药物稳定性试验统计分析方法.pdf

药物稳定性试验统计分析方法.pdf

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1、药物稳定性试验统计分析方法在确定有效期的统计分析过程中,一般选择可以定量的指标进行处理,通常根据药物含量变化计算,按照长期试验测定数值,以标示量%对时间进行直线回归,获得回归方程,求出各时间点标示量的计算值(y'),然后计算标示量(y')95%单侧可信限的置信区间为y'±z,其中:1(XX)2ztS0N2N(XiX)2(12-21)式中,t—概率0.05,自由度N-2的t单侧分布值(见表12-4),N为数组;X—给定自变N-20量;X—自变量X的平均值;QS(12-22)N2式中,QLbL;L—y的离差平方和,Ly2(y)2/

2、N;L—xy的离差乘yyxyyyyyxy积之和Lxy(x)(y)/N;b—直线斜率。xy将有关点连接可得出分布于回归线两侧的曲线。取质量标准中规定的含量低限(根据各品种实际规定限度确定)与置信区间下界线相交点对应的时间,即为药物的有效期。根据情况也可拟合为二次或三次方程或对数函数方程。此种方式确定的药物有效期,在药物标签及说明书中均指明什么温度下保存,不得使用“室温”之类的名词。例:某药物在温度25±2℃,相对温度60±10%的条件下进行长期实验,得各时间的标示量如表12-4。表12-4供试品各时间的标示量时间/月03691218标示量/%99.3

3、97.697.398.496.094.0以时间为自变量(x),标示量%(y)为因变量进行回归,得回归方程y=99.18-0.26x,r=0.8970,查T单侧分布表,当自由度为4,P=0.05得t=2.132N-2Q3.444S0.9279N24(XX)2210i当X=0时,(即0月)01(XX)2ztS0N2N(XX)2i1(08)2=2.132×0.9297×6210=1.356按回归方程计算0月时的y'值得99.18%,则y'值置信区间y'±z,即:99.18+1.356=100.5499.18-1.356=97.82

4、其他各时间(3、6、9、12、18月)的y'及置信区间按同法计算,结果见表12-5。表12-5稳定性数据表时间下界值上界值实测标示量(y)/%计算标示量(y')/%/月y'-zy'+z099.399.1897.82100.54397.698.4097.3499.45697.397.6296.7798.47998.496.8496.0297.661296.096.0695.0897.041894.094.5092.9296.092492.9490.6195.273091.3888.2794.493689.8285.9193.72用时间与y、y'、y'-z、y'

5、+z作图,得图12-6,从标示量90%处划一条直线与置信区间下界线相交,自交点作垂线于时间轴相交处,即为有效期,本例有效期为25.5个月。图12-6药品产品有效期估算图图12-6六、经典恒温法前述实验方法主要用于新药申请,但在实际研究工作中,也可考虑采用经典恒温法,特别对水溶液的药物制剂,预测结果有一定的参考价值。经典恒温法的理论依据是前述Arrhenius的指数定律K=Ae-E/RT,其对数形式为ElogKlogA2.303RT(12-23)以logK对1/T作图得一直线,此图称Arrhenius图,直线斜率为-E/(2.303R),由此可计算出活化

6、能E。若将直线外推至室温,就可求出室温时的速度常数(K)。由K可求出2525分解10%所需的时间(即T)或室温贮藏若干时间以后残余的药物的浓度。0.9实验设计时,除了首先确定含量测定方法外,还要进行预试,以便对该药的稳定性有一个基本的了解,然后设计实验温度与取样时间。计划好后,将样品放入各种不同温度的恒温水浴中,定时取样测定其浓度(或含量),求出各温度下不同时间药物的浓度变化。以药物浓度或浓度的其他函数对时间作图,以判断反应级数。若以logc对T作图得一直线,则为一级反应。再由直线斜率求出各温度的速度常数,然后按前述方法求出活化能和T。0.9要想得到预期的结

7、果,除了精心设计实验外,很重要的问题是对实验数据进行正确的处理。化学动力学参数(如反应级数、K、E、T)的计算,有图解法和统计学方法,后一种1/2方法比较准确、合理,故近来在稳定性的研究中广泛应用。下面介绍线性回归法。例如某药物制剂,在40℃、50℃、60℃、70℃四个温度下进行加速实验,测得各个时间的浓度,确定为一级反应,用线性回归法求出各温度的速度常数,结果见表12-6。表12-6动力学数据表T/℃1/T×103K×105/h-1lgK403.1922.66-4.575503.0947.94-4.100603.00122.38-3.650702.9135

8、6.50-3.248将上述数据(logK对1/T)进

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