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药典合规性——LAMBDA 365+紫外可见分光光度计的操作确认

时间: 2025-01-29 02:48:07 |   作者: 竞彩体育篮球

在制药行业中,通常使用分析仪器来评估某种产品是不是符合要求的规范,以保证质量和安全性。

产品特性

  在制药行业中,通常使用分析仪器来评估某种产品是不是符合要求的规范,以保证质量和安全性。

  USP介绍了分析仪器确认(AIQ)的准则,以确保所有仪器都能产生可靠且一致的数据。

  AIQ过程涉及在仪器常规使用的寿命内相互关联的活动,以确定其目的的适用性。这些活动可分为以下四类(见图1):

  安装确认确保仪器和软件按照设计和规定来安装和配置。所有活动均有文件记录。

  操作确认用于确认仪器是否按预期运行。还测试了包括安全数据存储、备份和归档在内的软件功能。所有活动均有文件记录。

  紫外/可见分光光度计是一种用途广泛的仪器,在制药领域存在广泛的应用。当在规定的环境中操作时,紫外/可见分光光度计(如应用的任何其他仪器)需要经过确认性验证,并保证分析结果可靠且一致,从而满足质量发展要求。在国际药典的特定章节中列出了相关指南,包括《美国药典》(USP

  )和《欧洲药典》(EP 2.2.25),其中详细说明了验证紫外/可见分光光度计性能的程序。虽然2019年对EP 2.2.25进行了修订,但USP

  在这些指南中,要求对紫外/可见分光光度计的性能做验证,以确认以下参数符合相关规定要求:

  。作为通用操作确认(UOQ)方案的一部分,使用珀金埃尔默One Source服务提供的安全加密报告系统显示每次测试的结果。UOQ方案还包括日本药典合规性,因为LAMBDA 365+也可以全部符合日本药典标准。

  该报告涵盖符合ASTM-E-291和FDA MAN-0000482的通过/不通过结果和内置计算,使用数字证书技术防止复制和篡改,同时符合21CFR第11部分标准。

  在图3、图4和图5中,报告了为每个CRM收集的六个吸收光谱中的一个。图6的报告中报告了不同峰值获得的波长,以及从六个光谱中获得的平均值与认证波长值之差(“Diff mean与Cert”),以评估准确度。根据要求,在USP

  紫外-可见分光光度计光度响应的评估是确保读数准确无误的基础。当按照朗伯-比尔定律进行定量分析以确定分析物浓度时,这变得更重要。吸光度控制程序要求测量标准物质在特定波长下的吸收值,以覆盖预期的应用光谱范围,以及至少两个吸光度水平范围。将获得的值与所用CRM的报告值作比较,并检查准确度和精确度是否低于规定限值(见图7)。

  吸光度线性测试是吸光度控制的扩展,其中在预期光谱范围内测试光度响应的线性。推荐用于控制吸光度的CRM和相同的仪器设置参数(见表3)也可用于控制紫外线和可见光区的吸光度线性。可接受标准规定,判定系数(R

  )必须大于0.999。将吸光度测试控制过程中获得的吸光度值与认证的吸光度值进行绘图,以计算R

  杂散光是指到达探测器的所有不需要的辐射,即使这种辐射不是根据所选波长的带宽选择的。杂散光主要是由色散元件中的缺陷引起的,例如单色器的光栅组件、衍射效应或损坏/磨损的组件。这导致了与朗伯-比尔定律的负偏差,并设置了仪器可能的最大吸光度值的上限。杂散光对于高浓度样品来说更重要,因为杂散光成分可能代表到达探测器的辐射的最大部分。截止滤光液用于确定杂散光限值。这些溶液吸收低于特定波长的光,同时透射更高波长的光。能够最终靠测量低于这种截止波长的吸光度来获得杂散光,其中任何透射的光都是由杂散光提供的。推荐的CRM截止滤光液如下:

  分光光度计的光谱分辨率是指其将两个相邻峰分解为单独峰的能力。分辨率与分光光度计的狭缝和用于收集光谱的数据点间隔有关。SBW(光谱带宽)定义为在来自单色器的光带最大强度的一半处测量的宽度,其与仪器的物理狭缝有关。通过在分光光度计中设置较低的狭缝值来选择较低的SBW将保证分辨率更佳,尽管这可能会导致噪声更大(穿过样品的光会更少)。通常,建议将狭缝设置在分析物吸收带FWHM(半峰全宽)的1/8左右。用于确定分光光度计光谱分辨率的CRM标准品如下:

  经过测量在269 nm处收集到的最大吸收值和在266 nm处收集到的最小吸收值之比来确定光谱分辨率(已烷中甲苯的吸收光谱见图11)。用于光谱分辨率测试的仪器设置参数如表5所示。266 nm和269 nm处的吸收值是使用处理方程获得的,该处理方程从光谱中提取吸收值,然后减去在300 nm处获得的基线。可以很容易地直接在UV WinLab软件中创建处理方程。发现该比率等于2,并且由于验收限值为A

  图11.已烷 (0.020% v/v)溶液中甲苯的吸收光谱(用于光谱分辨率测试)(点这里就可以看大图)

  所有对照测试均顺利通过,证实Lambda 365+将提供较为可靠的结果并确保高质量的数据。

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