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如何利用激光光譜設備控制藥品中的微粒污染

瀏覽次數:1391 發布日期:2021-7-12  來源:本站 僅供參考,謝絕轉載,否則責任自負
采用激光光譜設備進行微粒快速目視檢查和化學分析

本文闡述了如何使用光學顯微鏡和激光誘導擊穿光譜(LIBS)相結合的二合一方法識別制藥行業中的微粒污染物。藥物和靜脈注射溶液等藥品的微粒污染可能會導致嚴重問題。為消除藥品微粒污染,最重要的是能夠快速、準確地識別污染,甚至能夠快速找到污染源。激光誘導擊穿光譜可以對材料進行快速的多元素分析。本文介紹的二合一方法可以同時提供目視檢查(顏色和形狀)和化學(成分)分析,可快速、可靠地識別非監管環境中的微粒污染物。本文討論的解決方案還可以用于制藥工業的污染物識別和根本原因分析。
 

引言
醫藥產品中的微粒污染,例如藥物(液體和固體藥片)、靜脈注射(IV)/輸液溶液、滴眼液和吸入器 [1-7],里存在的微粒污染,可能會對重癥患者造成重大威脅。為了保證醫藥產品的質量和安全,識別和消除藥品中的微粒污染至關重要。然而,如果只對微粒進行目視檢查,可能難以找到污染源。對微粒進行化學分析更容易找到污染源,但最常用的掃描電子顯微鏡和能量色散光譜(SEM/EDS)方法不僅流程復雜、耗時長,且無法揭示微粒顏色信息 [3,7]。光學顯微鏡和激光誘導擊穿光譜(LIBS)相結合的二合一材料分析方法,可以確定微粒的形狀、大小、顏色和組成,快速、可靠且經濟實惠[8]。它可以同時對微粒污染物進行目視檢查和化學分析,而不需要額外進行樣品制備或使用多臺儀器。目前用于研發和工程實驗室等非監管環境的DM6 M LIBS 二合一材料分析系統在制藥工業污染根本原因分析方面表現出巨大潛力 [9]。

制藥工業中的微粒污染
醫藥產品中的微粒污染,如藥品(液體和固體藥片/片劑),靜脈注射(IV)/輸液溶液、滴眼液和吸入器等的微粒污染,來源廣泛(包括溶液、包裝、密封件中的未溶解殘留物等)[1-4]。微粒污染物的組成多種多樣,包括金屬、玻璃和合成(橡膠)材料等[1,3,4]。微粒污染可能會對患者造成威脅,因為它們可能會導致敗血癥、全身炎癥反應綜合征(SIRS)、器官功能障礙或衰竭、靜脈炎和肉芽腫性肺動脈炎 [4-6]。

微粒污染識別可以分為幾個步驟。第一步是用光學顯微鏡進行目視檢查,以確定微粒的大小、形狀、顯微結構和顏色,并對它們進行計數。下一步是對微粒進行化學分析,以確定成分,更容易找到微粒來源(根本原因分析)。微粒化學分析通常使用SEM/EDS進行,然而,SEM/EDS需要將樣品轉移到真空室將污染微粒分離出來,成本高昂、耗時長。二合一方法對微粒的目視檢查和化學分析更有效(見圖1)。
 

圖1:二合一方法以及SEM/EDS的根本原因分析流程比較。二合一方法不需要額外進行樣品制備,也不需要使用多臺儀器,分析在空氣中進行,而不需要在真空中進行,目視檢查和化學分析更快。

微粒分析
僅進行目視檢查時,不同金屬微粒(高合金或低合金鋼、鋁合金等)的外觀非常相似,有時很難確定微粒污染源。在這種情況下,對微粒進行瞬時成分分析將極有助于有效找到微粒來源,從而有效減少藥品中的污染物。然而,如上所述,使用SEM/EDS進行成分分析,過程緩慢、繁瑣。

