The Corona® charged aerosol detector (CAD) is an aerosol-based detector first de-scribed by Dixon and Peterson in 2002. It is capable of detecting compounds inde-pendent from their physico-chemical properties presumed the analyte is sufficiently non-volatile. Consequently, the CAD is often applied to the analysis of substances that do not possess a suitable UV chromophore. Major drawbacks are however, the detector signal is non-linear and depending on the content of organic solvent in the mobile phase.
This thesis tried to explore possible applications of the CAD for pharmaceutical analysis. Therefore, several substances from different compound classes were in-vestigated. Newly developed or existing methods were validated. Thus the perfor-mance of the CAD could be examined. Both assay and impurity determination were evaluated for their compliance with ICH Q2(R1) “Validation of Analytical Proce-dures” and the “Technical Guide for the Elaboration of Monographs”.
In the course of the establishment of reference substances at the EDQM, a generic screening method for the identification of organic and inorganic pharmaceutical counterions was needed. An HPLC-CAD method developed by Zhang et al. was therefore investigated for its suitability for pharmacopoeial purpose. Method valida-tion was performed. It was found that 23 ions could be separated and detected. Iden-tification was achieved via retention time of an authentic standard of the corre-sponding ions. Alternatively, peak assignment was performed by determination of the exact mass using TOF-MS. Ions could be quantified as impurities or for stoichi-ometric purpose.
For the impurity control in topiramate, the performance characterstics of the CAD were compared to that of an ELSD. CAD was superior to ELSD in terms of repeata-bility, sensitivity and linearity. However, impurities could be quantified with satisfac-tory accuracy with both detectors. The application of the ELSD was not feasible due to non-reproducible spike peaks eluting after the principle peak in the chromatogram of the test solution. One of the impurities, topiramate impurity A (diacetonide), gave no or a vastly diminished signal in the ELSD and the CAD, respectively. It is evapo-rated during the detection process due to its relatively high vapor pressure. The re-sponse could be enhanced by a factor of nine via post-column addition of acetoni-trile and a lower nebulizer temperature. As the response of topiramate impurity A was still about thousand-fold lower than the response of all other impurities, its quantification was not feasible. Additionally, the HPLC-CAD was successfully vali-dated as an assay procedure for topiramate.
There seems to be a great potential in the application of the CAD to the analysis of excipients as most compounds do not possess a suitable UV chromophore. Here, a simple and rapid HPLC-CAD method for the determination of polidocanol (PD) was developed. The method was successfully validated as a potential assay procedure for the Ph. Eur. as none is described in either of the two PD monographs. The same method was applied to the determination of the PD release from a pharmaceutical polymer matrix.
A method for the determination of the fatty acid (FA) composition of polysorbate 80 (PS80) was developed and validated. Using the CAD and mass spectrometry, we were able to identify two new FAs in 16 batches from four manufacturers. All batch-es complied with pharmacopoeial specification. Furthermore, the overall composi-tion of the different PS80 species (“fingerprinting”) and the peroxide content were determined. In addition to the chemical characterization, functionality related charac-teristics (FRCs) were determined. Correlations between chemical composition and FRCs were found.
The validation data of the above mentioned methods suggests that the CAD repre-sents a viable detection technique for pharmaceutical analysis. The CAD was suffi-ciently sensitive for non-volatile analytes. Impurity control down to concentrations of 0.05 or 0.03%, as demanded by ICH Q3A (R2), is achievable. However, the response of semi-volatile compounds may be drastically diminished. It could be confirmed that the response of the CAD is linear when the range does not exceed two orders of magnitude. Exceptions may be observed depending on the actual method setup. When the measuring range is sufficiently narrow, quantification can be done using single-point calibration which is common practice in pharmaceutical anlysis. Impuri-ties may also be quantified against a single calibration solution. However, correction factors may be needed and the accuracy is considerably lower compared to an as-say method. If a compound is to be quantified over a large concentration range, log-log transformation of the calibration curve is needed and a decreased accuracy has to be accepted. / Der “Corona® charged aerosol detector” (CAD) ist ein aerosol-basierter Detektor, welcher 2002 von Dixon und Peterson vorgestellt wurde. Damit lassen sich nicht-flüchtige Substanzen unabhängig von ihren physiko-chemischen Eigenschaften detektieren. Daraus folgt, dass der CAD oft zur Analyse von Substanzen ohne UV-Chromophor angewandt wird. Großes Manko ist jedoch, dass das Signal nicht linear und abhängig vom Anteil organischen Lösemittels in der mobilen Phase ist.
Ziel dieser Arbeit war es, mögliche Anwendungen des CAD in der pharmazeuti-schen Analytik zu erschließen. Dies wurde anhand von Beispielen aus unter-schiedlichen Substanzklassen untersucht. Dabei wurden neu entwickelte oder be-stehende Methoden validiert um die Leistung des CAD beurteilen zu können. So-wohl Gehaltsbestimmungen als auch Methoden zur Erfassung von Verunreinigun-gen wurden hinsichtlich ihrer Konformität mit dem Europäischen Arzneibuch (Ph. Eur.) geprüft.
