Optimización de tabletas de paracetamol empleando principios de Calidad por Diseño y la red neuronal INQA
En la industria farmacéutica, la implementación de herramientas innovadoras para reducir costos y tiempos en el desarrollo de medicamentos es crucial. La formulación del medicamento juega un papel fundamental, enfocándose en la compatibilidad entre el principio activo (API) y los excipientes, lo que...
- Autores:
-
Chaparro Rodríguez , Carolinne
- Tipo de recurso:
- https://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad El Bosque
- Repositorio:
- Repositorio U. El Bosque
- Idioma:
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- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/20.500.12495/13251
- Palabra clave:
- Calidad por diseño
Red Neuronal Artificial
Formulación
Excipientes
Tableta
Acetaminofén
615.19
Quality by Design (QbD)
Artificial Neural Networks
Formulation
Excipients
Tablet
Acetaminophen
- Rights
- License
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En la industria farmacéutica, la implementación de herramientas innovadoras para reducir costos y tiempos en el desarrollo de medicamentos es crucial. La formulación del medicamento juega un papel fundamental, enfocándose en la compatibilidad entre el principio activo (API) y los excipientes, lo que se determina en la fase de preformulación. Las guías ICH Q8, Q9 y Q10 son esenciales para optimizar estos procesos, ya que permiten anticipar y evitar errores mediante un análisis científico y la identificación de parámetros críticos. Para facilitar esta comprensión, se desarrolló una matriz de riesgos que identifica los atributos críticos de calidad (CQA), los atributos críticos de material (CMA) y los parámetros críticos del proceso (CPP). Se realizó una revisión bibliográfica sobre diversas formulaciones de acetaminofén, seleccionando excipientes como crospovidona, almidón y estearato de zinc, y se calculó la concentración adecuada utilizando un manual de excipientes. El entrenamiento de la red neuronal se llevó a cabo con un conjunto diverso de datos, aplicando un diseño experimental que desarrolló un rango de concentraciones, permitiendo a la red responder adecuadamente a variaciones. Durante el desarrollo de tabletas, se realizaron pruebas del polvo (como el índice de Hausner y el índice de Carr) y controles de proceso para evaluar la dureza, uniformidad de peso y dimensiones de cada tableta, según la matriz de riesgos. Finalmente, se implementó una red neuronal entrenada con distintos modelos, observando que aquellos relacionados con la crospovidona y la uniformidad de peso presentaron un R2 superior a 0.6, lo que indica que la red puede predecir los modelos de formulaciones. |
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Para facilitar esta comprensión, se desarrolló una matriz de riesgos que identifica los atributos críticos de calidad (CQA), los atributos críticos de material (CMA) y los parámetros críticos del proceso (CPP). Se realizó una revisión bibliográfica sobre diversas formulaciones de acetaminofén, seleccionando excipientes como crospovidona, almidón y estearato de zinc, y se calculó la concentración adecuada utilizando un manual de excipientes. El entrenamiento de la red neuronal se llevó a cabo con un conjunto diverso de datos, aplicando un diseño experimental que desarrolló un rango de concentraciones, permitiendo a la red responder adecuadamente a variaciones. Durante el desarrollo de tabletas, se realizaron pruebas del polvo (como el índice de Hausner y el índice de Carr) y controles de proceso para evaluar la dureza, uniformidad de peso y dimensiones de cada tableta, según la matriz de riesgos. Finalmente, se implementó una red neuronal entrenada con distintos modelos, observando que aquellos relacionados con la crospovidona y la uniformidad de peso presentaron un R2 superior a 0.6, lo que indica que la red puede predecir los modelos de formulaciones.PregradoQuímico FarmacéuticoIn the pharmaceutical industry, the implementation of innovative tools to reduce costs and time in drug development is crucial. Drug formulation plays a fundamental role, focusing on the compatibility between the active pharmaceutical ingredient (API) and the excipients, which is determined in the preformulation phase. The ICH Q8, Q9 and Q10 guidelines are essential to optimize these processes, as they allow to anticipate and avoid errors through scientific analysis and the identification of critical parameters. To facilitate this understanding, a risk matrix was developed that identifies critical quality attributes (CQA), critical material attributes (CMA) and critical process parameters (CPP). A literature review was conducted on various acetaminophen formulations, selecting excipients such as crospovidone, starch and zinc stearate, and the appropriate concentration was calculated using an excipient manual. The training of the neural network was carried out with a diverse set of data, applying an experimental design that developed a range of concentrations, allowing the network to respond appropriately to variations. During tablet development, powder tests (such as Hausner's index and Carr's index) and process controls were performed to evaluate the hardness, weight uniformity and dimensions of each tablet, according to the risk matrix. Finally, a neural network trained with different models was implemented, observing that those related to crospovidone and weight uniformity presented an R2 higher than 0.6, indicating that the network can predict the formulation models.application/pdfAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Acceso abiertohttps://purl.org/coar/access_right/c_abf2http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Calidad por diseñoRed Neuronal ArtificialFormulaciónExcipientesTabletaAcetaminofén615.19Quality by Design (QbD)Artificial Neural NetworksFormulationExcipientsTabletAcetaminophenOptimización de tabletas de paracetamol empleando principios de Calidad por Diseño y la red neuronal INQAOptimization of paracetamol tablets using Quality by Design principles and the INQA neural networkQuímica FarmacéuticaUniversidad El BosqueFacultad de CienciasTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttps://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaFranco A, Alberto E. 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Matriz de riesgo.xlsx.txtAnexo 1 - Matriz de riesgo.xlsx.txtExtracted texttext/plain101784https://repositorio.unbosque.edu.co/bitstreams/3270bd32-71ed-40ee-9c4d-83fa58b294c6/downloada337dd30a80e477a87d3a0d5adda824dMD519Anexo 2 - Resultados gráfica de dispersión.pdf.txtAnexo 2 - Resultados gráfica de dispersión.pdf.txtExtracted texttext/plain658https://repositorio.unbosque.edu.co/bitstreams/e8bcd6df-534d-4423-8a6a-4532820bb6c0/download6e3e5db6a6a493b1395e3917b31ff616MD520Anexo 3 - resultados red neuronal.pdf.txtAnexo 3 - resultados red neuronal.pdf.txtExtracted texttext/plain14123https://repositorio.unbosque.edu.co/bitstreams/b086f127-6a3e-4403-a7b8-47bdf4d034fa/download3d1ce0916ce8c6ece7605c652bf1fa20MD522Anexo 4 - Matriz de riesgo.pdf.txtAnexo 4 - Matriz de riesgo.pdf.txtExtracted texttext/plain28204https://repositorio.unbosque.edu.co/bitstreams/218e520a-49a6-42bf-93eb-91da4efb8e10/downloadfb37ce76516159f7f60e830e369a9f76MD524THUMBNAILTrabajo de grado.pdf.jpgTrabajo de grado.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5145https://repositorio.unbosque.edu.co/bitstreams/c639ccde-c972-4022-aef8-5079431ddf39/download5fbeb96725f4a90ab4abf2ae63eac1feMD518Anexo 2 - 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