Introducción

La mayoría de los productos farmacéuticos, estan compuestos por componente (S) activos e inactivos que se mezclan de alguna forma. Aunque la distribución del tamaño de las partículas de los componentes individuales se determinan fácilmente previo a la mezcla, resulta mucho más difícil hacerlo después. El fármaco activo,  suele ser  el ingrediente(s) (API) o componente más valioso presente en una mezcla y como tal tiende a ser el enfoque de la mayoría de los análisis cuantitativos realizados.

La caracterización de una partícula específica dentro de la mezcla  proporciona información sobre la homogeneidad y potencia de el componente individual. Además puede indicar si la partícula  ha cambiado su tamaño o forma en el proceso de fabricación, que pueda resultar en posibles problemas en su  desempeño. Los métodos mas comunes para realizar tales análisis es mediante la microscopía manual con identificación visual del activo dentro de las partículas en una dispersión de la mezcla, lo que insume mucho tiempo, es un método subjetivo e inexacto.

Esta nota de aplicación describe cómo la combinación del análisis de imagen automatizada con espectroscopía Raman en el  Morphologi G3-ID  se puede aplicar para aumentar la precisión y la robustez de este tipo de mediciones e Identificar químicamente y aislar las partículas de interés en  la formulación de una crema tópica.

Método

Un tópico comercialmente disponible es una crema que contiene dos componentes activos. Los ingredientes se dispersaron manualmente en un portaobjeto recubierto con aluminio en una fina capa.

Una biblioteca de referencia espectral fue creada tomando espectros puntuales individuales de muestras de los activos “puro” por separado.

La muestra fue medida automáticamente mediante análisis de imágenes en el Morphologi G3-ID según un Procedimiento operativo estándar (POE)que determinó el tamaño de partícula y distribuciones de forma de la mezcla.

El análisis también determinó las coordenadas  x-e individual de cada partícula medida , y estas estas fueron utilizadas para direccionar la parte Raman del análisis y determinar la identidad química de las partículas de interés. Los espectros de partículas fueron preprocesados para minimizar la variación de la línea base y normalizado para minimizar las diferencias en las intensidades de los picos.

La identidad química de una partícula es determinado correlacionando su espectro contra los espectros de la biblioteca. La correlación se realizó a partir de 1250 hasta – 1730 cm-1, en lugar de todo el rango espectral, ya que el truncado incluía las principales bandas de ambos activos. Cuanto más similar sea el espectro de las partículas al que se encuentra al componente en la biblioteca, más próxima será su correlación a 1. La Figura 1 muestra un ejemplo de Imágenes de partículas y espectros Raman para los dos activos de interés.

Las partículas se clasificaron aún según su identidad química.

A partir del tamaño individual de cada partícula se determinaron las distribuciones (PSD) para cada una de las poblaciones de sustancias.

Resultados

Los resultados del análisis Automatizado por imágenes no podría por sí solo ser utilizado para diferenciar entre las dos API, ya que ambas  resultan ser morfológicamente similares. La Figura 1 muestra un ejemplo de partículas que son similares en forma pero tienen espectros Raman bastante diferentes.

Figure 1: Spectra from particles with similar morphology.

La Figura 2 muestra el diagrama de dispersión con la calificación de correlación para el activo 1 frente a la calificación de correlación para el activo 2 junto con un ejemplo representativo de imágenes  de partículas. La información química permite una inequívoca diferenciación de las dos poblaciones de activos. Las clases se aplicaron a los resultados basados en la correlación química que permitió separar las partículas individuales de los dos componentes activos del resto de la mezcla. Luego se determinó las distribuciones de tamaño de partículas (PSD) de cada uno.

Figure 2: Scattergram of active 1 versus active 2.

La Figura 3 muestra la superposición del Diámetro circular  equivalente (CED), Distribuciones en volumen de la crema en la muestra analizada y las dos API individuales de las poblaciones químicamente definidas.

Lo que indica que en la muestra de crema analizada, las partículas del API2 contribuyen al extremo mayor tamaño de la distribución , y con el API 1contribuyendo más con las partículas más pequeñas en la formulación.  

La Figura 4 muestra las proporciones de los dos activos en la mezcla en relación con cada uno en el gráfico de clasificación de recuento porcentual. Esto muestra que hubo aproximadamente tres veces más en cantidad de partículas del API 2 que Partículas API 1 en la muestra analizada.

Figure 4: Classification chart by percentage count.

Conclusión

La combinación en un solo instrumento de las tecnologías de caracterización automática de partículas por imágenes y Espectrometría Raman, permiten identificar cada componente individual dentro de una mezcla y su comparación.

Una herramienta de este tipo le ayudara a obtener una mejor comprensión del producto en muchas de las áreas de la industria farmacéutica, desde el punto de vista regulatorio, hasta la resolución de problemas. No está limitado solo al uso farmacéutico, si no es aplicable a otras muestras activas a Raman.