KR20070038494A - 다성분계 약제의 평가방법 - Google Patents

다성분계 약제의 평가방법 Download PDF

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Abstract

하기의 단계 (1) 내지 (8):
(1) 평가해야 할 다성분계 약제의 삼차원 고속 액체 크로마토그래피의 지문 데이터를 얻는 단계;
(2) 상기 (1)에서 얻은 지문 데이터를 기준군을 구성하는 다른 동종의 다성분계 약제의 삼차원 고속 액체 크로마토그래피 지문 데이터와 조합하는 단계;
(3) 상기 (2)의 지문 데이터는 다성분계 약제 번호와 용출시간 또는 검출파장 중 어느 한쪽을 MT법에서 변수축으로 하고, 시그널 강도를 MT법에서 특징량으로 하는 단계;
(4) 상기 (3)의 특징량에서 MT법을 이용해 단위 공간을 얻는 단계;
(5) 상기 (4)에서 얻은 단위 공간에서 검출파장 또는 용출시간마다 모든 다성분계 약제의 마할라노비스 거리를 MT법을 이용해 얻는 단계;
(6) 다성분계 약제 번호와 단계 (3)에서 변수축으로 하지 않았던 다른 한쪽을 MT법에서 변수축으로 하고, 단계 (5)에서 얻은 마할라노비스 거리를 MT법에서 특징량으로 하는 단계;
(7) 상기 (6)의 특징량에서 MT법을 이용해 제2의 단위 공간을 얻는 단계; 및
(8) 상기 (7)에서 얻은 제2의 단위 공간에서 평가해야 할 다성분계 약제의 마할라노비스 거리를 MT법을 이용해 얻는 단계;
를 통해 얻은 마할라노비스 거리를 이용해서, 상기 평가해야 할 다성분계 약 제와 기준군으로 선택할 수 있는 복수의 다성분계 약제의 상위 정도를 판정하는 것을 특징으로 하는 다성분계 약제의 평가방법이다.
본 발명에 따르면, HPLC 피크를 파형 처리하지 않기 때문에 데이터에 분산성이 없어 신뢰성이 높고, 정보량(데이터 포인트 수)이 특정 성분의 피크 수로 한정되지 않기 때문에 정보량의 증감이 자유로울 수 있으며, 복수 성분 함유량의 수치를 조합하여 판정할 필요가 없어 하나의 수치로 판정할 수 있기 때문에, 간단하게 하나의 다성분계 약제와 기준군의 차이를 판정할 수 있다.
다성분계 약제, 마할라노비스 거리, 검출파장, 용출시간, MT법

Description

다성분계 약제의 평가방법{MULTI-COMPONENT MEDICINE EVALUATION METHOD}
본 발명은 다성분계 약제의 평가방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 다성분계 약제를 구성하는 각 성분의 상위(相違) 정도를 삼차원 고속 액체 크로마토그래피(이하, '3D－HPLC'라고 함)로 측정된 데이터에 특정 해석 수단을 추가하여 얻은 수치를 이용하는 다성분계 약제의 평가방법에 관한 것이다.
다성분계 약제, 특히 한방제제 등의 천연물에서 유래된 제재의 정량적, 정성적 프로파일은 사용하는 생약 원료의 지질학적 요인, 생태학적 요인, 수집 시기, 수집 장소, 수집 연대, 생육기의 기후 등에 따라 변화한다. 따라서 한방제제 등의 다성분계 약제는 품질과 안전성, 효력 등의 평가를 위해 일정 판정 기준을 규정하고, 이 기준에 근거해 국가의 감독기관, 화학적 조직, 제조업자 등이 평가를 실시하고 있다.
그러나, 다성분계 약제의 품질 등의 판정 기준은 다성분계 약제 중 어떤 특징적인 성분 한 개 내지는 복수를 적절하게 선택하여, 그 함유량 등에 근거하여 작성되는 것이 일반적이었다.
예를 들면, 월간 약사　vol.28, No.3, 67-71 (1986)에는 다성분계 약제의 본질적 성분을 동정(同定)할 수 없을 경우, 정량 분석이 가능하고, 물에 녹기 쉬우며, 열탕 중에서 분해되지 않고, 다른 성분과 화학반응을 하지 않는 등의 물성을 가진 복수의 성분을 선택해서 성분의 함유량을 화학 분석하여 얻을 수 있는 수치를 평가의 기준으로 한다는 것이 기재되어 있다.
한편, 다성분계 약제의 크로마토그래피를 측정해서 각 용출시간마다 자외 가시 흡수 스펙트럼(ultraviolet visible absorption spectrum)(이하, '지문 데이터'라 함)을 얻어, 이 성분 정보로 평가 기준을 작성하는 것도 알려져 있다. 예를 들면, 일본 특허 공개 제2002－214215호 공보에는 지문 데이터 중에서 몇 개의 피크를 선택해 바코드화하여 다성분계 약제를 평가하는 것이 개시되어 있다.
그러나 상기의 방법에는 '특정 성분의 함유량' 또는 '특정 성분의 크로마토 피크'라고 하는 개념이 있어서, 정량을 하기 위해 특정 성분의 크로마토 피크를 크로마토 차트상에서 다른 성분의 크로마토 피크에서 분리하거나, 특정 성분의 피크 면적이나 높이를 구하기 위해 컴퓨터에 의한 파형 처리 조작이 필요하게 되며, 이것이 데이터의 정확함을 저하시키는 하나의 요인이 되고 있다. 즉, 피크의 용출시간에는 엄밀한 의미에서 재현성이 없기 때문에 피크의 파형 처리에서는 분산성(dispersion)이 생긴다. 특히, 이 분산성은 퍼짐이 작은 피크나 연속 피크를 파형 처리할 경우에 뛰어나고, 평가방법으로는 신뢰성이 부족한 것이었다. 더욱이, 컴퓨터에 의한 파형 처리는 일반적으로 방대한 시간이 필요하다.
또한, 상기의 방법으로는 정보량(데이터 포인트 수)이 특정 성분의 피크 수 로 한정되기 때문에 정보량의 증감이 자유로울 수 없으며, 데이터 처리 시간의 조정도 할 수 없기 때문에 최적의 평가방법을 확립할 수 없는 경우가 있었다.
