| 研究課題/領域番号 |
20K07216
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| 研究機関 | 国立医薬品食品衛生研究所 |
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研究代表者 |
小出 達夫 国立医薬品食品衛生研究所, 薬品部, 主任研究官 (40321856)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | ラマン分光法 / 透過 / 粒子 / 機械学習 / 定量 / 製剤 |
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| 研究実績の概要 |
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、本年度は分析手法の理解及び分析精度の向上のために、物理的要因や環境的要因の測定への影響について検討を行った。温度、湿度などの測定環境については、一般的な条件下ではほとんど影響は及ぼさなかった。物理的要因としては、測定試料として用いたモデル製剤中の化合物の粒子の大きさが結果に大きく影響を及ぼした。粒子が小さくなると散乱強度が弱くなり、一定以下になるとSN比の低下により、精度に影響が出ることが明らかとなった。これは粒子が小さくなることから製剤中の密度が高くなること、また製剤中に含まれる粒子数が多くなり、検出器が位置する前方以外への光の散乱が増加することなどが原因と考えられた。そこで測定試料をアルミ箔などで囲う、検出器を試料により近付けるなど、散乱光をより効率的に収集する工夫をすることにより改善が見られた。また、試料内に含有成分の凝集、偏析が生じると、その位置によって散乱強度にばらつきが生じ、定量精度が低下する原因となることが明らかとなった。これについては試料の均一性を向上させる以外の、機器側での調整による改善は困難であったが、結果に影響が出るほどの凝集、偏析は通常の医薬品製造で起きうる範囲とは考えられないこと、このレベルの凝集、偏析が生じている製剤は異常値として検出され、不良品として廃棄されることから、実際には大きな影響は及ぼさないと考えられた。
さらに、今後の研究に用いるための、透過ラマン分光法を用いた定量に適用できると考えられる機械学習を応用した解析手法についてリストアップ及び予備調査を行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
初年度の予定は、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物理的要因や環境的要因の測定への影響についての解明が主であり、概要に示した通り一定の解明ができたことより、初年度の到達目標を達成できたものと考えている。
新型コロナ感染症の影響で、参加、発表を予定していた国内、国際学会は中止、延期が相次いだため、学会発表は当初の予定通りとはならなかったが、国内の製薬企業の研究者及び分析メーカーとの協力体制が新たに確立され、意見交換や情報共有ができる場ができたことから、計画に大きな支障が出ることはなかった。
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| 今後の研究の推進方策 |
次年度以降は、予定通り、機械学習を用いた本検討及び実用化に向けた課題の抽出、改善の検討を行う。当初予定していた機械学習のアルゴリズムに加えて他の手法も追加して用いることも考えている。また余裕があれば、当初予定していた医薬品の低分子化合物だけでなく、化合物複合体にも応用範囲を広げる。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
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、延期が相次いだため、旅費及び学会参加費が次年度に繰越となった。また、論文のオープンアクセスのための費用にも使う予定である。
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