Transfer of heroin profiling method from conventional GC-MS to Fast-GC-MS and UHPLC-MS/MS

Peer reviewe

COMBINATION OF INDEPENDENT COMPONENT ANALYSIS, DESIGN OF EXPERIMENTS AND DESIGN SPACE FOR A NOVEL METHODOLOGY TO DEVELOP CHROMATOGRAPHIC METHODS

As defined by ICH [1] and FDA, Quality by Design (QbD) stands for “a systematic approach to development that begins with predefined objectives and emphasizes product and process understanding and process control, based on sound science and quality risk management”. A risk–based QbD–compliant approach is proposed for the robust development of analytical methods. This methodology based on Design of Experiments (DoE) to study the experimental domain models the retention times at the beginning, the apex and the end of each peak corresponding to the compounds of a mixture and uses the separation criterion (S) rather than the resolution (RS) as a Critical Quality Attribute. Stepwise multiple linear regressions are used to create the models. The estimated error is propagated from the modelled responses to the separation criterion (S) using Monte Carlo simulations in order to estimate the predictive distribution of the separation criterion (S) over the whole experimental domain. This allows finding ranges of operating conditions that will guarantee a satisfactory quality of the method in its future use. These ranges define the Design Space (DS) of the method. In chromatographic terms, the chromatograms processed at operating conditions within the DS will assuredly show high quality, with well separated peaks and short run time, for instance. This Design Space can thus be defined as the subspace, necessarily encompassed in the experimental domain (i.e. the knowledge space), within which the probability for the criterion to be higher than an advisedly selected threshold is higher than a minimum quality level. Precisely, the DS is defined as “the multidimensional combination and interaction of input variables (e.g., material attributes) and process parameters that have been demonstrated to provide assurance of quality” [1]. Therefore, this DS defines a region of operating conditions that provide prediction of assurance of quality rather than only quality as obtained with traditional mean response surface optimisation strategies. For instance, in the liquid chromatography there is a great difference in e.g. predicting a resolution (RS) higher than 1.5 vs. predicting that the probability for RS to be higher than 1.5 (i.e. P(RS> 1.5)) is high. The presentation of this global methodology will be illustrated for the robust optimisation and DS definition of several liquid chromatographic methods dedicated to the separation of different mixtures: pharmaceutical formulations, API and impurities/degradation products, plant extracts, separation of enantiomers, … References [1] International Conference on Harmonisation (ICH) of Technical Requirements for Registration of Pharmaceuticals for Human Use, Topic Q8(R2): Pharmaceutical development, Geneva, 2009

Nouvelle méthodologie pour le développement de méthodes chromatographiques

The main objective of the present work was to develop an innovative methodology for the development of chromatographic methods. This methodology was created in order to be compliant with the concepts of quality by design (QbD) and design space (DS) recommended by the International Conference on Harmonisation (ICH). This latter methodology is based on the modelling of the retention times at the beginning, the apex and the end of each peak corresponding to the compounds of a mixture and by using the separation criterion (S) rather than the resolution (RS) as a critical quality attribute. Stepwise multiple linear regressions were used to create the models.In the framework of these modelling, the estimated error was propagated from the modelled responses to the separation criterion. This was performed by using Monte Carlo simulations in order to estimate the distribution of the separation criterion and to compute the DS. This latter can thus be defined as the subspace, necessarily encompassed in the experimental domain (i.e. the knowledge space), within which the probability for the criterion to be higher than an advisedly selected threshold is higher than a minimum quality level. From a chromatographic point of view, the design space thus defines a region where, on average, with respect to a given quality level, peaks do not coelute. Concurrently to these works, we demonstrated the usefulness of independent component analysis (ICA) to automatically read chromatograms. This statistical technique allowed to numerically separate coeluting compounds in order to estimate the retention times at their respective beginnings and ends.The combination of the ICA-based methodology and the optimization one allowed proposing an innovative global methodology paving the way towards the automated development of chromatographic methods.In order to validate this global methodology, a mixture of unknown compounds and a pharmaceutical formulation were first used. This study confirmed its ability to significantly speed up the development process and allowed obtaining optimal separations. It was also demonstrated that DS actually defines robust spaces. Subsequently, mathematical equations resulting from retention times modelling were interpreted from a chromatographic point of view. During this other study, a method for the screening of 19 antimalarial drugs was also optimized. Eventually, the methodology was successfully applied for the separation optimization of a mixture of cannabinoids and a mixture containing sulindac and 3 of its related impurities.In conclusion, the global methodology developed during this work, demonstrated its abilities to automatically read chromatograms and to numerically separate coeluting peaks. It also confirmed its aptitudes to optimize the separation of numerous mixtures and to identify the DS corresponding to a zone of robustness. The proposed methodology finally proved its efficiency as well as its flexibility.L’objectif principal de ce travail était la mise au point d’une méthodologie innovante pour le développement de méthodes chromatographiques. Celle-ci a été pensée afin de répondre aux récents concepts de « quality by design » (QbD) et de « design space » (DS) préconisé par la Conférence internationale d’harmonisation (ICH). Cette méthodologie repose sur la modélisation des temps de rétention au début, au sommet et à la fin de chaque pic chromatographique des composés d’un mélange en utilisant le critère de séparation (S) plutôt que la résolution (RS). A cette fin, des régressions linéaires multiples en mode pas à pas ont été utilisées.Dans le cadre de cette modélisation, l’erreur estimée a ensuite été propagée au moyen d’une simulation de Monte Carlo afin d’estimer la distribution du critère de qualité prédéfini (S) et de calculer le DS afférent. Ce dernier peut donc être défini comme étant le sous-espace du domaine expérimental à l’intérieur duquel la probabilité que le critère de séparation soit supérieur à un seuil déterminé, soit plus grande qu’un niveau de qualité. En termes chromatographiques, le DS correspond donc à une zone où, en moyenne et avec un niveau de qualité donné, la séparation de l’ensemble des composés étudiés ne montre pas de phénomènes de coélution.Parallèlement à ces travaux, nous avons démontré l’intérêt de l’analyse en composantes indépendantes (ACI) pour la lecture automatique des chromatogrammes. Ce traitement du signal a rendu possible la séparation numérique de composés coélués et l’estimation avec une assez grande fiabilité des temps au début et à la fin des pics chromatographiques correspondants.La combinaison de cet algorithme numérique à la stratégie d’optimisation des séparations décrite précédemment nous a permis de proposer une méthodologie tout à fait originale ouvrant la voie vers le développement automatisé de méthodes chromatographiques. Afin de valider la méthodologie globale, elle a d’abord été testée à la fois sur un mélange de composés inconnus et sur une formulation pharmaceutique. Elle a montré sa capacité à accélérer significativement le processus de développement d’une méthode chromatographique et à permettre l’obtention de séparations optimales. De plus, cet exercice nous a permis de démontrer formellement que le DS correspondait bien à une zone de robustesse.Par la suite, nous nous sommes attachés à montrer la bonne concordance existant entre les modèles et la théorie de la chromatographie. Signalons qu’à cette occasion, une méthode de criblage de 19 antipaludéens a également été optimisée.Enfin, la méthodologie a notamment été appliquée avec succès à l’optimisation de la séparation d’un mélange de cannabinoïdes, d’une part, et à celle du sulindac et de trois de ses impuretés, d’autre part.En conclusion, la méthodologie globale développée a démontré ses aptitudes à détecter automatiquement et à séparer numériquement les pics chromatographiques de composés coélués, à optimiser la séparation de nombreux mélanges et à identifier le DS correspondant à une zone robuste, démontrant par là même sa puissance et sa flexibilité