나아가, 상기의 방법으로는 복수의 특정 성분의 함유량이 복수의 수치로 얻어지기 때문에 이러한 수치를 종합해서 판단할 필요가 있어, 다성분계 약제를 하나의 수치로 평가할 수 없었다. 즉, 복수의 다성분계 약제군에 대한 평가해야 할 하나의 다성분계 약제의 상위 정도를 하나의 수치로 나타낼 수 없었다.
따라서 분산성이 적어 신뢰성이 높고, 데이터 처리 시간도 개선되며 또한, 하나의 수치로 판정할 수 있는 다성분계 약제의 평가방법이 필요하게 되었다.
본 발명자들은 상기 실정에 비추어 예의 검토를 한 결과, 3D-HPLC의 지문 데이터를 이용하여, 각 항목을 특정 방법으로 처리하여 수리 해석을 함으로써 다성분계 약제의 품질과 안전성, 효력 등을 하나의 수치로 평가할 수 있는 방법을 찾아내어 본 발명을 완성하였다.
즉, 본 발명은 적어도 단계 (1) 내지 (5):
(1) 평가해야 할 다성분계 약제 3D-HPLC 지문 데이터를 얻는 단계;
(2) 상기 (1)에서 얻은 지문 데이터와 기준군을 구성하는 다른 동종의 다성분계 약제 3D-HPLC 지문 데이터를 조합하는 단계;
(3) 상기 (2)의 지문 데이터에 있어서, 다성분계 약제 번호와 용출시간 또는 검출파장을 MT법에서 변수축으로 하고, 시그널 강도를 MT법에서 특징량으로 하는 단계;
(4) 상기 (3)의 특징량에서 MT법을 이용해 단위 공간을 얻는 단계; 및
(5) 상기 (4)에서 얻은 단위 공간에서 평가해야 할 다성분계 약제의 마할라노비스 거리를 MT법을 이용해 얻는 단계;
를 통해 얻은 마할라노비스(Mahalanobis) 거리를 이용해서, 상기 평가해야 할 다성분계 약제와 기준군으로 선택한 복수의 다성분계 약제의 상위 정도를 판정하는 것을 특징으로 하는 다성분계 약제의 평가방법을 제공하는 것이다.
또한, 본 발명은 적어도 단계 (1) 내지 (8):
(1) 평가해야 할 다성분계 약제 3D-HPLC 지문 데이터를 얻는 단계;
(2) 상기 (1)에서 얻은 지문 데이터와 기준군을 구성하는 다른 동종의 다성분계 약제 3D-HPLC 지문 데이터를 조합하는 단계;
(3) 상기 (2)의 지문 데이터는 다성분계 약제 번호와 용출시간 또는 검출파장 중 어느 한쪽을 MT법에서 변수축으로 하고, 시그널 강도를 MT법에서 특징량으로 하는 단계;
(4) 상기 (3)의 특징량에서 MT법을 이용해 단위 공간을 얻는 단계;
(5) 상기 (4)에서 얻은 단위 공간에서 검출파장 또는 용출시간마다 모든 다성분계 약제의 마할라노비스 거리를 MT법을 이용해 얻는 단계;
(6) 다성분계 약제 번호와 단계 (3)에서 변수축으로 하지 않았던 다른 한쪽을 MT법에서 변수축으로 하고, 단계 (5)에서 얻은 마할라노비스 거리를 MT법에서 특징량으로 하는 단계;
(7) 상기 (6)의 특징량에서 MT법을 이용해 제2의 단위 공간을 얻는 단계; 및
(8) 상기 (7)에서 얻은 제2의 단위 공간에서 평가해야 할 다성분계 약제의 마할라노비스 거리를 MT법을 이용해 얻는 단계;
를 통해 얻은 마할라노비스 거리를 이용해서, 상기 평가해야 할 다성분계 약제와 기준군으로 선택한 복수의 다성분계 약제의 상위 정도를 판정하는 것을 특징으로 하는 다성분계 약제의 평가방법을 제공하는 것이다.
또한, 본 발명은 상기 평가방법을 실시하기 위한 프로그램 및/또는 단위 공간을 얻기 위한 기준군의 지문 데이터가 기록된 기록 매체를 제공하는 것이다.
본 발명은 지문 데이터를 MT법을 이용해 수리 해석하여 얻은 마할라노비스 거리로 다성분계 약제를 평가하는 방법이다.
본 발명 방법에는 단계 (1) 내지 (5)를 포함해, 변수축 배분을 1회 실시하는 방법(이하, '본 발명 1 방법'이라고 함)과 단계 (1) 내지 (8)를 포함해, 변수축 배분을 2회 실시하는 방법(이하, '본 발명 2 방법'이라고 함)이 있다.
본 발명 1 방법을 실시하기 위해 우선, 단계 (1)에서 다성분계 약제 3D-HPLC 지문 데이터를 얻을 필요가 있다.
여기에서 다성분계 약제란, 복수의 유효 화학 성분을 함유하는 약제라고 정의되며, 특별히 한정하는 것은 아니나, 바람직하게는, 식물 추출물, 생약 또는 이들을 사용한 한방제제 등을 예로 들 수 있다. 또한, 제형(劑形)도 특별히 한정하지 않는 것으로, 예를 들면, 탕제, 한방 엑기스 과립, 한방 엑기스액, 한방 정제, 한방 캅셀제 등이 포함된다.
본 발명에 이용되는 3D-HPLC란, 소정의 복수의 용출시간마다 얻을 수 있는 용출성분의 스펙트럼을 의미한다.
상기 3D-HPLC에 사용되는 컬럼(column)은 통상, 고속 액체 크로마토그래피에 이용되는 것을 사용한다.
또한, 3D-HPLC에서 검출파장은 특별히 한정하지 않지만, 바람직하게는 150 ㎚ ~ 900 ㎚의 범위이며, 더욱 바람직하게는 200 ㎚ ~ 400 ㎚의 자외 가시 흡수 영역, 더욱더 바람직하게는 200 ㎚ ~ 300 ㎚에서 선택된 복수의 파장이다.
스펙트럼의 시그널 강도는 투과도(transmittance)나 흡광도(absorbance)를 사용할 수 있으나, 흡광도가 바람직하다.
