Nitrosamine Impurities Application Guide - Confidently Detect and Quantify Mutagenic Impurities in APIs and Drug Products
Příručky, Prezentace | 2020 | Agilent TechnologiesInstrumentace
Mutagenní nitrosaminové nečistoty, i ve stopových množstvích, mohou poškozovat DNA a zvyšovat riziko vzniku nádorových onemocnění. Jejich výskyt byl prokázán v léčivých substancích i hotových produktech, zejména u sartanské třídy antihypertenziv, ranitidinu či metforminu. Regulátoři (FDA, EMA, EDQM) proto požadují citlivé, validované metody pro detekci a kvantifikaci těchto karcinogenních sloučenin v koncentracích na úrovni jednotek až desítek ng·mL–1.
Účelem aplikace je předložit ucelené řešení založené na technologiích Agilent GC/MS/MS a LC/MS/MS pro analýzu nitrosaminů (NDMA, NDEA, NEIPA, NDIPA, NDBA, NMBA aj.) v aktivních farmaceutických substancích (API) a léčivých formách. Studie shrnuje metodiky pro sartanová léčiva (valsartan, losartan, candesartan, telmisartan, irbesartan, olmesartan), ranitidin, metformin a pregabalin, včetně přípravy vzorku, chromatografických podmínek, optimalizovaných MRM přechodů a systémové suitability.
Metody dosahují LOQ 0,005–0,008 ppm (GC/MS/MS) a 0,001–0,05 ppm (LC/MS/MS), s lineární kalibrací R2 ≥0,998 (GC) a ≥0,990 (LC). S/N ≥10 u LOQ standardů, RSD ≤5 % (GC) a ≤10 % (LC). Výsledné recovery v modelových testech API se pohybují mezi 86–117 % při různých úrovních spiknutí. Vzorky z reálného prostředí (API i tablety) prokázaly spolehlivou detekci NDMA a dalších nitrosaminů nad regulovanými limity nebo pod nimi (BLQ – pod kvantifikačním limitem).
Integrované GC/MS/MS a LC/MS/MS postupy Agilent poskytují robustní, validované a snadno implementovatelné řešení pro důkladnou analýzu nitrosaminových nečistot v API a finálních lécích. Metody splňují přísné regulační požadavky a nabízejí vysokou citlivost, přesnost a reprodukovatelnost.
GC/MSD, GC/MS/MS, HeadSpace, GC/SQ, GC/QQQ, LC/TOF, LC/HRMS, LC/MS, LC/MS/MS, LC/QQQ
ZaměřeníFarmaceutická analýza
VýrobceAgilent Technologies
Souhrn
Význam tématu
Mutagenní nitrosaminové nečistoty, i ve stopových množstvích, mohou poškozovat DNA a zvyšovat riziko vzniku nádorových onemocnění. Jejich výskyt byl prokázán v léčivých substancích i hotových produktech, zejména u sartanské třídy antihypertenziv, ranitidinu či metforminu. Regulátoři (FDA, EMA, EDQM) proto požadují citlivé, validované metody pro detekci a kvantifikaci těchto karcinogenních sloučenin v koncentracích na úrovni jednotek až desítek ng·mL–1.
Cíle a přehled studie
Účelem aplikace je předložit ucelené řešení založené na technologiích Agilent GC/MS/MS a LC/MS/MS pro analýzu nitrosaminů (NDMA, NDEA, NEIPA, NDIPA, NDBA, NMBA aj.) v aktivních farmaceutických substancích (API) a léčivých formách. Studie shrnuje metodiky pro sartanová léčiva (valsartan, losartan, candesartan, telmisartan, irbesartan, olmesartan), ranitidin, metformin a pregabalin, včetně přípravy vzorku, chromatografických podmínek, optimalizovaných MRM přechodů a systémové suitability.
Použitá metodika a instrumentace
- GC/MS/MS workflow: extrakce API/formulace do dichlormethanu s 50 ng·mL–1 interní standard (NDMA-C¹³-D₆), separace na VF-WAXms kolónách, detekce na 5977B MSD nebo 7010B TQ, MRM přechody dle FDA metody.
- LC/MS/MS workflow: příprava vzorku v metanol-voda, chromatografie na Poroshell nebo Poroshell HPH-C18 kolónách s gradientem, detekce na 6470/6495/6490/6500/7010 TQ a Q-TOF, MRM optimalizace, diverter časování eluce API.
Použitá instrumentace
- Gas chromatograph Agilent 8890 s multimode inlet
- GC/MS detektory Agilent 5977B MSD a 7010B Triple Quadrupole
- LC systémy Agilent 1290 Infinity II
- LC/MS detektory Agilent 6470, 6495, 6490, 7010 Triple Quad a 6546 Q-TOF
- Chromatografické kolóny: J&W VF-WAXms, DB-WAX, InfinityLab Poroshell HPH-C18
Hlavní výsledky a diskuse
Metody dosahují LOQ 0,005–0,008 ppm (GC/MS/MS) a 0,001–0,05 ppm (LC/MS/MS), s lineární kalibrací R2 ≥0,998 (GC) a ≥0,990 (LC). S/N ≥10 u LOQ standardů, RSD ≤5 % (GC) a ≤10 % (LC). Výsledné recovery v modelových testech API se pohybují mezi 86–117 % při různých úrovních spiknutí. Vzorky z reálného prostředí (API i tablety) prokázaly spolehlivou detekci NDMA a dalších nitrosaminů nad regulovanými limity nebo pod nimi (BLQ – pod kvantifikačním limitem).
