注射劑中的不溶性微粒一直是國內(nèi)外法規(guī)重視的關鍵質(zhì)量屬性,F(xiàn)DA在2018年到2020年所發(fā)起的59起召回中,有23起是顆粒物污染造成的。
顯微拉曼技術是一種成熟且廣泛使用的光譜方法,在顆粒物檢測領域,將分析工具與顯微拉曼相結(jié)合,可以通過拉曼光譜對顆粒進行化學識別,可實現(xiàn)對顆粒進行計數(shù)和成分鑒定。
FDA 在2023年發(fā)表的《Analytical method development to characterize subvisible particles using morphologically directed Raman spectroscopy》中倡議采用顯微拉曼的方法檢測顆粒物:
在研究中,顯微拉曼為ETFE提供了19μm至100μm的高分辨率圖像,覆蓋了大部分SVP范圍,并生成了比流體成像方法更準確或相當?shù)奈锢硇阅茉u估數(shù)據(jù)。并且,顯微拉曼可能有助于改進目前蛋白質(zhì)藥物質(zhì)量控制中的SVP分析系統(tǒng)。[1]
同時在另一研究中,實驗使用五種機器學習算法對粒子標準溶液的拉曼光譜數(shù)據(jù)進行分析,所有模型對所有類型的可見顆粒的預測準確率都高達 98% 以上[2] 。
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參考文獻:
[1]Kim, M, (2023). Analytical method development to characterize subvisible particles using morphologically directed Raman spectroscopy. FDA Science Forum.
[2]Sheng, H.et al. Visible Particle Identification Using Raman Spectroscopy and Machine Learning. AAPS PharmSciTech 23, 186 (2022).
[3]Harald Fischer. Raman imaging in pharmaceutical research – an overview[J]. European Pharmaceutical Review, 2020, 25(3):121666.
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