단계 (1)에서 얻은 지문이란, 상기 3D-HPLC를 이용해, 예를 들면, 용출시간과 검출파장에 대한 상기 스펙트럼의 시그널 강도가 3차원적으로 표시된 것을 말한다. 예를 들면 도 1(a)에 나타낸 것과 같은 것이다. 따라서 지문 데이터란, 적어도 다성분계 약제 번호(로트 번호), 용출시간, 검출파장 및 시그널 강도를 데이터로 갖는 것이다.
3D－HPLC를 이용한 지문 데이터는 시판되는 장치에 의해서도 얻을 수 있다. 이렇게 시판되는 장치로는 시마즈 제작소사 제품 LC－VP 시스템 등을 들 수 있다.
본 발명 1 방법에서 단계 (2)는 상기 (1)에서 얻은 지문 데이터와 기준군을 구성하는 다른 동종의 다성분계 약제 3D-HPLC 지문 데이터를 조합하는 단계이다.
기준군을 구성하는 다른 동종의 다성분계 약제 3D-HPLC 지문 데이터도 상기의 방법으로 얻을 수 있다. 측정 조건 등의 차이는 특별히 한정하지 않지만, 평가해야 할 다성분계 약제나 기준군을 구성하는 다른 동종의 다성분계 약제도 동일한 컬럼을 이용해 같은 조건에서 측정하는 것이 바람직하다.
기준군을 구성하는 다른 동종의 다성분계 약제란, 예를 들면, 한방제제의 경우, 같은 명칭으로 불리고 있는 것이더라도 수집 시기, 수집 장소, 수집 연대, 생육 기간의 기후 등이 다르기 때문에 지질학적 요인, 생태학적 요인, 기후학적 요인 등에 따라 성분 조성에 변동이 생기므로, 이들 요인들이 다른 복수의 다성분계 약제를 말한다.
기준군은 복수의 다성분계 약제에서 선택하지만, 어떤 일회사에서 제조된 다성분계 약제군이 바람직하다. 또한, 지문 데이터를 얻을 수 있는 모든 다성분계 약제군인 것도 바람직하다.
더욱이, 표준이 되는 지질학적 요인, 생태학적 요인, 기후학적 요인 등을 알고 있을 경우에는 그 요인의 범위에 들어가는 다성분계 약제를 기준군으로 선택하는 것도 바람직하다. 예를 들면, 채택한 연도를 한정하거나 채택한 장소를 한정할 수도 있다. 또한, 일정 기간 내에 특정 회사가 판매한 다성분계 약제를 선택하는 것도 바람직하다. 그리고 특별히 일정한 약효가 있거나 기준으로 하고 싶은 복수의 다성분계 약제가 있을 경우에는 이들을 선택하는 것도 바람직하다. 또한, 복수의 회사가 동일명으로 판매하는 등, 모든 다성분계 약제를 선택하는 것도 바람직하다. 또한, 평가하고 싶은 하나의 다성분계 약제 자체도 기준군을 구성하기 위해 사용하는 것도 무방하다.
기준군을 구성하는 다성분계 약제 수는 특별히 한정하지 않지만, 5개 이상이 바람직하고, 100개 이상은 더욱 바람직하다.
본 발명 1 방법에서 단계 (3)은 상기 지문 데이터 중, 다성분계 약제 번호와 용출시간 또는 검출파장의 한쪽을 MT법에서 변수축으로 하고, 시그널 강도를 MT법에서 특징량으로 하는 단계이다.
여기에서 본 발명의 MT법이란, 현재 품질 공학에서 MT법으로 일반적으로 알려져 있는 계산 수법을 의미하는 것이지만, 예를 들면, '품질 공학의 수리' 일본규격협회 발행(2000)의 136－138 페이지, 품질 공학 응용 강좌 '화학·약학·생물학의 기술개발' 일본규격협회 편(1999)의 454－456 페이지 및 품질 공학 11(5), 78－84(2003)에 개시된 방법을 들 수 있다.
또한, 일반적으로 시판되고 있는 MT법 소프트 프로그램도 사용할 수 있다. 시판되고 있는 MT법 소프트 프로그램으로는 (주) 프로브사의 PRAT for Research V1.0, PRAT for Development V 1.0; (재) 일본규격협회의 TM－ANOVA; (주) 오켄의 MTS Ver. 2.0 for Excel, MT for windows 등을 들 수 있다.
본 발명 1 방법에서는 적어도 다성분계 약제 번호와 용출시간 또는 검출파장의 어느 한쪽을 MT법에서 변수축으로 하고, 시그널 강도를 MT법에서 특징량으로 하는 것이 필요하다.
변수축으로 하는 것은 특별히 한정하지 않지만, MT법에서 이른바 항목축(x축)을 용출시간으로 하고, 이른바 번호열축(y축)을 다성분계 약제 번호로 하며, MT법에서 이른바 특징량을 시그널 강도로 하는 것이 바람직하다.
여기서 상기 항목축(x축)과 번호열축(y축)은 이하와 같이 정의된다. 즉, MT법에 있어서, 하기 표 1에서 데이터 세트 Xij로부터 평균치 mj와 표준 편차σj를 구한 다음, Xij를 표준화한 값인 xij=(Xij－mj)/σj에서 i와 j의 상관계수 r를 구하여 단위 공간이나 마할라노비스의 거리를 얻는다. 이때, 항목축(x축)과 번호열축(y축)은 '평균치 mj와 표준 편차σj는 항목축(x축)의 값마다 번호열축(y축)의 값을 변화시켜 구한다'와 같이 정의된다.
항목축(x축) 번호열축(y축) 항목1 항목2 … 항목j 항목k
다성분계 약제 번호1 X11 X12 … … X1k
다성분계 약제 번호2 X21 X22 … … X2k
다성분계 약제 번호i … … … Xij …
다성분계 약제 번호n Xn1 Xn2 … … Xnk
본 발명 1 방법에서 단계 (4)는 단계 (3)에서 축이 배분된 데이터와 특징량에서 MT법을 이용해, 기준점과 단위량(이하, '단위 공간'이라 함)을 얻는 단계이다. 여기에서, 기준점, 단위량 및 단위 공간은 상기 MT법의 문헌에 기재된 것에 따라 정의된다.
