소개
API(활성 제약 성분) 및 부형제의 안정성은 보관 조건과 직접적인 관련이 있습니다: 부적절한 온도(너무 따뜻하거나 너무 차가운)에서 보관하면 효능, 안전성 및 유통기한에 영향을 미칠 수 있습니다. WHO(세계보건기구) 및 ICH(국제의약품규제조화위원회) 가이드라인에 명시된 의약품 보관 안정성 테스트는 최소 6개월이 소요됩니다. [1, 2]
특정 온도 조건에서 물질의 안정성에 대한 초기 정보는 처음 몇 시간 내에 얻을 수 있습니다. 이를 위해 물질의 분해 과정(열분해, 용해, 탈수)의 동역학을 평가하고 장시간 등온선 동안의 거동을 파악하는 데 사용합니다. 이를 통해 API/부형제의 초기 분류를 신속하게 수행할 수 있습니다.
다음에서는 인산수소칼슘 이수화물의 탈수 반응 동역학, CaHPO4-2H2O(DCP라고도 함)를 설정합니다. 이를 위해 다양한 가열 속도에서 수행된 열무게 측정을 사용하여 NETZSCH Kinetics Neo 소프트웨어를 통해 반응 동역학을 평가합니다.
측정 조건
DCP는 정제에 일반적으로 사용되는 필러입니다. 측정에 사용된 물질은 JRS Pharma에서 친절하게 제공했습니다(상품명: Emcompress®). 실험 조건은 표 1에 요약되어 있습니다.
표 1: 테스트 조건
장치 | TG 209 F1 Nevio 브루커 옵틱스의 FT-IR 분광기(PERSEUS® 커플링) | TG 209 F1 Nevio |
|---|---|---|
| 샘플 | DCP Emcompress®(JRS 제약) | |
| 시료 질량 | 3.71 mg | 3.71 mg ~ 4.30 mg |
| Crucible | 폐쇄형 Concavus® (Al), 피어싱 뚜껑 포함 | |
| 온도 프로그램 | 30°C ~ 300°C | |
| 가열 속도 | 10 K/min | 1 K/min ~ 20 K/min |
측정 결과
DCP에서의 TGA-FT-IR 측정
그림 1은 DCP에서 TGA-FTIR 측정 결과의 질량 손실 곡선(녹색)과 그램 슈미트 플롯(검은색)을 표시합니다. 그램 슈미트 곡선은 방출된 가스가 감지된 온도 범위를 나타냅니다. 실온과 300°C 사이에서 세 가지 질량 손실 단계가 표시되며, 이는 그램 슈미트 플롯의 세 가지 최대값에 해당합니다. 측정된 잔류 질량 79%는 DCP에서 2H2O가손실된 후의 이론적 잔류 질량에 해당합니다.
가열하는 동안 방출되는 제품의 FT-IR 스펙트럼을 분석하여 이 온도 범위에서 물만 방출되는지 아니면 다른 성분도 방출되는지 확인합니다. 그림 2는 측정 중에 방출된 물질의 FT-IR 스펙트럼을 3차원 보기로 보여줍니다. 다양한 온도에서 스펙트럼을 추출한 결과, 검출된 질량 손실 단계는 오직 물의 진화에 의한 것임을 알 수 있습니다(그림 3A, 3B 및 3C, 110°C, 159°C 및 205°C에서 방출된 물질의 FT-IR 스펙트럼과 EPA-NIST 라이브러리의 3D, 물 비교 스펙트럼 참조).
문헌[4]에 따르면 표면수와 구조수는 약 80°C에서 결정 구조를 떠나기 시작하며, 이 시점에서 비정질 상이 형성되기 시작합니다. 무정형상의 물질 양은 200~220°C까지 분해되는 동안 증가하며 가열 속도에 따라 달라집니다.
탈수 공정의 동역학 분석
그림 4는 1~20K/min 사이의 6가지 가열 속도에서 DCP에 대한 TGA 측정 곡선을 보여줍니다. 이 동역학 프로세스에서 예상한 대로 가열 속도가 증가함에 따라 질량 손실 단계가 더 높은 온도로 이동합니다.
가열 속도에 대한 질량 손실 단계의 이러한 의존성을 통해 탈수의 동역학 분석에 TGA 곡선을 사용할 수 있습니다. 이를 위해 Kinetics Neo 소프트웨어( NETZSCH-Gerätebau GmbH)가 사용되었습니다. 이 소프트웨어는 활성화 에너지, 반응 순서 및 사전 지수 계수와 같은 고유한 동역학 파라미터를 사용하여 각 개별 단계에 서로 다른 반응 유형을 할당할 수 있습니다. 결과를 바탕으로 Kinetics Neo는 사용자가 지정한 온도 프로그램(예: 특정 온도에서의 장시간 등온선)에 대한 반응을 시뮬레이션할 수 있습니다.
다음 관찰 결과는 동역학 단계의 수와 유형을 결정하는 데 도움이 됩니다.
- 세 개의 질량 손실 단계가 있다는 것은 공정이 최소 세 단계에 걸쳐 진행됨을 의미합니다.
