Fully Automated Method using Dispersive Liquid Liquid Micro Extraction (DLLME) for Extractable and Leachable studies

Význam tématu

Dispersive Liquid Liquid Micro Extraction (DLLME) představuje rychlou a efektivní metodu obohacení stopových analytů z komplexních matric. Je klíčová pro studia extractables a leachables v biopharmaceutickém průmyslu, protože umožňuje citlivou detekci kontaminantů a zvyšuje kvalitu farmaceutických přípravků.

Cíle a přehled studie / článku

Cílem bylo vytvořit plně automatizované řešení DLLME, které minimalizuje manuální zásahy, šetří čas a zvyšuje propustnost laboratoře. Spolupráce GSK a Anatune vedla k nasazení integrovaného systému pro míchání, odstřeďování a přenos malých objemů chlorovaných rozpouštědel.

Použitá metodika a instrumentace

• Příprava vzorku: 2 mL biotechnologického produktu, precipitace proteinů propan-2-olem (4,5 mL).
• Spiking: tři úrovně testovací směsi analyzů (13,5–136,5 µg/mL) + interní standard Fluorene d10.
• DLLME: přidání 75 µL chloroformu, emulgace mícháním (3000 rpm, 30 s), následná přídatná emulgace s 4 mL vody a odstřeďování (4500 rpm, 5 min).
• Injekce: 35 µL extraktu z horní vrstvy do GC/Q-TOF.

Použitá instrumentace

• Dual Head GERSTEL MPS
• GERSTEL mVORX agitátor
• Agilent GC/Q-TOF 7200
• Anatune CF-200 centrifuga

Hlavní výsledky a diskuse

• Linearita: koeficienty r > 0,98 u všech analyzovaných sloučenin.
• Precision: percentuální RSD ≤ 10 % (nejvyšší 10,2 % u 1-bromododekanu) při 0,33 µg/mL.
• Recovery: 92–132 % napříč třemi spiking úrovněmi, bez významných matričních vlivů.
• Chromatografický průběh: ostré a dobře separované špičky i při nejnižších koncentracích.

Přínosy a praktické využití metody

• Plná automatizace umožňuje noční režim analýz a zkracuje dobu přípravy vzorků.
• Snížení spotřeby rozpouštědel a vzorků šetří náklady a minimalizuje laboratorní odpad.
• Zvýšení propustnosti a reprodukovatelnosti vhodné pro QA/QC a výzkum biopharmaceutik.

Budoucí trendy a možnosti využití

• Rozšíření aplikace na další farmaceutické, kosmetické a potravinářské matice.
• Integrace s UHPLC, MS/MS a dalšími hyphenovanými technikami pro komplexní screening.
• Využití umělé inteligence a strojového učení pro automatickou interpretaci dat a predikci údržby přístrojů.

Závěr

Plně automatizované DLLME spojené s agilními manipulátory a GC/Q-TOF poskytuje robustní, citlivou a vysoce propustnou platformu pro analýzu extractables a leachables. Metoda výrazně zlepšuje efektivitu ve srovnání s manuálními postupy.

Reference

• Technical note no. AS182, Anatune Ltd. & GSK, 2017