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

Význam tématu

Moderní farmaceutická výroba klade důraz na přesné rozložení účinných látek a excipientů v tabletách. Ramanova mikroskopie umožňuje detailní zobrazení chemického složení heterogenních vzorků bez nutnosti kalibrace, což usnadňuje kontrolu kvality a vývoj nových formulací.

Cíle a přehled studie

Studie se zaměřila na aplikaci kalibrace nepotřebného semi-kvantitativního vyhodnocení rozložení složek ve vrstvách komerčního analgetika. Hlavním cílem bylo identifikovat a kvantifikovat jednotlivé složky přímo ze získaných Ramanových map, aniž by byla použita standardní kalibrační křivka.

Použitá metodika a instrumentace

Pro analýzu byl použit rozptylový Ramanův mikroskop Nicolet Almega XR vybavený objektivem 10× a excitací 780 nm. Snímaná plocha 6 × 5,5 mm byla měřena po krocích 50 µm, což vedlo k získání více než 13 500 spekter v rozsahu 200–1800 cm⁻¹. Data byla zpracována v softwaru OMNIC Atlµs se základní korekcí pozadí, normalizací špičkové intenzity a následnou analýzou pomocí multivariační křivkové dekompozice (MCR).

Hlavní výsledky a diskuse

Pomocí MCR byly ze spektrálních dat extrahovány čtyři čisté komponenty:

• Oxid titaničitý – identifikován jako bělicí složka povlaku
• Acetaminofen
• Kofein
• Aspirin

Koncentrace každé složky byla vyjádřena plochou v digitálních mapách a přepočtena na relativní hmotnostní podíly. Výsledky (TiO₂ ≈ 1,4 %, acetaminofen ≈ 44 %, kofein ≈ 11 %, aspirin ≈ 44 %) velmi úzce odpovídají deklarovanému složení tablety. Díky MCR bylo rovněž odhaleno 5% kontaminace aspirinu TiO₂, kterou by vedení experimentu bez této metody obtížně detekovalo.

Přínosy a praktické využití metody

Kalibrace nepotřebná semi-kvantitativní analýza pomocí Ramanových map přináší:

• Rychlou identifikaci všech relevantních komponent bez přípravy kalibrací
• Schopnost odhalit i malé nečistoty
• Vysoké prostorové rozlišení ve škále mikrometrů

Metoda je vhodná pro QA/QC v průmyslu, vývoj nových formulací i kontrolu konzistence výroby.

Budoucí trendy a možnosti využití

Očekává se rozšíření datové analýzy pomocí umělé inteligence a pokročilých algoritmů strojového učení ve spektrálních datech. Integrace s automatizovanými robotickými systémy a rozšíření na 3D mapování mohou dále zvýšit přesnost a rychlost analýz. Další uplatnění je v polypeptidových formulacích, nanomateriálech a biomedicínských aplikacích.

Závěr

Prokázaná metodika využívá silné stránky Ramanovy mikroskopie a multivariačního rozkladu k efektivnímu, rychlému a přesnému semi-kvantitativnímu rozboru heterogenních farmaceutických vzorků bez nutnosti externích kalibrací. Získaná data nabízí hodnotnou podporu pro kontrolu kvality i výzkum nových lékových forem.

Reference

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