LC/MS, LC/MS/MS, LC/QQQ
ZaměřeníFarmaceutická analýza
VýrobceAgilent Technologies
Význam tématu
Analýza polaritických nitrosaminů představuje klíčový prvek kontrol kvality v oblasti farmaceutické výroby. Tyto genotoxické nečistoty mají prokázaný karcinogenní potenciál a jejich obsah v léčivech je přísně regulován podle směrnic FDA a EMA. Skandál s přítomností N-nitrosodimethylaminu v valsartanu zdůrazňuje potřebu citlivých a spolehlivých metod LC/MS schopných detekovat nitrosaminy v matricích s vysokým podílem organických rozpouštědel.
Cíle a přehled studie / článku
Cílem práce bylo porovnat klasickou metodu flow through injection s nově optimalizovanou feed injekcí pomocí Agilent 1260 Infinity II Hybrid Multisampler. Studie se zaměřuje na hodnocení tvaru píků, přesnosti plochy, linearity kalibračních křivek, mez detekce a kvantifikace pro osm nitrosaminů při různých objemech injekce.
Použitá metodika
Chromatografická separace byla prováděna na C18 kolóně Agilent ZORBAX Eclipse Plus RRHD (2,1×100 mm, 1,8 μm) s gradientem vody a methanolu, oba upravené 0,1 % kyselinou mravenčí. Průtok činil 0,35 mL/min při teplotě kolony 45 °C. Injekční objemy byly 1, 3 a 10 μL s deseti opakováními pro každý bod kalibrace (0,2–100 ng/mL). MS detekce probíhala v APCI módu, MRM režimu, s nastavenými přechody pro každou sloučeninu.
Použitá instrumentace
- Agilent 1290 Infinity II High Speed Pump (G7120A)
- Agilent 1260 Infinity II Hybrid Multisampler (G7167C)
- Agilent 1290 Infinity II Multicolumn Thermostat (G7116B)
- Agilent Ultivo LC/TQ (G6465B) s APCI zdrojem
- Agilent MassHunter Acquisition, Qualitative Analysis a Quantitative Analysis software
- Agilent ZORBAX Eclipse Plus C18, RRHD, 2.1×100 mm, 1.8 μm
Hlavní výsledky a diskuse
Feed injekce významně zlepšila tvar píků a zabránila průniku raně eluujících nitrosaminů do rozpouštědla. Pro feed injekci byly plošné RSD obvykle pod 3 % (výjimečně do 4 %), zatímco flow through injekce vykazovala až 14 % RSD pro rané sloučeniny. Linearita kalibračních závislostí dosáhla R2 > 0,999 oproti 0,990–0,998 u flow through injekce. Meze kvantifikace se feed injekcí byly 2–5× nižší u raných nitrosaminů a u později eluujících sloučenin byly srovnatelné. Recovery test s valsartanem ukázal hodnoty 70–120 % pro feed injekci, kdežto flow through režim vykazoval snížené zisky kvůli broadeningu a breakthrough.
Přínosy a praktické využití metody
Optimalizovaná feed injekce umožňuje spolehlivou kvantifikaci polaritických nitrosaminů ve vysokoorganických matricích s vylepšenými detekčními limity a opakovatelnými výsledky. Metoda je vhodná pro regulovanou kontrolu kvality API a finálních produktů v souladu s mezinárodními směrnicemi.
Budoucí trendy a možnosti využití
Feed injekce lze rozšířit na další polaritické analyty v biofarmaceutickém průmyslu. Očekává se integrace s vysoce výkonnými screeningovými platformami, nasazení automatizovaných pracovních postupů a zkoumání alternativních sorpčních fází pro zefektivnění prekoncentračního kroku a další snížení mezí detekce.
Závěr
Agilent 1260 Infinity II Hybrid Multisampler v režimu feed injekce výrazně zlepšuje chromatografickou separaci a citlivost detekce polaritických nitrosaminů oproti konvenční flow through injekci. Metoda dosahuje lepší přesnosti, linearity a nižších LOQ, což ji činí ideální pro rutinní analýzu genotoxických nečistot v souladu s regulačními požadavky.
Reference
- 1. European Medicine Agency, Committee for Human Medicinal Products CH Guideline M7(R1) on Assessment and Control of DNA Reactive (Mutagenic) Impurities in Pharmaceuticals to Limit Potential Carcinogenic Risk, EMA/CHMP/ICH/83812/2013, srpen 2015.
- 2. Masada S, Tsuji G, Arai R a kol. Rapid and Efficient High-Performance Liquid Chromatography Analysis of N-Nitrosodimethylamine Impurity in Valsartan Drug Substance and Its Products. Sci. Rep. 2019;9(1):11852.
- 3. U.S. Food and Drug Administration. Liquid Chromatography-High Resolution Mass Spectrometry (LC-HRMS) Method for the Determination of Six Nitrosamine Impurities in ARB Drugs, 21. května 2019.
Obsah byl automaticky vytvořen z originálního PDF dokumentu pomocí AI a může obsahovat nepřesnosti.