본 발명 1 방법에서 단계 (5)는 평가해야 할 다성분계 약제의 상기 단위 공간에서 마할라노비스 거리(MT법에서 D2로 기재됨)를 MT법을 이용해 얻는 단계이다. 여기에서 마할라노비스 거리(D2)는 상기 MT법의 문헌에 설명된 것과 같이 정의되며, 또한, 마할라노비스 거리는 상기 문헌에 기재된 방법으로 구한다.
변수축을 다성분계 약제 번호와 용출시간으로 선택했을 때는 각 검출파장마다 각 다성분계 약제의 마할라노비스 거리를 얻을 수 있으며, 변수축을 다성분계 약제 번호와 검출파장으로 선택했을 때는 각 용출시간마다 각 다성분계 약제의 마할라노비스 거리를 얻을 수 있다. 예를 들면, 항목축(x축)을 용출시간으로 하고, 번호열축(y축)을 다성분계 약제 번호로 하며, MT법에서 특징량을 시그널 강도로 했을 경우에는 각 검출파장마다의 마할라노비스 거리(D2)를 얻을 수 있다.
이와 같은 방법으로 얻은 마할라노비스 거리를 이용해, 평가해야 할 다성분계 약제와 기준군으로 선택된 복수의 다성분계 약제의 상위 정도를 매우 적합하게 판정할 수 있다.
더욱이, 본 발명 2 방법은 일반적으로 분할 합성법, 멀티 MT법 또는 다계(多階) MT법을 적용한다.
본 발명 2 방법을 실시하려면, 단계 (1) 내지 단계 (5)는 본 발명 1 방법과 같이 실시한다.
더욱이, 본 발명 2 방법에서 단계 (6)은 다성분계 약제 번호와 단계 (3)에서 변수축으로 하지 않았던 다른 한쪽을 MT법에서 변수축으로 하고, 마할라노비스 거리를 MT법에서 특징량으로 하는 단계이다.
예를 들면, 단계 (3)은 MT법에서 이른바 항목축(x축)을 용출시간으로 하고, 이른바 번호열축(y축)을 다성분계 약제 번호로 하며, MT법에서 이른바 특징량을 시그널 강도로 했을 경우, 각 검출파장마다 각 다성분계 약제 번호의 마할라노비스 거리를 얻을 수 있다. 그리고 그 다음에 새롭게, 항목축(x축)을 검출파장으로 하고, 이른바 번호열축(y축)을 다성분계 약제 번호로 하며, MT법에서 이른바 특징량을 상기 단계 (1) 내지 단계 (5)에서 얻은 마할라노비스 거리로 하는 방법을 바람직한 방법으로 들 수 있다.
본 발명 2 방법에서 단계 (7)은 상기 단계 (4)과 같이 새롭게 축을 배분한 데이터군에 근거해서 제2의 단위 공간을 얻는 단계이다.
본 발명 2 방법에서 단계 (8)은 상기 (7)에서 얻은 제2의 단위 공간에서 평가해야 할 다성분계 약제의 마할라노비스 거리를 MT법을 이용해 얻는 단계이다.
단계 (8)에서 얻은 마할라노비스 거리(이하 '합성 마할라노비스 거리'라고 함)를 이용해, 상기 하나의 평가해야 할 다성분계 약제와 기준군으로 선택한 복수의 다성분계 약제의 상위 정도를 매우 적합하게 판정할 수 있다.
합성 마할라노비스 거리를 이용하면 용출시간, 검출파장 및 다성분계 약제 번호의 모든 것을 고려한 평가가 가능하게 되므로, 3D-HPLC의 특징을 살릴 수 있어 더욱 바람직하다.
본 발명의 바람직한 상태는 특정 회사에서 동일 명칭으로 제조 또는 판매된 다성분계 약제로 기준군을 구성해 3D-HPLC 지문 데이터를 얻어 두고, 다른 회사가 판매한, 평가해야 할 하나의 다성분계 약제의 단위 공간에서 마할라노비스 거리를 구해서 이 다른 회사의 다성분계 약제가 기준군과 얼마나 다른지의 정도를 판단하는 것이다. 또한, 일정한 기준군을 선택해, 이 기준군에서 얻은 단위 공간을 전국적 또는 국제적으로 일정하게 정해 두면, 한방제제 등의 다성분계 약제를 전국적 또는 국제적으로 일률적으로 객관적인 평가를 할 수 있으므로 바람직하다.
본 발명에서는 상기 지문 데이터를 적절하게 압축하는 것도 바람직하다. 즉, 지문 데이터의 정보량을 임의로 감량하는 것도 바람직하다. 본 발명에서는 시그널 강도, 다성분계 약제 번호(로트 번호), 용출시간, 검출파장 등의 각 데이터(측정점) 수를 압축하는 것이 바람직하다. 특히 용출시간은 유효 성분이 컬럼에서 용출하는 시간 범위를 한정하는 경우가 있기 때문에, 그 용출시간대의 데이터만을 선택하는 등으로 압축하는 것이 바람직하다. 검출파장도 유효 성분의 흡수 스펙트럼이 한정된 파장역에 있는 경우가 있기 때문에, 그 한정된 파장역만의 데이터를 선택하는 것 등으로 압축하는 것이 바람직하다. 또한, 데이터 압축은 데이터의 선택 범위를 한정하는 것 외에 많은 데이터 포인트에서 적절한 수의 데이터 포인트를 등간격으로 선택하는 방법 등으로도 이루어진다.
용출시간은 유효 성분이 컬럼에서 용출하기 시작하는 시간에서 용출이 끝나는 시간까지의 데이터로 한정하는 것이 바람직하다.
구체적으로, 용출시간은 유효 성분이 컬럼에서 용출하는 시간 범위의 데이터만을 선택하거나 통상 시판되는 3D-HPLC 장치는 용출시간 약 0.3초 ~ 1초마다 시그널 강도 등의 데이터를 얻을 수 있지만, 이 데이터에서 바람직하게는 용출시간 약 3초 ~ 30초에서 선택할 수 있는 일정 간격의 초수마다 데이터를 채택하는 방법, 더욱 바람직하게는 5초 ~ 20초에서 선택할 수 있는 일정 간격의 초수마다 데이터를 채택하는 방법 등을 들 수 있다.
더욱이, 통상, 얻는 3D-HPLC 지문 데이터의 데이터 포인트 수를 1/4 ~ 1/100로 줄이는 것이 바람직하다. 또한, 데이터 포인트 수는 100 ~ 1000개로 하는 것이 바람직하다. 더욱 바람직하게는 200 ~ 800개이다.
