Orbitrap Fusion Tribrid Mass Spectrometer for Pharmaceutical Impurity Analysis

Význam tématu

Analýza nečistot farmaceutických látek je klíčová pro zajištění bezpečnosti a účinnosti léčiv. Vysoká citlivost a přesnost hmotnostní spektrometrie umožňuje detailní identifikaci stopových vedlejších produktů a degradantů, čímž napomáhá splnění regulatorních požadavků a ochrany pacientů.

Cíle a přehled studie / článku

Cílem příspěvku je představit komplexní workflow pro profilování a strukturální objasnění nečistot aktivní farmaceutické složky (API) fexofenadinu pomocí vysokorozlišovacího hmotnostního spektrometru Orbitrap Fusion Tribrid. Studie demonstruje nasazení paralelních analyzátorů, víceúrovňových fragmentačních režimů a pokročilého softwaru pro zpracování dat.

Použitá metodika a instrumentace

Pro separaci sloučeniny fexofenadinu a jejích nečistot byla použita kapalinová chromatografie UHPLC (UltiMate 3000 RS) se sloupcem Accucore C18 (2,1×150 mm, 2,6 µm) a gradientem vody, acetonitrilu a amoniakálního roztoku 0,05 % ammonium hydroxidu. Hmotnostní spektrometr Orbitrap Fusion Tribrid pracoval v pozitivním režimu ESI s paralelním získáváním dat v Orbitrapu (full scan 60 000 FWHM) a iontovém pasti (HCD MS2, CID MS3). Interní kalibrace EASY-IC zaručila hmotnostní přesnost < 1 ppm.

Hlavní výsledky a diskuse

Workflow detekovalo a identifikovalo sedm hlavních nečistot fexofenadinu s odchylkami m/z ve stovkách ppm. Pomocí dat-dependant HCD a CID fragmentací byly určeny empirické vzorce a poté potvrzeny nevázanou analýzou vzorů fragmentů pomocí FISh Scoring (Fragment Ion Search). Softwarový nástroj Compound Discoverer 2.0 automatizoval identifikaci, filtrování výsledků a navrhl struktury pomocí modulu Custom Explanation Editor.

Přínosy a praktické využití metody

• Vysokorozlišovací spektrometrie umožňuje přesné stanovení složení i velmi nízkých koncentrací nečistot.
• Víceúrovňové MSn fragmentace a paralelní provoz analyzátorů šetří čas a zvyšují informační výtěžek bez nutnosti samostatných analýz.
• Automatizované zpracování dat redukuje chybovost a urychluje výstupní reporty pro QA/QC laboratoře.

Budoucí trendy a možnosti využití

• Integrace umělé inteligence a strojového učení pro predikci a identifikaci neznámých nečistot na základě rozsáhlých databází spekter.
• Rozvoj rychlých UHPLC metod a vyšších rozlišení v Orbitrapech pro komplexní analýzu biopharmaceutik a geneticky modifikovaných proteinů.
• Online coupling s mikrofluidními systémy pro monitoring stability léčiv v reálném čase během výrobního procesu.

Závěr

Prokázaný workflow spojuje vysokou citlivost, sub-ppm přesnost a sofistikovanou fragmentační strategii s pokročilým softwarem pro automatizaci analýzy nečistot. Takový přístup významně zkracuje dobu vývoje a validace metod pro farmaceutický průmysl.

Reference

1. FDA Guidance for Industry Q3A Impurities in New Drug Substances, June 2008 ICH