Tsukasa Sasaki, Forschungsspezialist, Forschungsgruppe 1, Analyse- und Bewertungsforschungsinstitut, Abteilung Pharmazeutische Technologie, Daiichi Sankyo Co., Ltd.
Die Umkehrphasen-HPLC ist eine wichtige analytische Messmethode zur Einschätzung der Wirksamkeit und Sicherheit niedermolekularer Arzneimittel. Im Allgemeinen sind pharmazeutische Inhaltsstoffe Mischungen, die eine gewisse Menge an Verunreinigungen enthalten. Mithilfe der Umkehrphasen-HPLC ist es jedoch möglich, die Menge jeder Komponente abzuschätzen. Daher ist die Suche und Optimierung von HPLC-Bedingungen, die eine reproduzierbare Trennung der einzelnen Komponenten ermöglichen, ein sehr wichtiger Prozess in der Qualitätsbewertungsforschung. Zu den wichtigsten Faktoren, die die Trennung beeinflussen, zählen der pH-Wert der im Eluenten verwendeten Pufferlösung, die Art des organischen Lösungsmittels, die Temperatur der analytischen Säule und die Durchflussrate des Eluenten. Wenn die Zielverbindungen ionisch sind, haben insbesondere der pH-Wert und die Art des organischen Lösungsmittels einen großen Einfluss auf den Erfolg der Trennung. Bei der Umkehrphasen-HPLC ist die Änderung der Zeit, die jede Komponente benötigt, um die analytische Säule zu passieren (Retentionszeit), jedoch nicht linear in Bezug auf Faktoren wie pH-Wert und organisches Lösungsmittel. Dies macht es sehr schwierig, den Erfolg oder Misserfolg der Trennung vorherzusagen und zu bewerten. Der Autor hat daher einen Ansatz entwickelt, um den Erfolg oder Misserfolg der Trennung innerhalb eines bestimmten Bereichs von Eluentenbedingungen auf der Grundlage der Vorhersage der Retentionszeit mithilfe einer neuronalen Netzwerkmodellierung abzuschätzen.
