药物稳定性试验统计分析方法

1、药物稳定性试验统计分析方法在确定有效期的统计分析过程中， 一般选择可以定量的指标进行处理， 通常根据药物含量变化计算，按照长期试验测定数值，以标示量对时间进行直线回归，获得回归方程，求出各时间点标示量的计算值(y')然后计算标示量(y') 95%单侧可信限的置信区间为y' 土 z,其中:Z = t|M _2(X。 X)22(Xi -X)2(12-21)式中，tN-2 概率0.05,自由度N-2的t单侧分布值(见表12-4)，N为数组；X。给定自变量；X 自变量X的平均值；/ Q(12-22) N -2式中，Q = Lyy -bLxy ； Lyy y的离差平方和，Lyy二

2、三y2 -(y) 2/N ； Lxyxy的 离差乘 积之和Lxy = lxy-(3x)( 3y)/N； b 直线斜率将有关点连接可得出分布于回归线两侧的曲线。取质量标准中规定的含量低限(根据各品种实际规定限度确定)与置信区间下界线相交点对应的时间，即为药物的有 效期。根据情况也可拟合为二次或三次方程或对数函数方程。此种方式确定的药物有效期，在药物标签及说明书中均指明什么温度下保存，不得使用“室温”之类的名词。例：某药物在温度25 ±2C，相对温度60 ±10%的条件下进行长期实验，得 各时 间的标示量如表12-4 。表12-4供试品各时间的标示量时间/月03691218标示

3、量/%99.397.697.398.496.094.0以时间为自变量(x)，标示量% (y)为因变量进行回归，得回归方程y= 99.18-0.26x, r=0.8970 ，查T单侧分布表，当自由度为 4, P=0.05 得tN-2=2.1323.444N -2-0.9279刃 Xi -X)2 =210当Xo=O时，（即0月）tN _2pl (X。-X)2i(Xi -X)=2.132 X 0.9297 X1 . (0-8)26 210=1.356按回归方程计算0月时的y'值得99.18%,则y'值置信区间y' ±z，即:99.18 + 1.356=100.549

4、9.18- 1.356=97.82其他各时间（3、& 9、12、18月）的y'及置信区间按同法计算，结果见表 12-5 表12-5稳定性数据表时间实测标示量（y） /%计算标示量（y'）/%下界值上界值/ 月-Ty'+zT"=_zJJ099.399.1897.82100.54397.698.4097.3499.45697.397.6296.7798.47998.496.8496.0297.661296.096.0695.0897.041894.094.5092.9296.092492.9490.6195.273091.3888.2794.493689.

5、8285.9193.72用时间与y、y'、y'- z、y' + z作图，得，从标示量90%处划一条直线与置信 区间下 界线相交，自交点作垂线于时间轴相交处，即为有效期，本例有效期为25.5个月。经典恒温法前述实验方法主要用于新药申请，但在实际研究工作中，也可考虑采用经典恒温法，特别对水溶液的药物制剂，预测结果有一定的参考价值。经典恒温法的理论依据是前述 Arrhenius的指数定律K=Ae -E/RT，其对数形式为log K一 log A（ 12-23 ）2.303RT以logK对1/T作图得一直线，此图称Arrhenius图，直线斜率为-E/ （2.303R ）, 由

6、此可计算出活化能E。若将直线外推至室温，就可求出室温时的速度常数/ K25 ）。由K25可求出分解10%所需的时间（即T0.9）或室温贮藏若干时间以后 残 余的药物的浓度。实验设计时，除了首先确定含量测定方法外，还要进行预试，以便对该药的稳定性有一个基本的了解，然后设计实验温度与取样时间。计划好后，将样品放 入各种不同温度的恒温水浴中，定时取样测定其浓度（或含量），求出各温度下不同时间药物的浓度变化。以药物浓度或浓度的其他函数对时间作图，以判断反应级数。若以logc对T作图得一直线，则为一级反应。再由直线斜率求出各温度的速度常数，然后按前述方法求出活化能和T0.9。要想得到预期的结果，除了精心

7、设计实验外，很重要的问题是对实验数据进行正确的处理。化学动力学参数（如反应级数、K、E、T1/2 ）的计算，有图解法和统计学方法，后一种方法比较准确、合理，故近来在稳定性的研究中广泛应用。下面介绍线性回归法。例如某药物制剂，在40C、50C、60C、70C四个温度下进行加速实验，测得各个时间的浓度，确定为一级反应，用线性回归法求出各温度的速度常数，结果见表12-6。表12-6动力学数据表T/C31/T X 105-1K X 10/hlgK403.192 v XX1 wf 1 12.664.575503.0947.944.100603.00122.383.650702.91356.503.248将上述数据( lo