Opombe
Testiranje stabilnosti je pomemben del razvoja zdravil. S pomočjo stabilnostne študije, ki jo predpisuje smernica ICH Q1A(R2), določimo rok uporabnosti in pogoje shranjevanja zdravila. Stabilnostne študije, ki so zasnovane tako, kot predpisujejo regulatorne smernice za registracijo zdravila v določeni državi, vključujejo veliko število vzorcev in analiz, ki jih je potrebno izvesti na vsakem vzorcu. Temeljijo na analiziranju kritičnih parametrov, za katere menimo, da se bodo spreminjali tekom shranjevanja zdravila in tako vplivali na njegovo kakovost. Na stabilnost zdravil lahko vplivajo številni dejavniki (t.i. faktorji), kot so temperatura, vlaga, svetloba, čas shranjevanja in primarna ovojnina. Na stabilnostno študijo lahko tako gledamo kot na popolni več-faktorski in več-nivojski mešani eksperimentalni načrt, v katerem se vrednosti faktorjev spreminjajo po točno določenih pravilih, kar je tudi glavna značilnost načrtovanja eksperimentov. V doktorski nalogi je v treh samostojnih poglavjih prikazan celovit pristop obdelave in prikaza stabilnostnih podatkov z uporabo načrtovanja eksperimentov (DoE) in multivariabilnih statističnih metod. Vsako poglavje predstavlja analizo stabilnostne študije enega zdravila. Multivariabilni statistični metodi, ki smo ju uporabili, sta metoda delnih najmanjših kvadratov (PLS) in multipla linearna regresija (MLR), ki nam omogočata analizo vplivov več faktorjev hkrati, njihovih interakcij ter napovedovanje odzivov novih več-faktorskih eksperimentov. Za prvo zdravilo z nestabilno zdravilno učinkovino - hidroklorotiazidom (HKTZ) smo razvili PLS model celotne stabilnostne študije. Prikazali smo vplive posameznih faktorjev in dvosmernih interakcij faktorjev na vsebnost glavnega razkrojnega produkta 4-amino-6-klorobenzen-1,3-disulfonamida (DSA). Ugotovili smo, da ima interakcija med faktorjema »ovojnina« in »čas« največji vpliv na nastanek DSA. S pomočjo konturnih diagramov smo ugotovili, da pretisni omot iz poliviniliden klorida (PVDC) najslabše ščiti HKTZ pred razgradnjo. Prav tako smo z modelom lahko predvideli stabilnost zdravila pri treh različnih pogojih testiranja (dolgoročnem, vmesnem in pospešenem pogoju). Nadalje smo z več kot polovično reduciranim stabilnostnim načrtom pokazali, da PLS model napoveduje podobne nivoje DSA kot polni načrt za zdravilo, pakirano v PVDC pretisni omot. Za zdravilo s kemijsko nestabilno zdravilno učinkovino saksagliptin (SAXA) smo s PLS analizo stabilnostnih podatkov do šestega meseca napovedali, da so nivoji nečistote DP-2 nižji za vsaj 0,2%, kadar je zdravilo po izdelavi zaščiteno pred kisikom. Ugotovili smo, da je nižja jakost zdravila vsaj dvakrat manj stabilna glede na nastanek nečistote DP-1. Z modelom smo z visoko zanesljivostjo napovedali rok uporabnosti zdravila za klimatsko cono II, t.j. 24 mesecev. Napovedi z modelom PLS za nečistoto DP-1 in vsoto skupnih nečistot so bile bolj točne kot tiste, ki smo jih pridobili s standardno linearno regresijo, s tem da smo za PLS analizo uporabili veliko večji nabor podatkov. V tretjem poglavju smo se za primer zdravila s prirejenim sproščanjem osredotočili na raziskovanje možnih vzrokov za pospešitev sproščanja kemijsko stabilne zdravilne učinkovine tekom testiranja stabilnosti. Z modeliranjem stabilnostnih rezultatov do šestih mesecev z MLR smo ugotovili, da lahko zmanjšanje prisotnosti antioksidanta butil hidroksitoluena v tableti tekom stabilnosti povzroči pospešitev sproščanja zdravilne učinkovine. Poleg tega na hitrejši profil sproščanja vplivajo tudi drugi dejavniki v vstopnih materialih in procesih izdelave zdravila. Dodatno smo pokazali koristnost metodologije za podporo uporabe pristopa vitke stabilnosti pri dolgoročnem stabilnostnem testiranju. S pridobljenim znanjem o stabilnosti zdravila smo zasnovali dve optimizirani študiji dolgoročne stabilnosti. Pokazali smo, da z manjšim obsegom testiranja glede na polni stabilnosti načrt dolgoročne stabilnosti, še vedno lahko potrdimo 24 mesečni rok uporabnosti glede na vrednosti najbolj kritičnega stabilnostnega parametra. V doktorski disertaciji smo prikazali uporabnost metodologije DoE in multivariabilnih statističnih metod za analizo in prikaz stabilnostnih podatkov. Takšen pristop za analizo vseh stabilnostnih podatkov, pridobljenih v skladu z ICH smernicami, še ni bil opisan v literaturi. Pokazali smo, da tovrstna metodologija v primerjavi s klasično enostavno linearno regresijo (LR) omogoča bolj celovit pristop k analizi velikega števila pridobljenih podatkov. S trenutno uveljavljenimi statistični pristopi (LR in analiza kovariance) za analizo uporabimo le majhen del podatkov, ki so nam na voljo, saj se osredotočimo le na časovni potek stabilnostno najbolj kritičnega parametra. Z multivariabilnimi metodami lahko uporabimo vse podatke, ki so na voljo, in določamo vplive faktorjev ter njihovih interakcij na stabilnost zdravila. Z metodo LR ne moremo predvideti vpliva interakcij med faktorji. Prikazan pristop nam prav tako lahko pomaga napovedovati stabilnost zdravila za netestirane faktorje in predvideti rezultate izven kriterijev sprejemljivosti. Prednost pristopa je tudi, da nam omogoča oceno, ali bi lahko za določitev roka uporabnosti zdravila optimizirali stabilnostne študije brez izgube ključnih informacij o stabilnosti zdravila.