검출파장은 중요한 유효 성분이 특징적인 흡수를 가지는 파장역을 선택하는 것이 바람직하다. 예를 들면 200 ㎚ ~ 400 ㎚의 데이터만으로 한정하는 것이 바람직하다. 더욱 바람직하게는 200 ㎚ ~ 300 ㎚로 한정하는 것이다.
또한, 통상, 얻는 3D-HPLC 지문 데이터의 데이터 포인트 수를 1/2 ~ 1/50으로 줄이는 것이 바람직하다. 더욱이, 데이터 포인트 수는 10 ~ 100개로 하는 것이 바람직하다. 더욱 바람직하게는 20 ~ 80개이다. 구체적으로는, 통상, 3D-HPLC 장치로 얻는 파장 1 ㎚ 순서마다 시그널 강도 등의 데이터에서 바람직하게는 파장 2 ㎚ ~ 25 ㎚에서 선택할 수 있는 일정한 파장 간격마다, 더욱 바람직하게는 5 ㎚ ~ 20 ㎚에서 선택할 수 있는 일정한 파장 간격마다 데이터를 채택하는 방법 등을 들 수 있다.
상기 다성분계 약제의 평가방법은 품질관리에 바람직하게 이용할 수 있다. 이 경우, 품질관리 대상이 되는 하나의 다성분계 약제의 단위 공간에서 마할라노비스 거리가 일정한 범위에서 선택할 수 있는 어떤 값보다 큰 경우에, 그 하나의 다성분계 약제를 불합격으로 하는 품질관리 방법이 더욱 바람직하다. 또한, 상기 일정한 범위란, 다성분계 약제의 종류에 따라서 다르지만, 예를 들면, 2 ~ 1000이 바람직하고, 더욱 바람직하게는 10 ~ 100의 범위를 들 수 있다.
또한, 상기 다성분계 약제의 평가방법은 다성분계 약제 제조에 바람직하게 이용할 수가 있다. 이 경우, 단위 공간에서 마할라노비스 거리가 일정 범위에서 선택할 수 있는 어떤 값 이하가 되도록 제조하는 것이 바람직하다. 또한, 상기 일정 범위란, 다성분계 약제의 종류에 따라서 다르지만, 예를 들면 2 ~ 1000이 바람직하고, 더욱 바람직하게는 10 ~ 100의 범위를 들 수 있다.
구체적으로는, 평가해야 할 하나의 다성분계 약제의 단위 공간에서 마할라노비스 거리가 어떤 값 이하의 경우에만 그 하나의 다성분계 약제를 제품으로 선택하는 다성분계 약제 제조 방법이나 어떤 값 이하가 되도록 복수의 다성분계 약제 또는 이들 원료를 혼합한 다성분계 약제의 제조 방법 등을 들 수 있다.
본 발명의 평가방법은 그 수단을 프로그램으로 하여 컴퓨터에서 읽어서 계산할 수 있다.
즉, 컴퓨터에 적어도 수단 (A) 내지 (D):
(A) 기준군을 형성하는 복수의 다성분계 약제 3D-HPLC에서 얻은 지문 데이터를 보존하는 수단;
(B) 평가해야 할 다성분계 약제 3D-HPLC에서 얻은 지문 데이터를 입력해서 보존된 상기 (A)의 지문 데이터와 조합하여 하나의 데이터군으로 하는 수단;
(C) 상기 (B)의 데이터군은 다성분계 약제 번호와 용출시간 또는 검출파장을 MT법에서 변수축으로 하고, 시그널 강도를 MT법에서 특징량으로 하여 MT법을 이용해 단위 공간을 얻는 수단; 및
(D) MT법을 이용해, 평가해야 할 다성분계 약제의 상기 단위 공간에서 마할라노비스 거리를 얻는 수단;
을 실행시키기 위해 하나의 다성분계 약제와 복수의 다성분계 약제의 상위 정도를 일원적으로 판정하는 프로그램을 매우 적합하게 사용할 수 있다.
이 프로그램이 기록된 정보 기록 매체 또는 전송되는 정보 전송 매체도 활용할 수 있다. 여기에서 정보 기록 매체란, 범용 컴퓨터가 읽고 쓰기 가능한 정보 저장 수단(반도체 메모리, 플렉시블 디스크(flexible disk), 하드 디스크 등), 광독출(光讀出) 수단(CD－ROM, DVD 등) 등을 말한다. 정보 전송 매체란, 프로그램 정보를 반송파로서 전반(傳搬)시켜 공급하기 위한 컴퓨터 네트워크(LAN, 인터넷 등의 WAN, 라디오 커뮤니케이션 네트워크 등), 시스템에서의 통신 매체(광섬유나 무선 회선 등) 등을 말한다.
더욱이, 상기 기록 매체에는 상기 프로그램 외, 기준군의 데이터가 기록되어 있어도 무방하다.
즉, (I) 및 (Ⅱ):
(I) 상기 수단 (A) 및 수단 (B)를 실행시키는 프로그램; 및
(Ⅱ) 기준군을 구성하는 복수의 동종 다성분계 약제 3D-HPLC에서 얻는 지문 데이터;
가 기록된 정보 기록 매체이다.
또한, 각 다성분계 약제마다, 예를 들면, 각 한방제제마다 상기 (Ⅱ)의 지문 데이터만이 기록된 기록 매체도 평가에 유용하다.
본 발명에 따르면, HPLC 피크를 파형 처리하지 않기 때문에 데이터에 분산성이 적어 신뢰성이 높고, 정보량(데이터 포인트 수)이 특정 성분의 피크 수로 한정되지 않기 때문에 정보량의 증감을 자유로울 수 있으며, 복수 성분의 함유량 수치를 조합해 판정할 필요가 없어 하나의 수치로 판정할 수 있기 때문에, 간단하게 평가해야 할 하나의 다성분계 약제와 기준군의 상위 정도를 정확하고 객관적이며, 간편하고, 일원적으로 판정할 수 있다.
도 1은 데이터 압축 전후의 계지복령환(桂枝茯丸) 한방제재의 지문을 나타내는 도면이다. 도면 중, (a)는 데이터 압축 전, (b)는 데이터 압축 후의 것을 나타낸다.
