2022 Fiscal Year Research-status Report
Introduction of transmission Raman spectroscopy to pharmaceutical quality evaluation using new analytical methods
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20K07216
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| Research Institution | National Institute of Health Sciences |
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Principal Investigator |
小出 達夫 国立医薬品食品衛生研究所, 薬品部, 室長 (40321856)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | ラマン分光法 / 透過 / ケモメトリックス / 定量 / 製剤 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
透過ラマン分光法による医薬品製剤中の有効成分の定量における精度向上及び医薬品品質試験への実用化を目的として、本年度も引き続き測定に影響する要因とその影響について検討を行うとともに、定量モデル作成に適用できると考えられた新規解析手法について検討を行った。本検討にはモデル製剤としてインドメタシンを主薬とする共結晶0－20％を含有する錠剤を用いた。スペクトル前処理は前年度までに得られた結果を基に波数範囲を選択、ベースライン処理を行い、解析手法については判別モデルとして用いられるPartial Least Squares type 2 Discriminant Analysis (PLS2-DA)を用い、測定の精度向上及び簡易迅速測定の検討を行った。今回作成したモデルは判別分析ではあるものの、ラマン分光法は化合物の含量と散乱ピークの強度との相関性が元々高いことから回帰分析とほぼ同等の直線性が得られた。また、判別分析はモデルの作成が簡便なため迅速分析に適していると考えられた。しかし、スペクトルの日間差が結果に大きく影響したため、定量の精度向上のために一般的な機器の校正だけでなく、標準物質を用いての校正、試験におけるシステム適合性の導入等、再現性を確保する仕組みが必要であると考えられた。また透過法の場合は照射するレーザー強度が弱いと顕著にS/N比が悪くなり、スペクトルの再現性に影響が出ることも確認されたことから、試料を破壊しない程度でできるだけ強いレーザーを用いることが精度向上のために重要であると考えられた。これら結果は他の機械学習等を用いた定量分析にも当てはまることから、本検討の進展及び成果は今後の透過ラマン分光法による定量法の実用化に大きく貢献すると考えられた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
本年度は、透過ラマン分光法の基礎的な性能の理解を進めるための要因解明と、定量のための機械学習等を応用した解析手法について、概要に示した通り一定の検証ができたことから、ある程度の到達目標を達成できたものと考えている。しかしながら、導入した機器の不調が長引いたため、精度向上ための改善の余地が残された。また、新型コロナ感染症の影響で、学会発表および成果公表が当初の予定通りとはならならず、若干の遅れが生じた。
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| Strategy for Future Research Activity |
次年度は、前年度後半に機器のアップデートが行われたことから、さらなる精度向上のための追加実験の実施、及び学会参加、論文投稿等の成果公表を中心に取り組む。
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| Causes of Carryover |
新型コロナ感染症の影響で、参加予定していた国内、国際学会の中止若しくはWeb開催が相次いだため、旅費が次年度に繰越となった。次年度は国際学会の旅費、論文投稿の経費など、成果公表に使用する予定である。
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