In der pharmazeutischen Entwicklung bezeichnet der Begriff „Auflösungstest“ einen Test, der in einem Reagenzglas durchgeführt wird, um zu untersuchen, wie sich ein Arzneimittel im Körper verhält.
Beispielsweise kann sich die Zusammensetzung von Generika, selbst wenn die Wirkstoffe identisch sind, je nach Zusatzstoffen, Herstellungsverfahren usw. ändern. In solchen Fällen ist es notwendig, die Auflösungsgeschwindigkeit (den Prozentsatz des gelösten Wirkstoffs) in regelmäßigen Abständen zu messen und die Zusammensetzung vor und nach der Änderung zu vergleichen , um zu zeigen, dass die Auflösungstendenzen ähnlich sind.
Die untenstehende Grafik zeigt eine sogenannte Auflösungskurve . Die horizontale Achse stellt die Zeit (in Minuten) und die vertikale Achse die Auflösungsgeschwindigkeit dar. Unter Verwendung von pH 4,5, pH 6,0 oder Wasser als Testlösung werden die Auflösungsgeschwindigkeiten der Test- und Referenzprodukte über die Zeit aufgetragen und durch eine gestrichelte Linie verbunden.
*Die auf der Y-Achse eingezeichneten Punkte stellen die durchschnittlichen Auflösungsraten mehrerer Probenformulierungen dar.
Vergleicht man die beiden Kurven für die drei Testlösungen, so steigt die Auflösungsrate mit der Zeit an und nähert sich 100 %, was ein ähnliches Verhalten zeigt. Die beiden Kurven decken sich jedoch nicht vollständig, und es sind zeitweise Unterschiede erkennbar.
Außerdem erscheint die Kurve für Wasser den Kurven für pH 4,5 und pH 6,0 ähnlicher.
Bis hierhin haben wir uns damit beschäftigt, wie man Ähnlichkeiten beim Betrachten von Diagrammen interpretieren kann. Es wurden jedoch verschiedene Indikatoren vorgeschlagen, um die Ähnlichkeit mehrerer Auflösungskurven objektiv zu bestimmen .
In diesem Artikel stellen wir eine Methode vor, die eine Funktion namens f2 verwendet, welche häufig als Beurteilungskriterium eingesetzt wird, und zeigen, wie man ihren Wert in JMP berechnet.
Zusätzlich zum f2-Wert kann JMP auch das Konfidenzintervall für f2 berechnen. Anstatt die Ähnlichkeit anhand des Schätzwertes selbst zu beurteilen, kann man die Ähnlichkeit unter Berücksichtigung der Unsicherheit bestimmen, indem man prüft , ob die untere Grenze des berechneten Konfidenzintervalls über dem Referenzwert (=50) liegt .
F2-Analyse
Bei der F2-Analyse wird der Wert von f2 anhand der folgenden Formel aus den Auflösungsraten der Testformulierungsgruppe und der Referenzformulierungsgruppe zu jedem Zeitpunkt berechnet.
In der Formel bezeichnen R_t^hat und T_t^hat die durchschnittlichen Auflösungsraten der Testformulierungsgruppe bzw. der Referenzformulierungsgruppe zum Zeitpunkt t.
Je größer der mit dieser Formel berechnete f2-Wert ist, desto ähnlicher sind die Auflösungsprofile. Ist die Differenz der Auflösungsgeschwindigkeit an allen Vergleichspunkten null, so ist der Nenner des Logarithmus gleich 1 und der Logarithmus auf der rechten Seite gleich 2, sodass der f2-Wert 100 (= 50 × 2) beträgt.
Ein Standard zur Bestimmung der Ähnlichkeit ist f2 = 50 , und JMP verwendet diesen Wert ebenfalls als Standard.
Allerdings ist Vorsicht geboten, da in den „Leitlinien für Bioäquivalenztests bei Änderungen der Formulierung oraler fester Darreichungsformen“ und den „Leitlinien für Bioäquivalenztests für Generika“ angegeben ist, dass sich die Kriterien zur Bestimmung von f2 je nach Zeitraum und Auflösungsgrad der Referenzformulierung unterscheiden.
In JMP
Um den f2-Wert in JMP zu berechnen, verwenden Sie die Optionen der Kurvenanpassungsplattform . Im Folgenden erklären wir anhand eines Beispiels, wie dies in JMP funktioniert.
Die Auflösungskurven der Testformulierung und der Standardformulierung werden verglichen, indem der f2-Wert für jede Art von Testlösung (pH 4,5, pH 6,0, Wasser) berechnet wird.
Die zu Beginn dargestellte Auflösungskurve wurde anhand der folgenden Daten erstellt. Für jede Art von Testlösung (pH 4,5, pH 6,0, Wasser) und Formulierung (Test, Referenz) wurden sechs Formulierungen (Gefäße) verwendet, und die Auflösungsraten wurden nach 0, 5, 10, 15, ..., 240 und 360 Minuten gemessen.
| Spaltennamen |
Bedeutung |
| pH-Wert/Wasser |
Art der Testlösung (pH 4,5, pH 6,0, Wasser) |
| Arzneimittel |
Formulierungsart (Test: Testformulierung, Referenz: Standardformulierung) |
| Tablettenprobe |
Formulierungsmusternummer (1-6) |
| Minuten |
Stunden (Minuten) |
| % Freigeben |
Auflösungsrate (%) |
*Diese Beispieldaten können von diesem Blog heruntergeladen werden (DissolutionData_Stacked.jmp).
arbeiten
1. Wählen Sie Analysieren > Erweiterte Modelle > Kurve anpassen und geben Sie die Spalten wie folgt an: Geben Sie für Gruppieren nach die Spalte an, die das Vergleichsziel der Kurven identifiziert (in diesem Beispiel „Medikament“), und geben Sie für Nach die Spalte an, die die Testlösung identifiziert (in diesem Beispiel „pH/Wasser“), da Sie jede Testlösung separat analysieren möchten.