Přínosy a praktické využití metody
- Vysoce citlivá a selektivní analýza mutagenních nečistot na úrovni ppb.
- Rychlé zavedení do QC laboratoří díky ready-to-use metodám a RTL (Retention Time Locking).
- Široká kompatibilita s různými API a formulacemi bez nutnosti zásadních úprav metody.
- Automatizovaná příprava vzorků a jednoduché ovládání softwaru MassHunter.
- Plné splnění požadavků FDA, EMA a EDQM na screening i kvantifikaci nitrosaminů.
Budoucí trendy a možnosti využití
- Rozšíření analyzovaných N-nitrosaminů díky HRMS a full-scan technikám.
- Online a in-line monitorování procesních vod ve výrobě API.
- Automatizované robotické přípravné systémy a toxikologické screeningy.
- Uplatnění v environmentální a potravinářské analytice pro sledování nitrosaminů v odpadních vodách či potravinách.
Závěr
Integrované GC/MS/MS a LC/MS/MS postupy Agilent poskytují robustní, validované a snadno implementovatelné řešení pro důkladnou analýzu nitrosaminových nečistot v API a finálních lécích. Metody splňují přísné regulační požadavky a nabízejí vysokou citlivost, přesnost a reprodukovatelnost.
Reference
- FDA Press Releases o nitrosaminech ve sartan-based a metformin-based lécích
- EMA a EDQM guidance documents on nitrosamine testing
- Agilent Application Guide, Publication No. 5994-2393EN, September 14, 2020
Podobná PDF
Simultaneous Determination of Eight Nitrosamine Impurities in Metformin Using the Agilent 6470 Triple Quadrupole LC/MS
2020|Agilent Technologies|Aplikace
Application Note Pharmaceutical Small Molecules Simultaneous Determination of Eight Nitrosamine Impurities in Metformin Using the Agilent 6470 Triple Quadrupole LC/MS Detection of regulated genotoxic impurities from the drug manufacturing process Authors Kartheek Srinivas Chidella, Chander Mani, Saikat Banerjee, and Dr.…
Klíčová slova
nitrosamine, nitrosaminenmpa, nmpandipa, ndipandpa, ndpanmba, nmbaneipa, neipandba, ndbandea, ndeandma, ndmaimpurities, impuritiesquantifier, quantifierqualifier, qualifierresponses, responsesconcentration, concentrationdrug
Detection and Quantitation of Nitrosamine Impurities in Drug Substances by LC-HRMS on LCMS-9030
2021|Shimadzu|Aplikace
Nitrosamine impurities in drug substances / LCMSTM-9030 Application News Detection and Quantitation of Nitrosamine Impurities in Drug Substances by LC-HRMS on LCMS-9030 Zhaoqi Zhan1, Zhe Sun1, Deepti Bhandarkar2, Shailendra Rane2, Pratap Rasam2, Jitendra Kelkar2 (Asia Pacific) Pte Ltd, 2 Shimadzu…
Klíčová slova
ndma, ndmandea, ndeanmba, nmbaneipa, neipandba, ndbandipa, ndipandpa, ndpanmpa, nmpanitrosamines, nitrosaminesmetformin, metformindrug, drugppm, ppmloq, loqlosartan, losartanarea
Simultaneous Determination of Eight Nitrosamine Impurities in Metformin Extended-Release Tablets Using the Agilent 6470 Triple Quadrupole LC/MS
2020|Agilent Technologies|Aplikace
Application Note Pharmaceutical Small Molecules Simultaneous Determination of Eight Nitrosamine Impurities in Metformin Extended-Release Tablets Using the Agilent 6470 Triple Quadrupole LC/MS Detection of regulated genotoxic impurities from the drug manufacturing process Authors Chander Mani, Kartheek Srinivas Chidella, Saikat Banerjee,…
Klíčová slova
nitrosamine, nitrosaminenmpa, nmpandipa, ndipandpa, ndpandba, ndbaneipa, neipandea, ndeanmba, nmbandma, ndmaresponses, responsesimpurities, impuritiesmetformin, metformindrug, drugeight, eightconcentration
Simultaneous Estimation of Eleven Nitrosamine Impurities in Metformin Drug Product Using an Agilent 6495D LC/TQ
2025|Agilent Technologies|Aplikace
Application Note Pharmaceuticals Simultaneous Estimation of Eleven Nitrosamine Impurities in Metformin Drug Product Using an Agilent 6495D LC/TQ Authors Abstract Preeti Bharatiya, Prasanth Joseph, Vivek Dhyani, and Saikat Banerjee Agilent Technologies, Inc. This application note presents a comprehensive analytical method…
Klíčová slova
counts, countsnthp, nthpnmpea, nmpeanmpa, nmpaneipa, neipanmba, nmbanpyr, npyrnmor, nmorndipa, ndipandba, ndbandea, ndeandma, ndmaacquisition, acquisitionmin, minresponses