Bei der Herstellung eines Arzneimittels sind die Kontrollen mandatorisch. Hier kommt man schnell auf ein Problem: Um den Endverbraucher zu schützen, möchte man keine Fehler in einem Produktionsschritt übersehen. Andererseits ist eine 100 % Kontrolle in einigen Produktionsschritten nicht möglich. So kann man beispielsweise nicht jede einzeln verpackte Tablette wieder auspacken und auf ihre Beschaffenheit untersuchen, nur um sicher zu sein, dass kein Fehler übersehen wurde.

Aus diesem Grund nimmt man eine Stichprobe, das heißt man entscheidet sich für eine gewisse Menge an Tabletten pro Charge, um diese auf Fehler zu untersuchen. Anschließend muss von dieser Stichprobe ausgehend eine Schätzung abgegeben werden, die sich auf die gesamte Charge bezieht. Hier kommt das sogenannte Konfidenzintervall ins Spiel.

Im ersten Teil der kleinen Serie zu den Unterschieden und Gemeinsamkeiten zwischen der ISO 13495 und der ISO 9001 bin ich ja auf so grundlegende Dinge eingegangen, wie zum Beispiel die HLS oder die Ausrichtungen der Normen. In diesem Beitrag möchte ich daher genauer auf die einzelnen Normkapitel 4 bis 6 eingehen.

In unserem ersten Blogbeitrag zur Erhöhung der Sensitivität bei LOD/LOQ-Problemen bei HPLC-Methoden haben wir die Erhöhung der Sensitivität vorwiegend durch die Reduktion des Basislinien-Rauschens behandelt. Nun betrachten wir dasselbe Thema aus der Sicht der Methodenoptimierung. Was kann an einer Methode optimiert werden, um die Peakhöhe zu steigern und damit das Signal-Rausch-Verhältnis zu verbessern? In diesem Blogbeitrag sorgen wir uns nicht um außerplanmäßige Probleme wie Lecks, Verunreinigungen, Druckschwankungen oder durch Alterung der Säule entstehende Veränderungen in der Peakform. Wir gehen davon aus, dass die betrachtete Methode gut etabliert und robust ist und lassen daher die üblichen Troubleshooting-Themen hinter uns.

In jeder Methode, bei der es um die Quantifizierung eines Analyten geht, ist die Linearität einer Kalibriergeraden ein ausschlaggebendes Kriterium für die Richtigkeit der Werte. Die gemessenen Werte sollten im besten Fall also direkt proportional zur eingesetzten Konzentration darstellbar sein. Die meisten Messmethoden haben ihre Grenzen, weshalb man den messbaren Bereich (linearen Bereich) oft eingrenzt. Laut ICH Q2(R1) Leitfaden zur Methodenvalidierung ist die Linearität in einem spezifizierten Konzentrationsbereich (Range) mit der Methode der kleinsten Quadrate nachzuweisen. Unbedingt zu vermeiden ist es, den erzeugten Daten eine lineare Regression aufzuzwingen, wo unter Umständen keine vorhanden ist. Lässt sich bei Auftragung der Konzentration gegen die Messwerte eine Kurve erahnen, sollte eine genauere Regressionsanalyse in Betracht gezogen werden.