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X射線衍射(XRD)、紅外光譜(IR)等表征分析技術在藥物晶型中的作用

來源:上海松凱科技有限公司   2024年12月15日 11:21  

X射線衍射(XRD)、紅外光譜(IR)、拉曼光譜(Raman)和差示掃描量熱法(DSC)等表征分析技術在藥物晶型中的作用

01

什么是藥物晶型?




藥物晶型是指藥物在固態下的不同晶體結構。相同化學成分的藥物可以以不同的晶型存在,形成各具特征的晶體。這些晶型之間的差異主要體現在分子排列方式、晶體形態和物理性質等方面。不同晶型對藥物的性能有著重要影響,尤其在溶解性、生物利用度、穩定性和生產工藝等方面。某些晶型可能具有更高的溶解度,使得藥物在體內更容易被吸收;而其他晶型則可能表現出更好的穩定性,延長藥物的有效期。


02

晶型分析的挑戰




藥物晶型分析在低API含量的制劑中面臨諸多挑戰,主要體現在API信號微弱和輔料干擾顯著。針對這些挑戰,采取合適的應對策略可提高分析的準確性和可靠性。

低API含量問題

在制劑中,API含量較低時,晶型分析的難度顯著增加。主要表現為以下幾個方面:

  • 信號弱化:低含量的API信號在X射線衍射(XRD)、紅外光譜(IR)或拉曼光譜(Raman)等分析中容易被背景噪聲淹沒,難以清晰呈現API的特征峰,導致晶型識別困難。

  • 定量分析難度大:在低API含量情況下,不僅難以確認API的存在,還難以準確定量各晶型的比例,尤其當多晶型共存時,定量分析的誤差可能會顯著增加。

  • 靈敏度要求高:分析儀器需要具有較高的靈敏度才能有效檢測出API的特征信號。這對設備性能、樣品處理和分析方法提出了更高要求。

應對策略:

  • 使用高靈敏度技術:可使用同步輻射XRD、增強拉曼光譜等高靈敏度技術來提高API特征峰的檢測能力,使微弱的API信號得以增強和清晰顯現。

  • 富集與提取技術:通過選擇性溶劑萃取等方法將API富集或分離,從而提高檢測樣品中API的濃度,降低分析難度。

  • 標準曲線建立:通過分析不同API含量的標準樣品譜圖,建立標準曲線和特征峰參考,從而在低含量情況下也能較為準確地識別和定量API晶型。

輔料干擾

輔料在晶型分析中往往產生較大的干擾,主要表現在以下幾個方面:

  • 特征峰重疊:輔料的衍射峰或光譜特征與API的特征峰可能發生重疊,特別是無機填料或晶態輔料,這導致API的信號難以獨立顯現。

  • 信號掩蓋:輔料的衍射強度或光譜信號通常高于API,特別是在低API含量的制劑中,輔料信號可能完Quan掩蓋API的特征峰,進一步增加了分析難度。

  • 物理化學環境影響:輔料的吸濕性、pH值和物理形態(如晶態或無定形)可能影響API的晶型穩定性,甚至引發API晶型轉變,干擾分析結果。

應對策略:

  • 輔料指紋譜圖建立:對每種輔料進行獨立的XRD、IR或Raman分析,獲得輔料的指紋譜圖,并將其與制劑的譜圖進行疊加對比,明確區分輔料和API的特征峰。

  • 選擇抗干擾性強的分析技術:采用如固態核磁共振(ssNMR)或差示掃描量熱法(DSC),此類技術對輔料干擾不敏感,能夠提高API晶型分析的準確性。

  • 優化樣品制備:在樣品制備中適當減少輔料含量,或通過降低輔料對API晶型穩定性影響的方法(如控濕處理),從而減少輔料干擾。


03

常見晶型分析方法




  • X射線衍射(XRD)

    • 基本原理:XRD利用X射線與晶體中原子平面的相互作用,通過測量衍射角度和強度來分析晶體結構。每種晶型在XRD譜圖上表現出特定的衍射峰,通過對比譜圖可以識別晶型。

    • 應用:XRD廣泛用于確定藥物的晶型和晶體結構,尤其適用于多晶型藥物的分析。它能夠提供晶體的空間群信息和晶體大小的定量數據。

  • 紅外光譜(IR)

    • 基本原理:IR光譜通過測量分子吸收紅外輻射時的振動和旋轉能級變化,產生特征譜圖。不同晶型的藥物在特定波數下表現出獨Te的吸收峰。

    • 應用:紅外光譜常用于區分藥物的不同晶型,尤其是在指紋區(400~1700 cm?1)中,能夠識別出微小的結構差異。

  • 拉曼光譜(Raman)

    • 基本原理:拉曼光譜基于光的散射現象,通過測量散射光的頻率變化來分析分子的振動模式。不同晶型的藥物在拉曼光譜中會顯示出不同的特征峰。

    • 應用:拉曼光譜因其對水分敏感度低,適合用于溶液中藥物晶型的分析。它可以提供分子結構的信息,并在多晶型藥物的區分上發揮重要作用。

  • 差示掃描量熱法(DSC)

    • 基本原理:DSC測量樣品在加熱或冷卻過程中與參考材料之間的溫度差,能夠識別物質的相變(如熔融、結晶等)。

    • 應用:DSC用于研究藥物的熱特性,幫助識別不同晶型的熔點和熱穩定性,為晶型轉變和藥物穩定性研究提供重要數據。

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