Impurity Profiling: Theory and Practice P.Venkatesan and K.Valliappan
Notice bibliographique
Résumé
There is an ever increasing interest in impurities present in APIs. Now days, not only purity profile but also impurity profile has become mandatory according to various regulatory authorities. In the pharmaceutical world, an impurity is considered as any other inorganic or organic material, or residual solvents other than the drug substances, or ingredients, arise out of synthesis or unwanted chemicals that remains with APIs. Impurity profiling includes identification, structure elucidation and quantitative determination of impurities and degradation products in bulk drug materials and pharmaceutical formulations. Impurity profiling has gained importance in modern pharmaceutical analysis due to the fact that unidentified, potentially toxic impurities are hazardous to health and in order to increase the safety of drug therapy, impurities should be identified and determined by selective methods. Terms such as residual solvents, byproduct, transformation products, degradation products, interaction products and related products are frequently used to define impurities. The control of impurities in Formulated products and Active Pharmaceutical ingredient’s were regulated by various regulatory authorities like ICH, USFDA, Canadian Drug and Health Agency are emphasizing on the purity requirements and the identification of impurities in Active Pharmaceutical Ingredient’s (API’s). Identification of impurities is done by variety of Chromatographic and Spectroscopic techniques, either alone or in combination with other techniques. There are different methods for detecting and characterizing impurities with TLC, HPLC, HPTLC, AAS etc. Impurity profiling study has been in the limelight in the recent pharmaceutical scenario and its importance is increasing day-by-day. The present review covers various aspects related to the analytical method development for impurity profiling of Active Pharmaceutical ingredient and pharmaceutical products. Keywords:
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».