06.06.2019
Die Optima einer HPLC-Trennung - Teil 3 Optima vs. Zielgröße
Dr. Hans-Werner Bilke , LC-Pharm-HPLC-Expert Service
QbD-Konzepte werden zunehmend zur Sicherung der Qualität von analytischen Methoden in pharmazeutischen Unternehmen benutzt. Um einem höheren Standard auch in der Qualität von HPLC-Methoden zu erreichen, fordert die Zulassungsbehörde FDA zunehmend eine systematischere Planung von Versuchen zur Methodenentwicklung.
Für die Definition des Designspace im multidimensionalen Raum wurden sowohl Einflussgrößen als auch Zielgrößen festgelegt und Experimente zur Findung des Designspace um den globalen robusten Arbeitspunktes der HPLC-Trennung mithilfe softwaregestützter statistischer Versuchsplanung (DoE) ausgeführt und visualisiert.
Das hierfür benutzte QbD-Konzept der Multi-Einflussgrößen-/Multi-Zielgrößen-Optimierung mit 6 Einflussgrößen und 10 Zielgrößen zeigt eine eindeutige Abhängigkeit der gefundenen Optima bzw. deren Robustheit von der Zahl der gewählten Zielgrößen an und ist bei einer Trennungsoptimierung mit mehreren Einflussgrößen und mehreren Zielgrößen immer zu beachten.
Zielgrößen der HPLC-Trennungsoptimierung:
Allgemein beschreiben Zielgrößen das Ergebnis eines Versuches. Sie können Messwerte sein, aber auch Größen, die aus einem oder mehreren Messwerten errechnet werden. Die Auswahl der Zielgrößen für eine HPLC-Trennungsoptimierung gestaltet sich ziemlich schwierig. Um möglichst alle Ziele einer Versuchsreihe abzubilden, benötigt man also mehrere Zielgrößen. Dabei treten häufig Zielkonflikte zwischen den Zielgrößen auf. Einstellungen der Einflussgrößen, die für eine Zielgröße günstig sind, können für andere Zielgrößen ungünstig sein. Wichtig ist, dass die Untersuchungsziele erfasst werden.