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    替米沙坦頂噴流化床制粒工藝的風(fēng)險(xiǎn)管理策略
    ——采用響應(yīng)面法實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)形成的控制策略

    2019-11-21 03:14:06趙炎信王東凱
    關(guān)鍵詞:制粒流化床風(fēng)量

    趙炎信,王東凱

    (1. 沈陽藥科大學(xué) 藥學(xué)院,遼寧 沈陽 110016;2. 深圳市藥欣生物科技有限公司,廣東 深圳 518057)

    替米沙坦片最早于1998 年在歐洲上市,原研公司為Boehringer Ingelheim,2000 年獲美國批準(zhǔn)上市,BCS 分類為II 類藥物。為提高其體外溶出度和減少批間差異,多采用固體分散體流化床工藝技術(shù)。該工藝可使藥物顆粒高度分散,其溶出度、含量均勻性、流動(dòng)性、可壓性都得到提高。

    本文中運(yùn)用風(fēng)險(xiǎn)評估工具,對頂噴流化床制粒工藝進(jìn)行深入研究,深入了解流化床制粒工藝關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn),最終形成頂噴流化床制粒風(fēng)險(xiǎn)控制策略,應(yīng)用此控制策略可得到質(zhì)量可控和質(zhì)量穩(wěn)定的產(chǎn)品。風(fēng)險(xiǎn)評估可應(yīng)用到各個(gè)工藝中,只有對工藝風(fēng)險(xiǎn)充分的了解和研究,才能有效避免產(chǎn)品工藝放大失敗的情況[1]。

    1 儀器與材料

    JJ5000 電子天平(常熟市雙杰測試儀器廠),WBF-2G 多功能流化床(重慶英格造粒包衣技術(shù)有限公司),GL-3250C 磁力攪拌器(海林市其林貝爾儀器制造),SYH-5 三維運(yùn)動(dòng)混合機(jī)(江陰嘉源藥化設(shè)備有限公司),HBD-30 料斗混合機(jī)(創(chuàng)志機(jī)電科技發(fā)展(江蘇)股份有限公司),ZPS-008旋轉(zhuǎn)壓片機(jī)(上海天祥健臺(tái)制藥機(jī)械有限公司),Mastersizzer3000 激光粒度檢測儀(Malvern Panalytical 公司),YD-35 智能片劑硬度儀(天津天大天發(fā)科技有限公司)。

    替米沙坦(威特(湖南)藥業(yè)有限公司),葡甲胺(MERCK & CO., INC.),氫氧化鈉(四川金山制藥有限公司),聚維酮(ISP Technologies,Inc),甘露醇、山梨醇(廣西南寧化學(xué)制藥有限責(zé)任公司),硬脂酸鎂(安徽山河藥用輔料股份有限公司)。

    2 方法與結(jié)果

    2.1 通過矩陣分析關(guān)鍵工藝變量對CQAs 的影響的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別

    基于先前的考察和初始實(shí)驗(yàn),在矩陣分析中將變量定性地排序(影響分為低、中、高),結(jié)果見表1、2。結(jié)果流化床工藝風(fēng)險(xiǎn)排序最高。為了更好地理解這個(gè)工藝流程和制定一個(gè)合適的控制策略,可使用實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)(DoE)評估排名較高的變量。

    Table 1 Initial qualitative risk analysis of critical process parameters(CPPs) based on matrix analysis and its effect on critical quality attributes (CQAs) in process表1 關(guān)鍵工藝參數(shù)基于矩陣分析的初始定性風(fēng)險(xiǎn)分析對工藝過程中的關(guān)鍵質(zhì)量屬性(CQAs)的影響

    Table 2 Initial qualitative risk analysis of critical process parameters(CPPs) based on matrix analysis and its effect on critical quality attributes (CQAs) in finished product表2 關(guān)鍵工藝參數(shù)基于矩陣分析的初始定性風(fēng)險(xiǎn)分析對成品的關(guān)鍵質(zhì)量屬性(CQAs)的影響