- 낮은 가열 속도에서의 곡선이 높은 가열 속도에서의 곡선과 교차한다는 사실(150°C-190°C의 온도 범위 참조)은 반응 단계를 경쟁 또는 병렬 반응 모델로 설명해야 함을 나타냅니다.
- 세 번째 질량 손실 단계 이후에도 질량은 계속 감소하며, 이는 동역학 모델에서 추가 단계로 설명할 수 있습니다.
궁극적으로 다음 모델이 프로세스를 가장 잘 설명하는 것으로 밝혀졌습니다:
- 반응 단계 A → B는 TGA 곡선의 첫 번째 질량 손실 단계를 설명하며 지표수 방출에서 비롯됩니다.
반응 단계
B → C → D
C → E
는 Rabatin 등이 설명한 단계와 일치할 수 있습니다. [3]:
CaHPO4 - 2H2O→ CaHPO4- xH2O+ (2-x)H2O(I)
H2O(I) → H2O(g)
CaHPO4 - H2O[생성물 D] 및 CaHPO4 - yH2O[생성물 E]로 다른 양의 물을 형성합니다.
또한 가열 속도에 따라 비정질 상 형성이 시작되었습니다. 가열 속도가 낮을수록 비정질상의 지속 시간이 길어집니다. 가열 속도에 따라 비정질상의 지속 시간이 다르면 180°C에서 두 번째 분해 단계 이후 서로 다른 TGA 값이 나타나고 병렬적으로 분해가 진행될 수 있습니다. Kinetics Neo에서 제품 D와 E는 F(F = D + E)로 설명됩니다. - 세 번째 질량 손실 단계의 검출 온도는 195°C에서 피크가 검출된 Rabatin 등[3]이 설명한 DTA 측정과 일치합니다. 저자들은 이 피크를 다음과 같은 메커니즘과 연관시켰습니다: CaHPO4- xH2O→ CaHPO4 (비정질) + xH2O
이것은 차례로 Kinetics Neo의 F → G 단계와 상관관계가 있습니다. - 반응 단계 G → H는 200°C 이상의 지속적인 질량 감소를 설명합니다.
그림 5는 측정된 TGA 곡선과 설명된 동역학 모델을 사용하여 Kinetics Neo에서 계산한 곡선 간의 적합성을 보여줍니다. 측정된 곡선과 계산된 곡선 간의 상관 계수는 0.999에 달합니다.
Kinetics Neo에서 계산한 각 반응 단계의 파라미터는 표 2에 요약되어 있습니다.
표 2: 반응 단계의 동역학 파라미터
| 반응 단계 | A → B | B → C | C → D | D → E | F (D+E) → G | G → H |
| 반응 유형 | n차 자가 촉매 | n차 | n차 | n차 | 확산 | n차 |
| 활성화 에너지 [kJ-mol-1] | 144.8 | 104.2 | 111.3 | 50.7 | 611.9 | 19.9 |
| 로그(지수 전 계수) | 17.9 | 11.5 | 11.9 | 0.5 | 67.2 | 4.1 |
| 반응 순서 | 1.59 | 0.43 | 0.91 | 0.01 | - | 3.17 |
| 기여도 | 0.063 | 0.067 | 0.150 | 0.235 | 0.495 | 0.182 |
동역학 평가부터 시료 거동 예측까지
반응 동역학에 대한 지식이 있으면 장시간 등온선을 포함하여 선택한 모든 온도 프로그램에 대한 탈수 과정을 시뮬레이션할 수 있습니다.
그림 6은 다양한 보관 온도에 따른 2년 동안의 DCP 탈수 과정을 보여줍니다. 이 시뮬레이션에 따르면 30°C의 보관 온도(빨간색 곡선)에서는 6개월 후 3% 이상의 질량 손실이 발생합니다. 그러나 50°C에서는 같은 기간 내에 이미 5% 이상의 질량 손실이 발생합니다(연한 주황색 곡선).
또한, 키네틱스 네오에는 최근 몇 년간 전 세계 여러 지역의 평균 기온 패턴과 연중 기온 변화를 고려한 기후 지도가 포함되어 있습니다. 이 정보를 사용하여 Kinetics Neo는 특정 국가의 표본 행동에 대한 예측을 조정할 수 있습니다. 예를 들어 그림 7과 8은 각각 파리(프랑스)와 자카르타(인도네시아)에서 2년간의 인산수소칼슘 이수화물의 예측 곡선을 보여줍니다. 예상대로 샘플의 거동은 두 도시 간에 크게 다릅니다. 파리에 비해 자카르타의 기온이 더 높기 때문에 탈수 현상이 더 빠르게 진행됩니다.
결론
열무게 측정과 Kinetics Neo의 조합은 특정 보관 온도에 대한 물질의 안정성에 대한 초기 정보를 얻을 수 있는 강력한 도구입니다.
새로운 의약품을 개발하는 동안 API(활성 제약 성분) 및 부형제를 스크리닝하여 장기간의 안정성 연구를 위한 사전 선택을 하는 데 사용할 수 있습니다.