使用二合一解決方案,如徠卡顯微系統的 DM6 M LIBS,比SEM/EDS更具優勢(圖1)。例如,使用LIBS元素分析可以看到微粒的真實顏色,從而快速有效地確定污染源。當僅憑目視檢查還不夠時,用戶可以根據LIBS光譜中的光譜指紋和特征信號來識別微粒。因此,LIBS可以提供與藥品微粒污染相關的有用元素信息。

在下圖2A-E中,用光學顯微鏡對不同材料組成的微粒進行成像,并使用 DM6 M LIBS 二合一方法用LIBS進行分析。
 
圖2A:可能來自容器蓋的鋁(Al)合金微粒
 
圖2B:含鐵(Fe)、大量鉻(Cr)、少量錳(Mn)的高合金鋼微粒。
 
圖2C:由鈉(Na)、鋇(Ba)、鋰(Li)、鎂(Mg)或鈣(Ca)組成的復雜玻璃微粒(氧化硅)
 
圖2D:未知類型的橡膠微粒,含碳有機聚合物[C]。
 

圖2E:黃銅微粒,銅(Cu)和鋅(Zn)的合金
 

不同的金屬微粒(鋼和鋁合金)可能具有相似外表,因此使用二合一方法進行快速成分分析,將極有助于更有效地尋找微粒來源,以進行制藥工業的根本原因分析。即使在外觀上存在差異,如顏色(參見圖2D中黑色橡膠微粒或圖2E中金色/黃色黃銅微粒),也可以通過LIBS驗證所假設的微粒組成。
 

總結與結論
使用高分辨率光學顯微鏡和激光誘導擊穿光譜(LIBS)相結合的二合一方法,例如DM6 M LIBS, 可以同時對污染微粒進行目視檢查和化學分析。對于非管制環境,二合一方法是一種更實用的有效識別和消除污染源的解決方案。二合一方法不需要額外進行樣品制備或使用多臺儀器,大大節省了時間。二合一方法可以更快、更簡便地進行根本原因分析,從而更有效地減少患者使用藥品的風險。

 
參考文獻 
  1. G.L. Shearer, Contaminant Identification in Pharmaceutical Products, The Microscope (2003) vol. 51, iss. 1, pp. 3-10.
  2. A. Scatena, Foreign particulate analysis can identify contaminants hiding in your product materials that impact performance, quality, and safety, Materials Analysis, Gateway Analytical.
  3. Jordi Labs, Residue and Particulates Identification in Pharmaceutical Products, AZO Materials (10 Nov 2017) Article 14756.
  4. T. Standl, Particles In Parenteral Injection Solutions: A Report About The PDA Convention Europe,  2017, Kompakt Anästhesiologie und Intensivmedizin (2018).
  5. J.W. Puntis, K.M. Wilkins, P.A. Ball, D.I. Rushton, I.W. Booth, Hazards of parenteral treatment: do particles count?, Archives of Disease in Childhood (1992) vol. 67, iss. 12, pp. 1475-1477.
  6. M. Perez, B. Décaudin, A. Maiguy-Foinard, C. Barthélémy, G. Lebuffe, L. Storme, P. Odou, Dynamic Image Analysis To Evaluate Subvisible Particles During Continuous Drug Infusion In a Neonatal Intensive Care Unit, Scientific Reports (2017) vol. 7, art. num. 9404, DOI: 10.1038/s41598-017-10073-y.
  7. T. Jack, B.E. Brent, M. Boehne, M. Müller, K. Sewald, A. Braun, A. Wessel, M. Sasse, Analysis of particulate contaminations of infusion solutions in a pediatric intensive care unit, Intensive Care Medicine (2010) vol. 36, pp. 707–711, DOI: 10.1007/s00134-010-1775-y.
  8. J. DeRose, K. Scheffler, Cleanliness Analysis with a 2-methods-in-1 solution: See the particles and know their composition at the same time, Science Lab (2019) Leica Microsystems.
  9. S. Nisar, G. Dastgeer, M. Shafiq, M. Usman, Qualitative and semi-quantitative analysis of health-care pharmaceutical products using laser-induced breakdown spectroscopy, Journal of Pharmaceutical Analysis (2019) vol. 9, iss. 1, pp. 20-24, DOI: 10.1016/j.jpha.2018.10.003.

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