Quality-by-Design-Driven RP-HPLC Method Development and Validation for Impurity Analysis of Elexacaftor, a Cystic Fibrosis Drug, with LC-MS/MS-Based Degradant Identification
Notice bibliographique
Résumé
The development and validation of an analytical technique based on RP-HPLC for the determination of impurities in Elexacaftor (ELX). Using a straightforward and stability-indicating HPLC technique, six known contaminants were precisely assessed with the right resolutions and peak forms. In a number of separation studies, the chromatographic separation was accomplished using an XBridge Shield RP 18, 150 mm × 4.6 mm, 3.5 μm column. The mobile phases consisted of methanol, acetonitrile, 2-propanol, and 10 mM potassium dihydrogen orthophosphate buffer used for the analysis. The gradient elution process took 90 min to complete, and the column temperature was 27 °C. Photodiode array optimization was accomplished at 220 nm with a 0.7 mL/min flow rate. The developed procedure was validated following ICH requirements and discovered to be robust, linear, accurate, specific, selective, and exact. The method range extended from LOQ to ∼0.45% for impurities and LOQ to ∼120% for the Elexacaftor drug substance. The method robustness was established by utilizing the DoEs in the part of the QbD concept. The method's stability was evaluated under diverse conditions including acid and base hydrolysis, oxidative and water hydrolysis, and thermal and photolytic degradation and was helpful for process development as well as quality checks in bulk drug manufacturing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».