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过程分析技术(PAT)在原料药生产中的应用
被引量:
9
1
作者
刘伟
何勇
+1 位作者
吴斌
蒋轲磊
《分析测试学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期1239-1246,共8页
该文通过采用近红外光谱分析技术对原料药(API)的浓度调节过程进行实时监控,介绍了在良好生产规范条件下过程分析技术(PAT)的实施过程。利用偏最小二乘算法开发出两个校正模型分别用以监控原料药和水分含量,并通过模型校正均方根误差(RM...
该文通过采用近红外光谱分析技术对原料药(API)的浓度调节过程进行实时监控,介绍了在良好生产规范条件下过程分析技术(PAT)的实施过程。利用偏最小二乘算法开发出两个校正模型分别用以监控原料药和水分含量,并通过模型校正均方根误差(RMSEC)、交叉检验均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)以及对应的决定系数(R2)来评估模型的性能。为保证模型性能,按照分析方法验证要求对模型的线性和范围、准确性、精密度(重复性)、专属性以及稳健性指标进行验证。最后通过系统性能测试确认检测系统满足商业化运行的要求。结果显示,采用过程分析技术控制浓度调节过程,可以大幅度缩短浓度调节时间,节约蒸汽能耗和检测费用,减少生产过程中的偏差,提升产品工艺水平和批次间一致性。
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关键词
良好生产规范
过程分析技术
近红外
在线监控
偏最小二乘
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职称材料
题名
过程分析技术(PAT)在原料药生产中的应用
被引量:
9
1
作者
刘伟
何勇
吴斌
蒋轲磊
机构
点
睛
数据
科技(杭州)有限责任公司
浙江大学-点睛数据智能制药-在线分析及监控技术联合实验室
Camo Anlytics公司
出处
《分析测试学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期1239-1246,共8页
文摘
该文通过采用近红外光谱分析技术对原料药(API)的浓度调节过程进行实时监控,介绍了在良好生产规范条件下过程分析技术(PAT)的实施过程。利用偏最小二乘算法开发出两个校正模型分别用以监控原料药和水分含量,并通过模型校正均方根误差(RMSEC)、交叉检验均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)以及对应的决定系数(R2)来评估模型的性能。为保证模型性能,按照分析方法验证要求对模型的线性和范围、准确性、精密度(重复性)、专属性以及稳健性指标进行验证。最后通过系统性能测试确认检测系统满足商业化运行的要求。结果显示,采用过程分析技术控制浓度调节过程,可以大幅度缩短浓度调节时间,节约蒸汽能耗和检测费用,减少生产过程中的偏差,提升产品工艺水平和批次间一致性。
关键词
良好生产规范
过程分析技术
近红外
在线监控
偏最小二乘
Keywords
good manufacturing practice(GMP)
process analytical technology(PAT)
near infrared(NIR)spectroscopy
on-line monitoring
partial least square(PLS)
分类号
O657.3 [理学—分析化学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
过程分析技术(PAT)在原料药生产中的应用
刘伟
何勇
吴斌
蒋轲磊
《分析测试学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020
9
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职称材料
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参考文献
引证文献
统计分析
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