Im Zuge der Charakterisierung von Referenzsubstanzen beim EDQM wurde eine Methode zur Identifikation von pharmazeutischen Gegenionen benötigt. Zu diesem Zweck wurde eine HPLC-CAD-Methode von Zhang et al. hinsichtlich ihrer Eignung für das Ph. Eur. überprüft. Mit dieser Methode ließen sich 23 pharmazeutisch rele-vante Ionen trennen und detektieren. Die Ionen wurden durch Vergleich der Re-tentionszeiten eines Standards erreicht. Zusätzlich wurde die Peakzuordnung mit-tels der Bestimmung der Präzisionsmasse des Gegenions oder des Arzneistoffes durch ein TOF-MS durchgeführt. Die Methode ließ die Quantifizierung von Ionen als Verunreinigung oder zur Bestimmung der Stöchiometrie eines Salzes zu.
Bei der Bestimmung von Verunreinigungen von Topiramat wurde ein Vergleich zwischen CAD und ELSD angestellt. Es zeigte sich, dass der CAD in den Punkten Wiederholbarkeit, Empfindlichkeit und Linearität überlegen war. Mit beiden Detekto-ren wurde eine ähnlich gute Richtigkeit erzielt. Durch das Auftreten von nicht re-produzierbaren Peaks, welche nach dem Hauptpeak im Chromatogramm der Testlö-sung auftraten, war die Anwendung des ELSD hier auszuschließen. Eine der Ver-unreinigungen, Topiramat Verunreinigung A (Diacetonid) lieferte kein bzw. ein ver-ringertes Signal in ELSD und CAD. Aufgrund des relativ hohen Dampfdrucks der Substanz wurde sie während des Detektionsvorgangs verdampft. Das Signal konn-te durch Zugabe von Acetonitril nach der Säule und durch eine Verringerung der Temperatur des Vernebler um das neunfache vergrößert werden. Da aber die Emp-findlichkeit für alle anderen Verunreinigungen dennoch um das tausendfache hö-her war, war eine Quantifizierung von Topiramat Verunreinigung A nicht möglich. Die HPLC-CAD Methode wurde zusätzlich als Gehaltsbestimmungsmethode für Topiramat validiert.
Die Anwendung des CAD zur Analyse von Hilfsstoffen birgt großes Potenzial, da viele Substanzen nicht über ein Chromophor verfügen. Im Zuge dieser Arbeit wurde eine einfache und schnelle Methode zur Gehaltsbestimmung von Polidocanol (PD) entwickelt. Diese wurde als mögliche Methode für das Ph. Eur. validiert. Zusätzlich wurde die Methode zur Bestimmung der Freisetzung von PD aus einer pharmazeu-tischen Matrix verwendet.
Es wurde eine Methode zur Bestimmung der Fettsäurezusammensetzung von Poly-sorbat 80 (PS80) entwickelt und validiert. Mittels CAD und Massenspektrometrie war es möglich zwei neue Fettsäuren in 16 Chargen von vier verschiedenen Herstellern zu identifizieren. Alle Chargen entsprachen den Anforderungen des Ph. Eur. Wei-terhin wurde die Zusammensetzung der einzelnen PS80-Spezies („fingerprinting“) sowie der Peroxidgehalt untersucht. Neben dieser chemischen Charakterisierung wurden auch funktionalitätsbezogene Eigenschaften (FRCs) bestimmt. Korrelatio-nen zwischen chemischen Zusammensetzung und FRCs wurden gefunden.
Die Validierungsdaten der genannten Methoden legen nahe, dass der CAD sinn-voll zur pharmazeutischen Analytik angewendet werden kann. Für nicht-flüchtige Substanzen wurde stets eine ausreichende Empfindlichkeit erreicht. Somit können Verunreinigungen bis zu einer Konzentration von 0.05 bzw. 0.03%, wie von der ICH Richtlinie Q3A (R2) gefordert, quantifiziert werden. Jedoch kann das Detektorsignal bei halb-flüchtigen Substanzen stark erniedrigt sein. Es konnte bestätigt werden, dass sich das Detektorsignal über zwei Größenordnungen linear verhält. Abwei-chungen davon sind in Abhängigkeit der jeweiligen Methode möglich. Ist der Mess-bereich genügen klein, so kann ein Stoff mittels Einpunkt-Kalibrierung quantifiziert werden. Dieses Vorgehen sollte bei Gehaltsbestimmungen angewandt werden. Ebenfalls mittels Einpunkt-Kalibrierung können Verunreinigungen erfasst werden. Jedoch kann es notwendig sein, Korrekturfaktoren zu bestimmen. Die Richtigkeit ist hier deutlich niedriger als bei einer Gehaltsbestimmungsmethode. Über einen gro-ßen Konzentrationsbereich muss eine Ausgleichskurve mit log-log-Transformation verwendet werden. Die Richtigkeit ist hierbei ebenfalls geringer als bei einer Ge-haltsbestimmung.
Identifer | oai:union.ndltd.org:uni-wuerzburg.de/oai:opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de:11837 |
Date | January 2015 |
Creators | Ilko, David |
Source Sets | University of Würzburg |
Language | English |
Detected Language | English |
Type | doctoralthesis, doc-type:doctoralThesis |
Format | application/pdf |
Rights | https://opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de/doku/lic_mit_pod.php, info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0032 seconds