Analytik von Biopharmazeutika

Rubrik: Analytik

(Treffer aus pharmind, Nr. 09, Seite 1490 (2013))

Dill D | Watt S

Analytik von Biopharmazeutika / Aktuelle Entwicklungen der Massenspektrometrie in der Analytik von Biopharmazeutika · Dill D, Watt S · A&M STABTEST GmbH, Mainz
Seit einigen Jahren steigt weltweit die Entwicklung und Marktzulassung von Biopharmazeutika. Diese haben nicht nur ein weitaus größeres Molekulargewicht als chemisch synthetisierte Wirkstoffe, sondern besitzen auch eine komplexe Struktur mit unterschiedlichen Modifikationen. Da Proteine in lebenden Zellen produziert werden, ist die Produktqualität stark abhängig vom gesamten Kultivierungsprozess inklusive dem Downstream Processing. Um den Einfluss des Prozesses auf die Produktqualität zu verstehen, muss eine umfangreiche strukturelle Charakterisierung durchgeführt werden. Moderne Massenspektrometer mit hoher Auflösung und Massengenauigkeit ermöglichen eine detaillierte Untersuchung der Proteinstruktur. Mittels spezialisierter Softwarelösungen können vergleichende Untersuchungen durchgeführt werden, um z. B. Einflüsse des Herstellungsprozesses zu prüfen oder die Komparabilität von ...

Auswertung und Optimierung von Haltbarkeitsuntersuchungen bei pharmazeutischen Produkten / 2. Mitteilung: Anwendung

Rubrik: Originale

(Treffer aus pharmind, Nr. 12, Seite 1279 (2002))

Dill D

Auswertung und Optimierung von Haltbarkeitsuntersuchungen bei pharmazeutischen Produkten / 2. Mitteilung: Anwendung / Dill D
Auswertung und Optimierung von Haltbarkeitsuntersuchungen bei pharmazeutischen Produkten 2. Mitteilung: Anwendung*) Martin Holz a, Donald Dill b, Christoph Kesselheim c und Theo Wember d Datenanalyse Dr. Holz a, Neuenburg, A & M Stabtest b, Mainz, Byk Gulden c, Singen, und Statistikberatung d, Waltrop Bei Planung und Analyse von Haltbarkeitsuntersuchungen kann der systematische Einsatz versuchsplanerischer Methoden in Verbindung mit Regressionsverfahren zu einer sensiblen Prüfung relevanter Effekte eingesetzt werden. Erhebliche Resourcen-Einsparung ist möglich, ohne die Leistungsfähigkeit (Power) der Studie wesentlich zu gefährden. In einem ersten Teil dieser Publikationsfolge wurden die theoretischen Grundlagen dieser Methodik erläutert. In dem nachfolgenden zweiten Beitrag wird der Einsatz der Verfahren an einem Alltagsbeispiel aus der pharmazeutischen Industrie dargestellt, wobei zeitgemäße Software zum Einsatz kommt. Besonderes Gewicht wird auf das Verhältnis von Sparpotential zur Leistungsfähigkeit gelegt. Key words Haltbarkeitsuntersuchung · Regressionsanalyse · Studiendesign, lineares Modell, Matrixing, D-optimales Design   *)1. Mitteilung mit dem Titel „Grundlagen“ siehe Pharm. Ind. 63, Nr. 1 , S . 85 (2001).   © ECV- Editio Cantor Verlag (Germany) 2002  

Auswertung und Optimierung von Haltbarkeitsuntersuchungen bei pharmazeutischen Produkten / 1. Mitteilung: Grundlagen

Rubrik: Originale

(Treffer aus pharmind, Nr. 01, Seite 85 (2001))

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Auswertung und Optimierung von Haltbarkeitsuntersuchungen bei pharmazeutischen Produkten / 1. Mitteilung: Grundlagen / Dill D
Auswertung und Optimierungvon Haltbarkeitsuntersuchungen bei pharmazeutischen Produkten 1. Mitteilung: Grundlagen Martin Holz a, Donald Dill b, Rudolph Frank c und Theo Wember d Datenanalyse Dr. Holza, Neuenburg, A & M Stabtestb, Mainz, Hoffmann-La Roche AGc, Basel (Schweiz), und Statistikberatungd, Waltrop Die behördliche Anforderung, die Haltbarkeitsdauer eines pharmazeutischen Produkts mit einer hinreichenden statistischen Sicherheit anzugeben und den Einfluß der relevanten Einflußfaktoren zuverlässig abzuschätzen, erfordert einen hohen zeitlichen, logistischen und analytischen Aufwand. Um dieses Ziel zu erreichen, erlaubt das Rahmenwerk der ICH-Guideline für Stabilitätsprüfungen einen weiten Spielraum für die Versuchsplanung und Auswertung von reduzierten Haltbarkeitsstudien mit einem Matrixing- und Bracketing-Konzept. Die vorliegende Arbeit zeigt, wie durch individuell angepaßte D-optimale Versuchspläne und multiple Regressionsrechnung die Präzision der Haltbarkeitsdauerschätzung deutlich erhöht und der experimentelle Aufwand gleichzeitig vermindert wird. Mit moderner statistischer Software ist die Erstellung und Analyse individueller optimaler Pläne auch dem Nichtmathematiker möglich. Die großen Vorteile der gemeinsamen Auswertung aller beteiligten Faktoren in einem generellen linearen Modell wird dargestellt gegenüber der separaten einfachen linearen Regression an die Zeitverläufe einzelner Chargen, Packungsarten oder Temperaturen. Der FDA-Empfehlung, bei der Entscheidung über das Zusammenfassen (‘pooling’) von Chargen, Packungen etc. generell ein Irrtumsniveau von a = 0,25 zuzulassen, werden praxisgerechte Alternativen auf Basis von Trennschärfevorhersagen gegenübergestellt. Dabei wird die statistische Signifikanz eines Effekts von seiner praktischen Relevanz unterschieden. Das Verfahren stellt sicher, daß relevante Effekte auch als signifikant erkannt werden. Die Problematik der Behandlung von nur drei Chargen als repräsentative Zufallsstichprobe und die besondere Fehlerstruktur analytischer Assays werden diskutiert. In einem zweiten Teil in „die pharmazeutische industrie“ wird ein praktisches Beispiel der Anwendung der vorgestellten Verfahren behandelt werden.   © ECV- Editio Cantor Verlag (Germany) 2001