| 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 / ケモメトリックス / 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、本年度は引き続き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うとともに、定量の際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0－20％を含有する錠剤を用いた。解析手法については機械学習としてよく用いられている人工ニューラルネットワーク(ANN)及び判別モデルとして用いられるPartial Least Squares Discriminant Analysis (PLS－DA)を検討し、従来法であるPLS回帰との比較を行った。今回作成したモデルは線形性が高かったことからANNではほぼPLS回帰と同様の結果が得られた。一方、PLS－DAは精度では若干劣るものの簡易的にモデルが作成できることから有用な手法となる可能性が示唆された。また本検討では、ベースラインの処理の結果が定量性に大きく影響することが明らかとなった。ラマン分光法では蛍光がベースラインに大きく影響する一因であるが、環境的要因である湿度についてもベースラインに変曲が生じる一因となり、直線的なベースライン減算処理を難しくする要因となった。この場合のベースラインの処理は微分によるスペクトル前処理が最も有効な手段ではあるが、ラマンスペクトルはそのほとんどが鋭利な散乱ピークであることから微分処理を行うとスペクトルの変動が大きくなることから、実際の運用においては日間の変動をできるだけ少なくすること、ベースラインの変曲は低波数側で大きいため高波数側のみを使うなどの対応が必要であると考えられた。
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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
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に続き、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、到達目標を達成できたものと考えている。なお、新型コロナ感染症の影響で、学会発表は当初の予定通りとはならなかったが、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 |
次年度は、予定通り、機械学習を用いた解析の実用化に向けた課題の改善の検討を行うとともに、複数のアルゴリズムを追加して検討を行う。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。
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