Identification of Pharmaceuticals for process control using Near Infrared Spectroscopy and Soft Independence modeling of Class Analogy (SIMCA)

Cho, Chang-Hee; Kim, Hyo-Jin; Maeng, Dae-Young; Seo, Sang-Hun; Cho, Jung-Hwan

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자료유형: 학술저널

저자정보: Cho, Chang-Hee (College of Pharmacy, Dongduk Women´s University) Kim, Hyo-Jin (College of Pharmacy, Dongduk Women´s University) Maeng, Dae-Young (Quality Control Development, Yuhna Pharmaceutical Company) Seo, Sang-Hun (Quality Control Development, Yuhna Pharmaceutical Company) Cho, Jung-Hwan (College of Pharmacy, Sookmyung Women´s University)

저널정보: 한국근적외분광분석학회 Near infrared analysis Near infrared analysis 제1권 제2호

발행연도: 2000.1

수록면: 29 - 33 (5page)

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The identification step of raw drug materials is an indispensible procedure in the GMP manufacturing process within the pharmaceutical industry. However, wet chemistry methods for identification of drug materials, used by the various Pharmacopeia are time-consuming and expensive steps. In this paper, near-infrared spectroscopy (NIRS) has been developed for identifying eleven drug substances including calcium pantothenate, cefaclor, cefoperazone, cephradine, dextromethorphan, ehtambutol, nicotinamide, pyrozinamide, tramadol, vitamin C, and vitamin E. Also the aim of ths work is to consturct a new algorithm for calibration model using soft independence modeling of class analogy (SIMCA) with Malinowskis Indicator Function (IND), which is used for finding the number of principal components of each class of the SIMACA model. The use of NIR technique with pattern recognition to qualify raw materials can make it possible to monitor process in real time as well as to control all procedures in the pharmaceutical industry. As the result, the samples identified of 183 different batches from 11 different compounds were separated clearly by SIMCA with 2nd derivative spectra in the NIR region of 1100∼2400 nm.

#Near-infrared #NIR) spectroscopy #SIMCA #Malinowskis Indicator Function #IND)

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