도 2는 344개 계지복령환 한방제재(쓰무라사 제품 TJ－25)의 마할라노비스 거리와 개수의 관계를 나타내는 도면이다.
도 3은 마할라노비스 거리가 1.0인 보츄엣키토(補中益氣湯)(쓰무라사 제품 TJ－41)와 마할라노비스 거리가 2704인 보츄엣키토의 지문을 나타내는 도면이다. 도면 중, (a)는 마할라노비스 거리가 1.0, (b)는 마할라노비스 거리가 2704인 것을 나타낸다.
도 4는 251개의 토카쿠죠키토(桃核承氣湯) 한방제제(쓰무라사 제품 TJ－61)의 마할라노비스 거리와 개수와의 관계를 나타내는 도면이다.
도 5는 마할라노비스 거리가 1.0인 토카쿠죠키토(쓰무라사 제품 TJ－61)과 마할라노비스 거리가 35178330의 토카쿠죠키토의 지문을 나타내는 도면이다.
이하에 실시예 및 시험예를 들어서 본 발명을 더욱 상세하게 설명한다. 그러나 본 발명은 이들에 의해 한정되지 않는다.
실시예 　1
［단계 (1)］및［단계 (2)］
주식회사 쓰무라사가 1998년부터 2003년의 기간에 제조한 계지복령환 한방제재(엑기스 과립)(이하, 'TJ－25'라고 함) 344 로트 및 A사 제품의 계지복령환 한방제재를 하기와 같은 방법으로 측정 시료로 조제하여, 하기의 조건에서 3D-HPLC 지문 데이터를 취득했다.
＜측정 시료 조제 방법＞
각 로트의 엑기스 과립 3 g과 메타놀 100 ㎖를 혼합해서 호모지나이저로 100초간 교반했다. 2분간 방치한 뒤, 액면과 저면의 중간 위치에서 추출액을 채택하여 프레필터가 달린 막 필터로 여과해 측정 시료를 조제했다.
＜3D－HPLC 지문 데이터 취득 조건＞
측정 장치: LC－VP 시스템(시마즈 제작소사 제품)
전개 컬럼: TSK－GEL 80TS(토소사 제품)
이동상 : A액 50 mM 초산-초산 암모늄 버퍼
　　　　　 B액 아세토니트릴
경사 조건: 리니어 경사
컬럼 온도　　 　: 40 ℃
유속　　　　　　: 1.0 ㎖/min
주입량　　　　　: 30 μL
검출기　　　　　: SPD－M10Avp(시마즈 제작소사 제품)
측정 파장　　　 : 200 ㎚ ~ 400 ㎚
해석 소프트웨어 : CLASS－VP　(시마즈 제작소사 제품)
취득한 3D-HPLC 지문 데이터는 표 2에 나타낸 바와 같은 방법으로, 데이터 압축을 실시했다.
취득한 데이터 데이터 압축 방법
용출시간 범위 0 ~ 80 min 8 ~ 30 min
용출시간 데이터 포인트 0.64초마다 12.8초마다
측정파장 범위 200 ~ 400 ㎚ 200 ~ 300 ㎚
용출파장 데이터 포인트 1 ㎚마다 10 ㎚마다
시그널 강도 유효 숫자 1μv(μAbs) 이하 절사 1mv(mAbs) 이하 절사
그 결과, 데이터 포인트 수는 이하와 같다.
다성분계 약제 번호‥‥344개
검출파장‥‥‥‥‥‥‥11개
용출시간‥‥‥‥‥‥‥108개
데이터 압축 전후의 지문 일례를 도 1에 나타내었다. 이로 인해, MT법으로 단위 공간, 마할라노비스 거리를 계산할 수 있게 되었다.
［단계 (3)］
취득한 3D-HPLC 지문 데이터는 표 3의 오른쪽 칸에 나타낸 바와 같이, 각 검출파장마다 MT법에서 축을 배분했다.
'각 검출파장마다'로 하여 200 ㎚ ~ 300 ㎚의 범위를 10 ㎚ 마다 등분할해서 얻을 수 있는 11 파장마다로 했다.
지문을 취득한 데이터 축에 배분하기 전 축에 배분한 후
다성분계 약제 번호마다 검출파장마다
항목축(x축) 검출파장 항목축(x축) 용출시간
번호열출(y축) 용출시간 번호열출(y축) 다성분계 약제 번호
특징량 시그널 강도 특징량 시그널 강도
　
이로 인해, 통상, 취득할 수 있는 지문 데이터가 MT법에 따르는 수치 해석에 적절한 형식이 되었다.
［단계 (4)］
'품질 공학의 수리' 일본규격협회 발행(2000)의 제136－138 페이지, 품질 공학 응용 강좌 '화학·약학·생물학의 기술개발' 일본규격협회 편(1999)의 454－456 페이지 및 품질 공학 11(5), 78－84(2003)에 기재된 것과 같이 MT법을 이용해서 단위 공간, 즉 기준점과 단위량을 얻었다.
계산에는 (주) 오켄사의 MT　for　windows를 이용하였다.
［단계 (5)］
A사 제품의 계지복령환 한방제재의 단계 (4)에서 얻은 기준점에서 A마할라노비스 거리를 상기 문헌에 기재된 것에 따라 MT법으로 구했다.
　그 다음으로, 단계 (1)에서 A사 제품의 계지복령환 한방제재를 대신해 표 4에 기재한 다른 12개를 '평가해야 할 하나의 다성분계 약제'라고 한 것 외에는 상기 단계 (1) 내지 단계 (5)와 같은 방법으로 각각의 계지복령환 한방제재의 마할라노비스 거리를 계산했다.
　마할라노비스 거리는 200 ㎚ 내지 300 ㎚의 범위를 10 ㎚ 마다 등분할해서 얻을 수 있는 11 파장마다 얻었지만, 일례로, 230 ㎚의 마할라노비스 거리를 표 4에 나타냈다.
