Tsukasa Sasaki, specialista di ricerca, gruppo di ricerca 1, istituto di ricerca di analisi e valutazione, divisione di tecnologia farmaceutica, Daiichi Sankyo Co., Ltd.
L'HPLC a fase inversa è un importante metodo di misurazione analitica per stimare l'efficacia e la sicurezza dei farmaci a piccole molecole. In genere, gli ingredienti farmaceutici sono miscele che contengono una certa quantità di impurità, ma utilizzando l'HPLC a fase inversa è possibile stimare la quantità di ciascun componente. Pertanto, la ricerca e l'ottimizzazione delle condizioni HPLC che consentano la separazione riproducibile di ciascun componente è un processo molto importante nella ricerca sulla valutazione della qualità. I principali fattori che influiscono sulla separazione includono il pH della soluzione tampone utilizzata nell'eluente, il tipo di solvente organico, la temperatura della colonna analitica e la portata dell'eluente. Quando i composti target sono ionici, in particolare il pH e il tipo di solvente organico hanno un impatto notevole sul successo della separazione. Tuttavia, nell'HPLC a fase inversa, la variazione del tempo impiegato da ciascun componente per passare attraverso la colonna analitica (tempo di ritenzione) non è lineare rispetto a fattori quali pH e solvente organico, rendendo molto difficile prevedere e valutare il successo o il fallimento della separazione. L'autore ha quindi tentato un approccio per stimare il successo o il fallimento della separazione entro un certo intervallo di condizioni dell'eluente basandosi sulla previsione del tempo di ritenzione mediante la modellazione di reti neurali.
