用更少的时间和更大的确定性识别和表征药物杂质

本周ACD/实验室发布了白皮书。”杂质解决管理的统一实验室情报在这篇文章中，他们讨论了快速和自信地识别和表征药物中的杂质的必要性。

我们采访了ACD/Labs全球战略总监Ryan Sasaki，了解更多有关这方面的信息，并了解ACD/Labs如何帮助研究人员识别和表征杂质。

AB:显然，我们需要考虑药物中出现的任何杂质的毒性，制药公司热衷于减少杂质还有其他原因吗?

瑞安·佐佐木(RS):这不仅仅是毒性;还有其他一些不必要的安全副作用可能会影响药物的商业可行性。此外，杂质也会对活性药物成分(API)的生物利用度和功效产生负面影响。负面影响将取决于杂质的性质，例如通过水解、亲电反应(通过醛和羧酸衍生物)、氧化或降解(通过过氧化物或金属)等反应降低的功效或剂型性能。

监管机构，包括FDA和ICH，规定了杂质报告、鉴定和鉴定的剂量依赖阈值。例如，在配方原料药的开发中，FDA要求在拟议的过程中引入的所有面积大于0.1%的杂质都需要分离并进行结构表征。

此外，工艺化学小组花时间开发最实用的制造路线，最大限度地提高生产产量是工艺化学家的首要任务。存在的各种杂质的数量会降低总体产量。杂质越多，过程就越难以控制，对QA/QC的要求也就越高。

最后，从原料药中分离杂质可能是一项艰巨的任务，需要复杂、昂贵和耗时的分离技术。随着杂质从实验室规模扩大到生产规模，人们做出了重大努力来简化分离杂质所需的技术。

AB:您最近的白皮书中提到杂质解决管理有助于促进合作，这是如何提高生产力的?

RS:我们最常听到的关于杂质的鉴定、表征和阐明的故事是，在测定时，有许多关于给定杂质的有用知识和信息。然而，获取这些信息是一个非常大的挑战。例如，Cummings等人为《美国药学评论》写了一篇文章，指出光谱学家可能遇到的最困难的问题是要求对完全未知的、没有样品历史的结构进行说明。如果不知道化学路线、起始材料和其中的杂质，以及所使用的溶剂，除了最简单的化合物外，要确定所有化合物的结构可能需要付出很大的努力。杂质解析管理是一种专门针对药物开发中不同跨功能组捕获活性化学和分析杂质信息的策略，使他们能够实时访问信息和样品历史。

AB:制造商可以做些什么来减少其药物配方中杂质的发生?

RS:结合良好的工艺/合成化学实践和分离科学和方法开发理念和技术。随着经验的积累，目标也是改进和利用过程知识。数据挖掘(查询/搜索)可以通过确定工艺步骤的细节来最大限度地消除某些类型的杂质，从而帮助深入了解将化合物推向市场的历史活动。

AB:从原料药中去除杂质的主要技术是什么?

RS:去除杂质可能具有挑战性，因此关键是控制杂质的发生，并确保其低于监管机构定义的建议和既定阈值。超过一定的阈值，杂质需要鉴定和表征。重结晶通常是去除杂质的首选实验方法，但萃取、选择性吸附剂和色谱法也很常见。在制药工业中，有各种各样的技术被用于减少、控制和表征杂质。一些例子是气相色谱，高效液相色谱，毛细管电泳，光学和核磁共振光谱以及一系列连字符技术。

AB: ACD/实验室如何帮助研究人员识别和表征杂质?

RS:我们通过帮助药物开发组织将分析数据纳入具体情况来实现这一目标。通过管理API的生命周期及其各自杂质的命运，跨功能组不仅可以访问其他组生成的数据，还可以了解数据的上下文，以帮助他们快速有效地回答新问题。例如，当结构解析组收到新鉴定的杂质的表征请求时，他们可以快速获取并深入到完整的样品历史，并访问相关杂质的实时数据，以便快速比较和更快地解决问题。

这种环境中的数据管理挑战之一是生成的数据是由来自不同制造商的许多不同仪器获得的，这导致了仪器数据格式的高度多样化。ACD/Labs建立了一个与供应商无关的数据管理平台，可以在一个环境中无缝捕获这些不同的数据集。此外，ACD/Spectrus平台使科学家能够将他们的数据与化学结构、反应模式等联系起来，以讲述他们的数据和决策的故事。将所有这些信息集中在一个地方，极大地简化了对这些信息的访问，以及监管提交和响应可能需要的报告元素的创建。

Ryan Sasaki接受了技术网络执行编辑Ashley Board的采访。188金宝搏备用你可以找到阿什利谷歌+并关注科技网络188金宝搏备用推特．