一种可概括的方法来预测小分子制药化合物的保留时间,跨逆相HPLC列
Zhenqi Shi1, Yuyan Yi1, Eddie Madrigal1
1Synthetic Molecule Pharmaceutical Science, gRED, Genentech, Inc., 1 DNA Way, South San Francisco, CA, 94080, United States.
本研究引入了一种新的定量结构保留关系 (QSRR) 框架,用于预测不同HPLC列和方法的染色学保留时间. 这种方法使用机器学习和多列数据库来实现准确的保留时间转移,而无需对新列的先前数据.
科学领域:
- 分析化学 分析化学
- 染色体学 染色体学 是一种染色体学.
- 制药科学 制药科学
背景情况:
- 定量结构保留关系 (QSRR) 模型通常预测单个或有限的高性能液态染色学 (HPLC) 列上的保留时间 (Rt).
- 在制药化学制造和控制 (CMC) 中,将RT跨越不同的静止阶段 (SP) 和移动阶段 (MP) 对于方法开发和跨实验室的数据桥接至关重要.
- 现有的单列QSRR模型往往不足以满足制药开发的复杂需求.
研究的目的:
- 在逆相HPLC (RP-HPLC) 中开发一种新的方法,用于在不同的静止阶段 (SP) 和移动阶段 (MP) 中转移保留时间.
- 创建一个通用的QSRR框架,不需要在目标列上预先存在的Rt数据.
- 提高Rt预测的准确性和通用性,以指导HPLC方法开发和生命周期管理.
主要方法:
- 开发Genentech多列保留时间 (GMCRT) 数据库,包括20个SP和多个pH水平的51种化合物.
- 从疏水式减法模型 (HSM) 和乙保留因子中纳入SP选择性参数.
- 机器学习方法的应用,特别是部分最小平方 (PLS) 和人工神经网络 (ANN),用于RT预测.
主要成果:
- 与直接映射相比,PLS和ANN模型在预测新SP上的Rt方面表现出更好的准确性,特别是对于具有显著选择性差异的列.
- 开发的框架成功地将保留时间转移到SP和MP之间,而不需要在目标列上先前的Rt数据.
- 该方法可将其推广到任何具有已知的选择性参数的RP-HPLC列,并具有可回调的机制,以提高适应性.
结论:
- 一个新的QSRR框架结合了SP和MP的生理化学特性,可以进行可转移的保留时间预测.
- 该框架简化了RP-HPLC方法开发和制药CMC中的生命周期管理.
- 该方法为复杂的染色学应用中对Rt预测提供了更全面和更可概括的解决方案.
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