Calibrationless Semi-Quantitative Analysis of a Heterogeneous Sample Using Raman Microscope Mapping

Význam tématu

Ramanova mikroskopie se stala klíčovým nástrojem pro analýzu heterogenních farmaceutických vzorků, zejména při mapování rozložení excipientů a účinných látek v tabletách. Metoda umožňuje rozlišení molekulárních druhů i krystalických forem bez rizika artefaktů způsobených nerovnostmi povrchu vzorku.

Cíle a přehled studie / článku

Cílem studie bylo předvést kalibračně nezávislou semi-kvantitativní analýzu povrchu běžné analgetické tablety pomocí Ramanova mikroskopu s mapováním a zpracováním dat multivariační křivkové dekonvoluce. Studie demonstruje identifikaci a určování relativního zastoupení hlavních složek i minoritních nečistot.

Použitá metodika a instrumentace

Pro získání dat byla použita následující sestava:

• Nicolet™ Almega™ XR dispersivní Ramanův mikroskop (Thermo Fisher Scientific)
• Excitační laser 780 nm, objektiv 10× (laserový spot ~10–20 µm)
• OMNIC™ Atlµs imaging software pro sběr mapy spekter a chemostatistické zpracování
• Multivariační křivková dekonvoluce (MCR) pro extrakci čistých spektrálních komponent a odvození koncentrací

Postup analýzy:

1. Mapování povrchu tablety ve dvourozměrné mřížce se sběrem 13 542 Ramanových spekter.
2. Předzpracování spekter (baseline korekce, normalizace na nejintenzivnější pásmo).
3. Deconvoluce dat metodou MCR a vyhledání čistých komponent ve spektrálních knihovnách.
4. Digitální transformace chemických map na binární obrazy pro odhad relativních ploch jednotlivých složek.
5. Přepočet procentuální plošné zastoupení na hmotnostní podíl za předpokladu obdobné hustoty složek.

Hlavní výsledky a diskuse

Analýza odhalila čtyři komponenty: oxid titaničitý (TiO2) jako bělidlo povlaku, acetaminofen, kofein a kyselinu acetylsalicylovou. MCR efektivně oddělila spektra i minoritní složky, což umožnilo detekci ~5 % kontaminace TiO2 ve vzorcích aspirinu. Poloviční řez tablety vykazoval rozložení složek v souladu s deklarovanými hodnotami výrobce (acetaminofen ~44 %, aspirin ~44 %, kofein ~11 %).

Přínosy a praktické využití metody

• Kalibračně nezávislé kvantifikování složek bez nutnosti standardních řad.
• Schopnost odhalit a identifikovat minoritní kontaminanty v komplexních matricích.
• Vysoké prostorové rozlišení (~1 µm) vhodné pro mikroanalýzu pevných vzorků.

Budoucí trendy a možnosti využití

• Integrace pokročilých algoritmů strojového učení pro automatizovanou identifikaci a kvantifikaci komponent.
• Rozšíření aplikace na kontinuální online monitorování výrobních procesů v farmaceutické výrobě.
• Využití hyperspektrálních dat pro prediktivní modely stability a kvality finálních produktů.

Závěr

Popsaná metodika ukazuje, že kombinace Ramanova mikroskopu Almega XR a softwaru OMNIC Atlµs umožňuje spolehlivou kalibračně nezávislou semi-kvantitativní analýzu heterogenních farmaceutických vzorků. MCR přináší rychlou a přesnou identifikaci i minoritních složek, což významně podporuje kontrolu kvality a vývoj nových lékových forem.

Reference

1. Nishikida K., Tarr J. A., Izzia F., Nunn N. S., Standardless Semi-Quantitative Image Analysis of Heterogeneous Microscopic Materials, Pittsburgh Conference, 2006