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dc.contributor.advisorRomañach, Rodolfo
dc.contributor.authorMercado Adrover, José Emmanuel
dc.date.accessioned2019-04-15T12:04:40Z
dc.date.available2019-04-15T12:04:40Z
dc.date.issued2018-05
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/handle/20.500.11801/1911
dc.description.abstractA diffuse reflectance near-infrared (NIR) spectroscopy method was developed to determine the active pharmacological ingredient (API) in pharmaceutical production tablets from batch and continuous manufacturing processes. Tablets of six different API concentration manufactured by batch processes were used as the calibration set. Forty tablets were used for each concentration level. Partial Least Squares (PLS) regression was used to develop the calibration models. The NIR calibration model was challenged using two independent test sets of pharmaceutical production tablets with the same API concentration: one of tablets from a batch process and other tablets from a continuous process. The tablet NIR spectra were acquired using the integrating sphere from the FT-NIR spectrometer at a resolution of 32 cm-1 and 32 scans at both sides of the tablets. The Root Mean Square Error of Prediction (RMSEP), the Relative Standard Error of Prediction (RSEP), and bias were calculated to evaluate the predictive capability of the calibration models. The NIR model predict the API concentration of the tablets test set from a batch process with acceptable values. RMSEP of 0.338% (w/w) and a RSEP of 0.611% were obtained. For the continuous process tablets test set, a difference in the API concentration was found between each side of the tablets. Material segregation and the level of shear exposure in the continuous manufacturing line are possible explanations for these differences in API concentration between the tablets sides. RMSEP of 1.441 (%w/w) was obtained for the side of the tablet with the correct API concentration. RMSEP of 1.971 (%w/w) was obtained for the side with a higher API concentration than the correct amount. An overall RMSEP of 2.526 (%w/w) was obtained evaluating both sides simultaneously of the continuous process tablets. The NIR calibration model developed with a calibration test from a batch process has the ability to predict the API concentration of tablets manufactured batch and continuous process.en_US
dc.description.abstractUn método de espectroscopia de infrarrojo cercano (NIR, por sus siglas en inglés) de reflectancia difusa fue desarrollado para determinar el ingrediente farmacológico activo (API, por sus siglas en inglés) en tabletas de producción farmacéutica manufacturadas por un proceso por lote y por un proceso continuo. Tabletas de seis concentraciones diferentes del API fabricadas mediante un proceso por lote fueron utilizadas como el conjunto de muestras de calibración. Cuarenta tabletas se usaron para cada nivel de concentración. La regresión de mínimos cuadrados parciales (PLS) se utilizó para desarrollar los modelos de calibración. El modelo de calibración de NIR se retó utilizando dos conjuntos de muestras de prueba independientes de tabletas de producción farmacéutica con la misma concentración del API: uno de tabletas producidas mediante un proceso por lote y otro de tabletas producidas mediante de un proceso continuo. Los espectros de NIR de las tabletas fueron adquiridos utilizando la esfera integrante del espectrómetro FT-NIR a una resolución de 32 cm-1 y 32 barridos en ambos lados de las tabletas. Se calculó el error de predicción cuadrático medio (RMSEP, por sus siglas en inglés), el error estándar relativo de predicción (RSEP, por sus siglas en inglés) y el sesgo para evaluar la capacidad predictiva de los modelos de calibración. El modelo de NIR predice la concentración del API con valores aceptables en tabletas producidas mediante un proceso por lote. Se obtuvo un RMSEP de 0.338% (p / p) y un RSEP de 0.611%. Para el conjunto de muestras de prueba de tabletas producidas mediante un proceso continuo, se encontró una diferencia en la concentración del API entre cada lado de las tabletas. Segregación del material y el nivel de exposición a la fuerza cortante en la línea de manufactura continua son posibles explicaciones a esta diferencia en la concentración del API entre ambos lados de las tabletas. Se obtuvo un RMSEP de 1.441 (% p / p) para el lado de la tableta que contiene la concentración correcta del API. Se obtuvo un RMSEP de 1.971 (% p / p) para el lado de la tableta que contiene una concentración mayor del API que la cantidad correcta. Se obtuvo un RMSEP total de 2.526 (% p / p) al evaluar simultáneamente ambos lados de las tabletas producidas mediante un proceso continuo. El modelo de calibración de NIR desarrollado mediante un conjunto de muestras de calibración de tabletas producidas mediante un proceso por lote tiene la capacidad de predecir la concentración del API en tabletas manufacturadas mediante un proceso por lotes y tabletas manufacturadas mediante un proceso continuo.en_US
dc.description.sponsorshipJohnson & Johnsonen_US
dc.language.isoenen_US
dc.subjectNear infrared reflectance spectroscopy - Drugs - Dosage formen_US
dc.subjectNear infrared reflectance spectroscopy - Tablets (Medicine)en_US
dc.subjectNear infrared reflectance spectroscopy - Pahrmaceutical chemistry - Drugs - Active ingredientsen_US
dc.subject.lcshReflectanceen_US
dc.subject.lcshTabletingen_US
dc.subject.lcshCalibrationen_US
dc.subject.lcshNear infrared spectroscopyen_US
dc.titleA diffuse reflectance NIR spectroscopy method for determine drug concentration in pharmaceutical production tablets based on a PLS calibration model from manufactured tabletsen_US
dc.rights.licenseAll rights reserveden_US
dc.rights.holder(c) 2018 José Emmanuel Mercado Adroveren_US
dc.contributor.committeeTorres, Wildeliz
dc.contributor.committeeMéndez Román, Rafael
dc.contributor.committeeMelendez, Enrique
dc.contributor.representativeEstévez, L.Antonio
thesis.degree.levelM.S.en_US
thesis.degree.disciplineChemistryen_US
dc.type.thesisThesisen_US
dc.contributor.collegeCollege of Arts and Sciences - Sciencesen_US
dc.contributor.departmentDepartment of Chemistryen_US
dc.description.graduationSemesterSpringen_US
dc.description.graduationYear2018en_US


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