계지복영환 마할라노비스 거리
TJ-25-Ⅰ(쓰무라사 제품) 14.9
TJ-25-Ⅱ(쓰무라사 제품) 13.1
A사 제품 227.0
B사 제품 64.0
C사 제품-Ⅰ 407.7
C사 제품-Ⅱ 653.2
C사 제품-Ⅲ 81.3
C사 제품-Ⅳ 113.8
C사 제품-Ⅴ 96.7
D사 제품 33.7
E사 제품 28.0
F사 제품 84.0
G사 제품 1476.4
단계 (1) 내지 단계 (5)에서 얻은 각 검출파장마다의 마할라노비스 거리를 이용함에 따라, 어떤 하나의 계지복영환과 기준군의 상위 정도를 판정할 수 있었다. 이로 인해, 이 평가방법이 품질관리에 유효하다는 것이 나타났다.
실시예 　2
실시예 1에서는 각 검출파장마다 각 다성분계 약제 번호의 마할라노비스 거리를 얻었지만, 실시예 1에서 얻은 마할라노비스 거리를 MT법에서 특징량으로 하여, 이하와 같은 다계 MT법으로 합성 마할라노비스 거리를 구했다.
［단계 (1)］내지［단계 (5)］
실시예 1과 같이 실시했다.
［단계 (6)］
표 5에 나타낸 바와 같이, MT법에서 축을 배분하여 실시했다.
축 배분
항목축(x축) 검출파장
번호열축(y축) 다성분계 약제 번호
특징량 실시예1에서 얻은 마할라노비스 거리
즉, 데이터 세트는 표 6과 같다.
번호열축(y축) 다성분계 약제 번호 항목축 (x축) 검출파장
200 ㎚ 210 ㎚ … j … 300 ㎚
1 (D1,200)2 (D1,210)2 … (D1,j)2 … (D1,300)2
2 (D2,200)2 (D2,210)2 … (D2,j)2 … (D2,300)2
… … … …
i (Di,200)2 (Di,210)2 … (Di,j)2 … (Di,300)2
… … … … … … …
344 (D344,200)2 (D344,210)2 … (D344,j)2 … (D344,300)2
표 중, (Di,j)2는 다성분계 약제 번호 i, 검출파장 j에 대하여 실시예 1에서 얻은 마할라노비스 거리이다.
［단계 (7)］및［단계 (8)］
　실시예 1과 같이 해서 단위 공간을 구하여 합성 마할라노비스 거리를 산출하였다.
　도 2는 단위 공간을 얻기 위해서 공통으로 사용한 쓰무라사 제품의 계지복영환(TJ－25)의 344 로트의 합성 마할라노비스 거리를 가로축에, 이 마할라노비스 거리를 갖는 시료의 개수를 세로축으로 해서 작성한 도면이다. 또한, 단위 공간을 얻기 위해서 사용한 TJ－25의 344 로트의 마할라노비스 거리의 평균치는 이 정의에서 항상 1이다.
　평가해야 할 하나의 다성분계 약제에 해당하는 쓰무라사 제품의 계지복영환 2개와 쓰무라사 제품 이외의 계지복령환 한방제재 11개 기준점에서의 합성 마할라노비스 거리를 표 7에 나타냈다.
계지복영환 마할라노비스
TJ-25-Ⅰ(쓰무라사 제품) 63.3
TJ-25-Ⅱ(쓰무라사 제품) 222.2
A사 제품 2397.6
B사 제품 1110.0
C사 제품-Ⅰ 4911.5
C사 제품-Ⅱ 7496.4
C사 제품-Ⅲ 3226.2
C사 제품-Ⅳ 5546.2
C사 제품-Ⅴ 3489.5
D사 제품 238.6
E사 제품 462.8
F사 제품 890.7
G사 제품 50698.5
얻은 합성 마할라노비스 거리를 이용하여 344개 쓰무라사 제품의 계지복령환 한방제재(TJ－25)와의 상위 정도를 하나의 수치로 판정할 수 있었다. 그리고 예를 들면, G사 제품이나 C사 제품-II는 344개의 TJ－25로 이루어진 기준군과 가장 다른 것 등도 밝혀졌다.
또한, 합성 마할라노비스 거리를 이용함으로써 넓은 검출파장 범위에 의한 망라적 평가가 가능했다.
더욱이, 이 평가방법을 이용해 품질이 안정된 계지복령환 한방제재가 제조 가능하다는 것을 알았다.
더욱이, 이 쓰무라사 제품의 계지복령환 한방제재(TJ－25)는 MT법의 단위 공간 데이터가 기록된 기록 매체는 평가에 유용하다는 것을 알았다.
실시예 　3
주식회사 쓰무라사가 1998년부터 2003년의 기간에 제조한 보츄엣키토(이하, 'TJ－41'이라고 함) 100 로트는 실시예 1, 2와 같은 방법으로 측정 시료를 조제하여, 같은 조건으로 3D-HPLC 지문 데이터를 취득해서 MT법을 이용해 단위 공간, 즉 기준점과 단위량을 얻었다.
상기 단위 공간을 얻기 위해서 사용한 모든 TJ－41과 쓰무라사 제품 이외의 보츄엣키토 6 시료의 단위 공간에서 마할라노비스 거리를 구했다. 마할라노비스 거리를 이용하면, 하나의 보츄엣키토와 기준점의 상위 정도가 간단하고 정확하며 객관적으로 판단할 수 있는 것을 알았다.
도 3(a)에는 마할라노비스 거리가 1.0인 보츄엣키토(TJ－41)의 지문을 나타냈다. 또한, 도 3(b)에는 마할라노비스 거리가 2704인 보츄엣키토의 지문을 나타냈다. 지문을 본 것만으로는 이러한 것들의 상위 정도는 불명확했지만, 본 발명에 의해, 얻은 마할라노비스 거리는 1.0과 2704라고 하는 것과 같이 수치가 크게 달라 마할라노비스 거리가 다성분계 약제끼리의 차이를 정량적으로 판단하는데 유력하다는 것을 알았다.
실시예 　4
［단계 (1)］및 [단계 (2)]
주식회사 쓰무라사가 1999년부터 2003년의 기간에 제조한 토카쿠죠키토 한방제제(엑기스 과립)(이하, 'TJ－61'이라고 함) 251 로트 및 A사 제품의 토카쿠죠키토 한방제제를 하기와 같은 방법으로 측정 시료를 조제하여, 하기의 조건으로 3D-HPLC 지문 데이터를 취득했다.
