紫外线成像用于快速在线测定不同无色API在人工神经网络的平板电脑中的含量
Máté Ficzere1, Lilla Alexandra Mészáros1, Anna Diószegi1
1Department of Organic Chemistry and Technology, Faculty of Chemical Technology and Biotechnology, Budapest University of Technology and Economics, Műegyetem rkp 3., H-1111 Budapest, Hungary.
International journal of pharmaceutics
|May 3, 2024
概括
一个新的紫外线成像系统可以快速,非破坏性地分析药片中的活性药物成分 (API) 含量. 这项技术可以准确地在线确定API,提高药品质量控制.
科学领域:
- 制药技术 制药技术 制药技术
- 分析化学 分析化学
- 频谱学是一种光谱学.
背景情况:
- 准确确定活性药物成分 (API) 含量对于药品质量控制至关重要.
- 目前的API内容确定方法可能耗时且具有破坏性.
- 需要快速的,非破坏性的分析技术,用于在线或在线制药分析.
研究的目的:
- 开发和验证一种新的,高分辨率的,快速的紫外线成像系统,用于在药片中非破坏性地确定API含量.
- 为了评估系统的性能,使用阿姆洛迪平和瓦尔萨坦作为模型化合物.
- 将紫外线成像方法与传统的破坏性紫外线测量技术进行比较.
主要方法:
- 采用了一种使用基于LED的紫外线照明 (385-395nm) 的新型紫外线成像系统.
- 摄取了含有阿姆洛迪平或瓦尔萨坦的片剂的图像.
- 从RGB图像中提取蓝色和绿色颜色组件,并将其作为人工神经网络 (ANN) 的输入,用于API内容预测.
- 一个破坏性的,基于溶液的传输紫外线测量作为参考方法.
主要成果:
- 紫外线成像系统实现了快速 (50毫秒) 和非破坏性的API含量确定.
- 在优化后,ANN模型预测了API含量与较低的相对误差:4.41%的阿姆洛迪平和3.98%的瓦尔萨坦.
- 该系统证明了无色API的有效性,具有明显的紫外线光特性.
结论:
- 拟议的基于紫外线成像的系统是快速,在线,非破坏性的API内容选的可行工具.
- 这项技术有可能通过100%的查显著改善药品质量控制和过程理解.
- 该系统为API内容分析提供了传统破坏性方法的有希望的替代方案.
