Analysis of solid-state transformations of pharmaceutical compounds using vibrational spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives Solid-state transformations may occur during any stage of pharmaceutical processing and upon storage of a solid dosage form. Early detection and quantification of these transformations during the manufacture of solid dosage forms is important since the physical form of an active pharmaceutical ingredient can significantly influence its processing behaviour, including powder flow and compressibility, and biopharmaceutical properties such as solubility, dissolution rate and bioavailability. Key findings Vibrational spectroscopic techniques such as infrared, near-infrared, Raman and, most recently, terahertz pulsed spectroscopy have become popular for solidstate analysis since they are fast and non-destructive and allow solid-state changes to be probed at the molecular level. In particular, Raman and near-infrared spectroscopy, which require no sample preparation, are now commonly used coupled to fibreoptic probes and are able to characterise solid-state conversions in-line. Traditionally, uni- or bivariate approaches have been used to analyse spectroscopic data sets; however, recently the simultaneous detection of several solid-state forms has been increasingly performed using multivariate approaches where even overlapping spectral bands can be analysed. Summary This review discusses the applications of different vibrational spectroscopic techniques to detect and monitor solid-state transformations possible for crystalline polymorphs, hydrates and amorphous forms of pharmaceutical compounds. In this context, the theoretical basis of solid-state transformations and vibrational spectroscopy and common experimental approaches are described, including recent methods of data analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».