    2.2 通過失效模型分析風(fēng)險(xiǎn)評估

    在替米沙坦片的制備工藝中,流化床制粒工藝是高風(fēng)險(xiǎn)的最關(guān)鍵步驟,其對一個(gè)或多個(gè)工藝過程和成品CQAs 影響明顯。如噴液速度:較高液體流量將產(chǎn)生較大的液滴和導(dǎo)致顆粒過大;霧化壓力:較高的壓力將產(chǎn)生較細(xì)的液滴,導(dǎo)致較小的顆粒;流化空氣流量:較高的空氣流量將引起磨損和快速蒸發(fā),產(chǎn)生較小的顆粒和細(xì)粉[2]。適當(dāng)?shù)目諝饬鲃?dòng)應(yīng)使流化效果更好而不引起堵塞過濾器現(xiàn)象,空氣流動(dòng)可影響工藝的收率。

    風(fēng)險(xiǎn)包括危害的嚴(yán)重程度、風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性和對風(fēng)險(xiǎn)的檢測能力[2-3]。因此失效模型效果分析的風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)先數(shù)中作為風(fēng)險(xiǎn)管理的結(jié)果對風(fēng)險(xiǎn)水平進(jìn)行定量評估[1]。如表3 總結(jié)所示,流化床制粒工藝為關(guān)鍵工藝步驟,風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)先數(shù)為54,因此應(yīng)優(yōu)先對此工藝進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估。

    Table 3 Effect of quantitative failure model effect analysis of CPPs on CQAs of In-processe or finished product表3 關(guān)鍵工藝參數(shù)的定量失效模型效果分析對過程中或成品關(guān)鍵質(zhì)量屬性的影響

    2.3 通過生成基于空間設(shè)計(jì)和多變量數(shù)據(jù)分析的DoE 進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估

    基于定性的矩陣分析和定量的失效模型效率分析,流化床工藝具有較高的風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)先級。

    根據(jù)早期的實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),關(guān)鍵工藝變量的水平如超過設(shè)定的水平范圍容易發(fā)生失敗,在實(shí)際情況下CCD 比BBD(Box–Behnken design)能更好的擬合因素與響應(yīng)值的曲面相關(guān)性,但基于早期的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵工藝變量的水平如超過設(shè)定的水平范圍容易發(fā)生失敗,響應(yīng)值不容易達(dá)到接受標(biāo)準(zhǔn)。因此,選擇BBD 的風(fēng)險(xiǎn)評估實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。因素水平噴速、風(fēng)量、霧化壓的取值范圍也是根據(jù)失敗實(shí)驗(yàn)的結(jié)果來確定的。

    通過使用響應(yīng)面法來分析關(guān)鍵工藝參數(shù)對產(chǎn)品質(zhì)量的影響,即三水平的BBD(Box–Behnken design)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì),用于建立設(shè)計(jì)空間,通過及時(shí)測量關(guān)鍵工藝參數(shù)來分析和控制制備過程[2]。表4 為考察的因素水平與接受校準(zhǔn),表5 為二次方程模型的BBD 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)以及實(shí)驗(yàn)所得的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,對所得實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)一步分析可得出各關(guān)鍵工藝參數(shù)對產(chǎn)品質(zhì)量影響的關(guān)系[4]。

    Table 4 Factors and responses表4 考察因素水平與接受標(biāo)準(zhǔn)

    Table 5 BBD experimental design and results of quadratic equation model表5 二次方程模型的BBD 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果

    圖1 為一個(gè)自變量與另一個(gè)自變量之間的二維響應(yīng)面圖,并明確顯示了可接受的范圍和失敗的邊緣。

    Fig. 1 2D response surface diagram of variables and independent variables圖1 變量與自變量的二維響應(yīng)面圖

    根據(jù)BBD 試驗(yàn)擬選取噴速(A)、風(fēng)量(B)和霧化壓力(C)作為影響因素,以粒徑分布和收率的總評歸一值(OD)為評價(jià)指標(biāo),根據(jù)Hassan 公式di=(Yi-Ymin)/(Ymax-Ymin)對各指標(biāo)進(jìn)行均一化處理[5]。其中,Yi 為實(shí)測值,Ymin和Ymax分別指每一指標(biāo)在不同試驗(yàn)中測得的最小值和最大值。OD=(d1+ d2+ d3+ …dk)/k(k 為指標(biāo)數(shù))。

    利用Design Expert 以歸一值OD 為因變量對各因素進(jìn)行二次多元回歸擬合,得到總評歸一值(OD)對噴速(A)、風(fēng)量(B)和霧化壓力(C)的二項(xiàng)多次回歸模型方程為:OD=0.52+0.14A-0.22B-6.2×10-2C-7.8×10-3AB-1.2×10-2AC-8.7×10-3BC+1.6×10-2A2+2.7×10-2B2-7.9×10-2C2。根據(jù)表6 的擬合結(jié)果,AC、BC、BC、A2、B2、C2的P 值均大于0.1,表明在模型中對響應(yīng)值影響不顯著。因此,消除不顯著參數(shù)后,OD 為因變量的回歸模型方程為:

    根據(jù)表6 的方差分析結(jié)果,此模型P 值為0.000 7<0.05,說明此模型具有顯著性,可作為評價(jià)此次實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的模型。其中失擬值Lack of Fit 的P 值為0.157 5>0.05,說明失擬效果不顯著,模型擬合度較高??勺鳛轭A(yù)測自變量對因變量(OD)的模型。自變量與因變量的三維響應(yīng)圖見圖2,結(jié)果表明兩者具有明顯的線性關(guān)系。

    Table 6 Quadratic equation model significance test(OD)表6 二次方程模型顯著性檢驗(yàn)(OD)

    Fig. 2 3D response surface diagram of response (OD) with the factors of fluidization air flow, spray rate and atomizati on pressure圖2 風(fēng)量、噴速和霧化壓力因素與響應(yīng)值(OD)的三維響應(yīng)圖

    在通過ANOVA 分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)并獲得最終方程之后,使用Design Expert 軟件中的“數(shù)值優(yōu)化”選項(xiàng)選擇每個(gè)因子和響應(yīng)的期望目標(biāo)。搜索目標(biāo)從隨機(jī)起點(diǎn)開始,然后按照表4 中提到的目標(biāo)與可接受范圍,從設(shè)計(jì)空間中的幾個(gè)點(diǎn)開始搜索即可提高找到“最佳”局部最大值的機(jī)會(huì)[2]。表7中給出10 個(gè)起點(diǎn)默認(rèn)值,通過在等值線圖上疊加或疊加關(guān)鍵響應(yīng)等值線,在Design Expert 軟件中通過“圖形優(yōu)化選項(xiàng)”直觀地搜索最佳方案。根據(jù)表7 的Desirability 值,其Desirability 值越大表明響應(yīng)值的實(shí)際結(jié)果與預(yù)測結(jié)果一致的可能性越大,因此,選定最大的Desirability 值的組合作為最佳組合。即第1 個(gè)組合為最佳工藝參數(shù)組合,噴速為12.0 g·min-1,風(fēng)量為35.0 m3·h-1,霧化壓力為1.58 bar。

    Table 7 "Numerical optimization" constraints and 10 possible solution combinations表7 “數(shù)值優(yōu)化”約束條件和10 個(gè)可能的解決方案組合

    2.4 優(yōu)化驗(yàn)證試驗(yàn)

    以O(shè)D 值對最佳工藝進(jìn)行預(yù)測,通過優(yōu)化所得工藝參數(shù)進(jìn)行驗(yàn)證試驗(yàn)。根據(jù)優(yōu)化結(jié)果,使用表7 中第1 組工藝參數(shù)制備替米沙坦片,測定最終結(jié)果的OD 值為0.940,其預(yù)測OD 值為0.951,相比于預(yù)測值,偏差率為-1.2%,表明驗(yàn)證結(jié)果與模型預(yù)測值基本一致,優(yōu)化結(jié)果可靠。

    3 討論

    a. 基于定性初始風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的矩陣分析和定量風(fēng)險(xiǎn)的失效模型效率分析,影響工藝過程和成品的關(guān)鍵質(zhì)量參數(shù)風(fēng)險(xiǎn)程度最高是流化床工藝。即流化床制粒工藝是影響替米沙坦片質(zhì)量的關(guān)鍵工藝。

    b. 對流化床制粒工藝參數(shù)進(jìn)行空間設(shè)計(jì)和多變量數(shù)據(jù)分析的DoE 設(shè)計(jì),確定流化床制粒工藝各關(guān)鍵工藝因素對產(chǎn)品質(zhì)量影響的關(guān)系,如噴速、風(fēng)量、霧化壓力均影響顆粒的粒徑分布,其中噴速與風(fēng)量影響最顯著,而風(fēng)量影響收率最顯著。通過優(yōu)化設(shè)計(jì)空間,從而獲得穩(wěn)健耐用的設(shè)計(jì)空間,基于穩(wěn)健的設(shè)計(jì)空間,可得到質(zhì)量穩(wěn)定的產(chǎn)品。

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