 |
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這裡，我們將要研究的不同獨立變項包括：填充劑類型，也就是惰性賦形劑的類型，我們已經研究了甘露醇和乳糖。 |
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百分比SDI，即活性藥物劑量，或在本例中為安慰劑劑量。 |
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這裡要觀察高低點；以及顆粒內含量，因此我們在輥壓成型前添加的輔料量與輥壓成型後添加的輔料量，這裡分別是 75 和 95； |
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還有甘露醇和乳糖，它們是MCC（微晶纖維素）的填充劑，MCC指的是微晶纖維素的比例。甘露醇和乳糖的含量，我想說略高一些。 |
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輔料和微晶纖維素的比例更高，能增強混合物的強度。因此，我們研究了這種比例，以了解它對我們整體壓片混合物的影響。 |
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右側是我們的回覆。 |
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堆積密度 1、豪斯納比 1（造粒前）；堆積密度 2、豪斯納比 2（造粒後）以及細粉百分比。 |
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所以我要 |
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請快速切換到這個窗口，看看我們是如何創建模型的，以及我剛才提到的響應變數 y。還有我們的模型效應，它們分別是： |
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次要交互作用和主效果。標準最小平方法。這就是我們使用的方法，我運行了模型。 |
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這就是我的效果總結，根據我們正在查看的數據和以往經驗，我決定起飛。 |
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最後兩個影響。 |
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去掉那些額外的噪音，然後在這裡，我可以看到我的回應以及數據是如何影響這些回應的。 |
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如果我們下去看看這邊的預測分析器，那就簡單多了。 |
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以及所有這些因變數是如何受到此影響的。所以我覺得如果我調出我的…可能會比較容易。 |
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海報和… |
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好的，我們來看這裡的結果，從圖 3 中我們發現，乳糖和另一種填充劑最初的堆積密度都較高。 |
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但壓實後，其中兩種填料的堆積密度下降，細粉含量也相應增加。因此，我們認為乳糖更脆。 |
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與甘露醇相比，這導致了大量的磨損和細粉產生，影響了流動性，使其體積減小，堆積密度下降。 |
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加入乳糖後，豪斯納比略高。所以，我們的目標是提高堆積密度，降低豪斯納比，因為豪斯納比越低，混合物的流動性越好。 |
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從數據來看，甘露醇作為填充劑略優於乳糖。第二點是關於固含量，我們發現固含量整體上在0.6左右略有趨於平穩。 |
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固體含量總體而言，我們發現 0.7 的細顆粒含量最少，因此我們建議 0.7 作為最大值和理想值，但是 |
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就流動特性（體積和豪斯納）而言，平台效應在 0.6 左右開始趨於平緩。 |
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配方中 SDI 含量整體較低，流動性較好。 |
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因為SDI顆粒比較蓬鬆，會導致混合效果變差。所以設計建議我們降低SDI顆粒的負載量。 |
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以顆粒內方式添加較高量的此輔料成分 |
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比超顆粒狀的顆粒更能增加體積，因為它具有較低的豪斯納值，這意味著你的混合物流動得更順暢。 |
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我們也觀察到，甘露醇與乳糖的比例越高，這種關鍵成分的含量就越高，我認為這是因為 |
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整體而言，由於甘露醇乳糖成分略有增加，罰款金額有所下降。這或許就是我們看到這種情況的原因。 |
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圖 4 中也展示了一些我觀察到的有趣趨勢的曲面圖。在圖 4A 中，您可以看到 SDI 負載較低時，情況會有所改善。 |
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顆粒內部物質含量較高，導致此處豪斯納比值非常高。所以，當你添加大量…當你…抱歉…當你SDI值較低時， |
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較高的晶內蓬鬆物含量會導致極高的豪斯納比。這基本上說明，當晶內蓬鬆物含量較高時，流動性會變差，但你與之相對應… |
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製粒後，當顆粒內含有更多賦形劑，且目標是達到一定的固體含量時， |
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大約在0.6左右，堆積密度會提高。所以基本上在造粒後，混合物變得更加緻密，這就是這兩個圖表所顯示的內容。因此，所有結果點基本上都與此相關。 |
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我剛才討論的內容。總的來說，我們的研究得出結論，為了優化這個過程並最大限度地提高配方的理想性， |
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1、 |
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較高的顆粒內比例和較低的 SDI 負載量將是較好的配方，將固體分數控制在 0.6 左右也將有利於該配方。 |
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非常感謝。歡迎您提問。 |
