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Acelerar el desarrollo de la formulación
Los principios de QbD y el pensamiento estratégico pueden reducir el tiempo requerido para mejorar la formulación.
APIs, Excipientes y Manufactura 2017
FORMULACIÓN
Ronald D. Snee
Los principios de QbD y el pensamiento estratégico pueden reducir el tiempo requerido para mejorar la formulación.
Para ayudar a las empresas farmacéuticas y de biotecnología a mejorar sus operaciones, la FDA ha promocionado el uso de la calidad por diseño (QbD, por sus siglas en inglés) (1, 2). Mucho se ha escrito sobre el concepto QbD de un "espacio de diseño" desde un punto de vista del proceso de fabricación. Sin embargo, poco se ha publicado sobre el uso de QbD en el desarrollo de formulaciones, incluyendo el desarrollo de espacios de diseño de formulación.
Los estudios de formulación típicamente implican la mejora de múltiples ingredientes incluyendo al API, lubricantes, aglutinantes y desintegrantes. Tal mejora es un reto difícil cuando están involucrados una gran cantidad de componentes, lo cual es típicamente el caso.
Un reto adicional es que, en muchas formulaciones las cantidades de componentes en la formulación deben sumar hasta 100% o alguna cantidad fija. Una formulación farmacéutica, por ejemplo, podría consistir en: 15% de API, 35% de lactosa, 45% de celulosa microcristalina (MCC), 4% de almidón y 1% de estearato de magnesio. Los porcentajes de los ingredientes suman 100%; por lo tanto, cuando se cambian las cantidades de uno o más componentes (es decir, aumentadas o disminuidas), los porcentajes de uno o más de los componentes restantes deben cambiarse (es decir, disminuidos o aumentados hasta una cantidad correspondiente).
El enfoque de diseño de experimentos estadísticos, DoE (por sus siglas en inglés), que es el núcleo de QbD, tiene la flexibilidad para tratar con múltiples componentes que implican restricciones de muchos tipos diferentes. En el enfoque estadístico, una serie de formulaciones se crea y se prueba en una secuencia planificada. Se varían las cantidades de los componentes candidatos en un diseño de mezcla y se mide el desempeño de las formulaciones. Se ajusta un modelo a los datos y componentes críticos y luego se identifican las características de mezcla.
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