2. Für jede Stufe der Variable „Von“ wird ein Bericht angezeigt. Wählen Sie die Option „F2-Analyse “ über die rote Dreiecksschaltfläche neben „Kurvenanpassung“ in der oberen linken Ecke des Berichts aus.
3. Geben Sie im daraufhin erscheinenden Fenster „Schätzung der Auflösungskurve“ die Spalte an, die die einzelne Formulierung (das Gefäß) (in diesem Beispiel „Tablettenprobe“) und die Arzneimittelstandardgruppe (in diesem Beispiel „Referenz“) identifiziert.
Durch Ausführen der oben genannten Schritte wird der „F2-Analyse“-Bericht für jede Testlösung angezeigt.
F2-Analysebericht
■ Im Falle eines pH-Werts von 4,5
Der Bericht zeigt die Auflösungskurven für jede Gruppe sowie zeitabhängige Statistiken (Mittelwert, Standardabweichung, Variationskoeffizient (VK)).
Die gelb markierten Bereiche erfüllen folgende Kriterien:
- Es gibt zwei oder mehr Zeitpunkte in der Testgruppe, an denen die durchschnittliche Auflösung größer als 85 % ist.
- Der CV-Wert zum ersten Messzeitpunkt in der Studiengruppe ist größer als 20%.
- Es gibt Zeitpunkte nach dem ersten Messzeitpunkt in der Testgruppe, bei denen der CV-Wert 10% übersteigt.
Unterhalb dieses Berichts wird ein Bericht zum F²-Wert angezeigt. Der „Beobachtete F²-Wert“ (= 45,081) wurde mithilfe der Formel aus dem vorherigen Abschnitt berechnet. Die Bootstrap-Verteilung von F² wurde durch Resampling der Formel mittels Bootstrap-Verfahren ermittelt, und die untere und obere Grenze des 90%-Konfidenzintervalls wurden mit der BCa-Methode (einer Methode zur Korrektur von Verzerrungen) berechnet.
In diesem Beispiel beträgt der Schätzwert von f2 45,081, mit einem 90%-Konfidenzintervall von [43,638, 46,509].
JMP verwendet f2 = 50 als Standardwert. Liegt die untere Grenze des 90%-Konfidenzintervalls über 50, wird f2 als größer als 50 eingestuft, selbst unter Berücksichtigung der Variabilität . In diesem Beispiel beträgt die untere Grenze 43,638 und liegt damit unter 50. Daher können wir schlussfolgern, dass die beiden Kurven nicht ähnlich sind.
■ Im Falle eines pH-Werts von 6,0
Der Schätzwert von f2 beträgt 50,208, mit einem 90%-Konfidenzintervall von [48,103, 52,293].
Der Schätzwert für f2 selbst liegt etwas über 50, aber die untere Grenze des Konfidenzintervalls liegt unter 50, weshalb er unter Berücksichtigung der Unsicherheit nicht vergleichbar ist. Die untere Grenze des Konfidenzintervalls beträgt 48,103 und liegt somit nicht über 50.
■Im Falle von „Wasser“
Betrachtet man die Auflösungskurven, so ähneln sich die Kurven für die Test- und Referenzformulierung stärker als jene bei pH 4,5 und pH 6,0. Der geschätzte Wert von f2 beträgt 55,096 mit einem 90%-Konfidenzintervall von [51,316; 60,548].
Da die untere Grenze des 90%-Konfidenzintervalls größer als 50 ist, können wir schlussfolgern, dass die beiden Kurven in diesem Fall ähnlich sind.
Die bisherigen Ergebnisse der F2-Analyse sind in der folgenden Grafik zusammengefasst. Die gestrichelte Linie auf der vertikalen Achse markiert die Stelle, an der der F2-Wert 50 beträgt. Wie aus dieser Grafik ersichtlich, liegt die untere Grenze des 90%-Konfidenzintervalls nur bei Wasser über 50.
Andere Vergleichsmethoden
Die bisher vorgestellte F2-Analyse ist eine nichtparametrische Methode, die keine spezifische Kurve voraussetzt. Neben der F2-Analyse gibt es noch weitere Methoden zum Vergleich von Auflösungskurven; JMP umfasst die F1-Analyse, die multivariate Distanzanalyse und die T2EQ-Methode.
Bei der Methode T2EQ wird die Statistik T2 verwendet, welche die Differenz der Auflösungsgeschwindigkeit über mehrere Zeitpunkte hinweg misst, um zu testen, ob diese Differenz im Bereich der Äquivalenz (EQ) liegt.Anstatt Konfidenzintervalle zur Bestimmung der Ähnlichkeit zu verwenden, berechnet T2EQ einen p-Wert für die Teststatistik. Ist dieser p-Wert kleiner als das festgelegte Signifikanzniveau, wird die Testformulierung als ähnlich zur Referenztablette betrachtet.
Wenn wir in diesem Beispiel T2EQ auf Wasser anwenden, ist der p-Wert 1, was nicht darauf hindeutet, dass die beiden Kurven ähnlich sind, was im Gegensatz zur Schlussfolgerung der F2-Analyse steht.
von Naohiro Masukawa (JMP Japan)
Naohiro Masukawa – JMP-Benutzergemeinschaft
