Einleitung und Hintergrund

Jede Medikamentenentwicklung beginnt mit der Identifizierung eines Moleküls, das das Potenzial hat, Krankheiten zu bekämpfen, zu kontrollieren, zu verhindern oder zu heilen. Während der Identifizierung solcher Verbindungen sind verschiedene analytische Verfahren von Bedeutung. So ist es obligatorisch, dass das Molekül frei von unerwünschten Verunreinigungen ist, es die richtige Konzentration aufweist und seine Identität sowie Wirksamkeit verifiziert werden kann. Aus diesen Gründen kommt eine Vielzahl analytischer Methoden zum Einsatz.

Für Gehaltsbestimmungen werden vorwiegend spektrometrische Methoden eingesetzt, jedoch finden auch andere Techniken wie z.B. Chromatographie in Kombination mit Spektrometrie Anwendung. Im Laufe der Jahre wurden viele neue Methoden entwickelt, bei denen die Selektivität, Zuverlässigkeit und Sensitivität optimiert wurden.

In diesem Blogbeitrag möchten wir eine spektrophotometrische Methode und ihre Validierung erläutern, die von Ashour et al. für die Bestimmung von Fluvastatin für die Analyse pharmazeutischer Präparate entwickelt wurde. Fluvastatin-Natrium (FVS) ist ein antilipämisches Mittel, das die Hydroxymethylglutaryl-Coenzym-A- (HMG-CoA) -Reduktase hemmt, welche einen wichtigen Schritt in der Cholesterin-Biosynthese katalysiert. FVS wird hauptsächlich verwendet, um den Cholesterinspiegel im Plasma zu senken und kardiovaskulären Erkrankungen vorzubeugen.

Grundlegende Zusammenhänge und Schlussfolgerungen für Troubleshooting

Muss es immer HPLC sein?

Diese Drei: HPLC (Hochleistungsflüssigkeitschromatographie) / GC (Gaschromatografie) / TLC (Dünnschichtchromatografie) ergänzen sich sinnvoll zu einem mächtigen analytischen Werkzeug, um fast alle Trennaufgaben im Labor zu lösen.

Die GC war zuerst da. Warum? Es gehören weniger Komponenten zum technischen Aufbau als bei einem HPLC-System, z.B. keine Hochdruck-Pumpe bei der GC (siehe Tabelle 1). Das heisst, die technische Entwicklung war schon in den 1950zigern möglich. Die Analyte werden einzig mit dem Gasstrom vom Injektor über die Trennsäule zum Detektor transportiert. Mit der GC können Substanzgemische analysiert werden, bei denen die Substanzen verdampfbar sind. Die GC ist quantitativ für flüchtige Substanzen.

Im ersten Teil dieses Blogartikels haben wir die RSS kennengelernt und begonnen, uns dem Einfluss der Einzelwerte zu nähern. Daran schließt dieser Teil an.

Hat Values und Cooks Distance – was beeinflusst die lineare Regression tatsächlich?

Der Einfluss eines einzelnen Datenpunktes lässt sich erst damit bestimmen, wenn man untersucht, ob das Entfernen des Datenpunktes die Regressionsgerade stark verschieben würde. Es ist durchaus möglich, dass Datenpunkte mit großem Anteil der RSS die Regressionsgerade kaum verschieben würden, wenn sie entfernt würden. Dies ist abhängig davon, in welcher Entfernung sich der Datenpunkt zu dem Rest aller anderen Datenpunkte befindet. Folgende Grafik zeigt den jeweiligen Einfluss der Datenpunkte auf die Regressionsgerade, würde man diese entfernen:

Mit dem Ende des letzten Jahres hat leider die Zusammenarbeit mit unser Mitarbeiterin Dr. Eva Arnold geendet. Wir möchten uns ganz herzlich für die gute Arbeit und insbesondere für die tollen Blogbeiträge bedanken. Diese bleiben auch weiterhin unter ihrem Namen veröffentlicht. Wir wünschen ihr von Herzen alles Gute für ihre familiäre Zukunft.

Ab Februar 2018 wird die Lösungsfabrik durch Herrn Anindya Ghosh Roy verstärkt. Wir freuen uns sehr, ihn in unserem Team begrüßen zu dürfen.