＜측정 시료 조제 방법＞
각 로트의 엑기스 과립 2 g과 메타놀 100 ㎖를 혼합해서 호모지나이저로 100초 교반했다. 2분간 방치한 뒤, 액면과 저면의 중간 위치에서 추출액을 채택하여 프레필터가 달린 막 필터로 여과해 측정 시료를 조제했다.
＜3D－HPLC 지문 데이터 취득 조건＞
측정 장치　: LC－VP 시스템(시마즈 제작소사 제품)
전개 컬럼: TSK－GEL　80TS(토소사 제품)
이동상　　: A액　50mM　초산-초산 암모늄 버퍼
　　　　　　B액 아세토니트릴
경사 조건: 리니어 경사
컬럼 온도　　　: 40 ℃
유속　　　　　　: 1.0 ㎖/min
주입량　　　　　: 30 ㎕
검출기　　　　　: SPD－M10Avp(시마즈 제작소사 제품)
측정 파장　　　　: 200 ㎚ ~ 400 ㎚
해석 소프트웨어 : CLASS－VP(시마즈 제작소사 제품)
취득한 3D-HPLC 지문 데이터는 표 8에 나타낸 바와 같이, 데이터 압축을 실시하였다.
취득한 데이터 데이터 압축 방법
용출시간 범위 0 ~ 80 min 5.12 ~ 35.84 min
용출시간 데이터 포인트 0.64초마다 12.8초마다
측정파장 범위 200 ~ 400 ㎚ 200 ~ 400 ㎚
용출파장 데이터 포인트 1 ㎚마다 10 ㎚마다
시그널 강도 유효 숫자 1μv(μAbs) 이하 절사 1mv(mAbs) 이하 절사
그 결과, 데이터 포인트 수는 이하와 같이 되었다.
다성분계 약제 번호‥‥‥‥251개
검출파장‥‥‥‥‥‥‥‥‥21개
용출시간‥‥‥‥‥‥‥‥‥145개
[단계 (3)]
취득한 3D-HPLC 지문 데이터는 표 9의 오른쪽 칸에 나타낸 바와 같이, 각 검출파장마다 MT법에서 축을 배분했다.
'각 검출파장마다'로 200 ㎚ ~ 400 ㎚의 범위를 10 ㎚ 마다 등분할해서 얻을 수 있는 21 파장마다로 했다.
지문을 취득한 데이터 축에 배분하기 전 축에 배분한 후
다성분계 약제 번호마다 검출파장마다
항목축(x축) 검출파장 항목축(x축) 용출시간
번호열출(y축) 용출시간 번호열출(y축) 다성분계 약제 번호
특징량 시그널 강도 특징량 시그널 강도
그 결과, 통상, 취득할 수 있는 지문 데이터가 MT법에 따르는 수치 해석에 적절한 형식이 되었다.
[단계 (4)]
MT법을 이용해서 단위 공간, 즉 기준점과 단위량을 얻었다.
계산에는(주) 오켄사의　MT for windows를 이용했다.
[단계 (5)]
A사 제품의 토카쿠죠키토 한방제제의 단계 (4)에서 얻은 기준점에서 마할라노비스 거리를 MT법으로 구했다.
그 다음으로, 단계 (1)에서 A사 제품의 토카쿠죠키토 한방제제를 대신해 표 10에 기재한 다른 9개를 '평가해야 할 하나의 다성분계 약제'라고 한 것 외에는 상기 단계 (1) 내지 단계 (5)과 같이 하여 각각의 토카쿠죠키토 한방제제의 마할라노비스 거리를 계산했다.
마할라노비스 거리는 200 ㎚ 내지 400 ㎚의 범위를 10 ㎚ 마다 등분할해서 얻을 수 있는 21 파장마다 얻었지만, 일례로, 280 ㎚의 마할라노비스 거리를 표 10에 나타냈다.
계지복영환 마할라노비스
TJ-61-Ⅰ(쓰무라사 제품) 21
TJ-61-Ⅱ(쓰무라사 제품) 15
TJ-61-Ⅲ(쓰무라사 제품) 17
A사 제품 101
B사 제품 128
C사 제품 135
D사 제품 869
E사 제품 292
F사 제품-Ⅰ 2109
F사 제품-Ⅱ 884
단계 (1) 내지 단계 (5)에서 얻은 각 검출파장마다의 마할라노비스 거리를 이용함에 따라, 어떤 하나의 토카쿠죠키토와 기준군의 상위 정도를 판정할 수 있었다. 이로 인해, 이 평가방법이 품질관리에 유효하다라고 하는 것이 나타났다.
［단계 (6)］
각 검출파장마다 각 다성분계 약제 번호의 마할라노비스 거리를 얻을 수 있었지만, 단계 (1) 내지 단계 (5)에서 얻은 마할라노비스 거리를 MT법에서 특징량으로 하여, 이하와 같은 다계 MT법으로 합성 마할라노비스 거리를 구했다.
표 11에 나타낸 바와 같이, MT법에서 축을 배분하여 실시했다.
축 배분
항목축(x축) 검출파장
번호열축(y축) 다성분계 약제 번호
특징량 단계 (1) 내지 단계 (5)에서 얻은 마할라노비스 거리
즉, 데이터 세트는 표 12와 같다.
번호열축(y축) 다성분계 약제 번호 항목축 (x축) 검출파장
200㎚ 210㎚ … j … 400㎚
1 (D1,200)2 (D1,210)2 … (D1,j)2 … (D1,400)2
2 (D2,200)2 (D2,210)2 … (D2,j)2 … (D2,400)2
… … … …
i (Di,200)2 (Di,210)2 … (Di,j)2 … (Di,400)2
… … … … … … …
251 (D251,200)2 (D251,210)2 … (D251,j)2 … (D251,400)2
표 중, (Di ,j)2는 다성분계 약제 번호 i, 검출파장 j에 대하여 단계 (5)에서 얻은 마할라노비스 거리이다.
［단계 (7)］및［단계 (8)］
단계 (1) 내지 단계 (5)과 같이 해서 단위 공간을 구하여 합성 마할라노비스 거리를 산출했다.
도 4는 단위 공간을 얻기 위해서 공통으로 사용한 쓰무라사의 토카쿠죠키토(TJ－61)의 251 로트의 합성 마할라노비스 거리를 가로축에, 이 마할라노비스 거리를 갖는 시료의 개수를 세로축으로 해서 작성한 도면이다. 또한, 단위 공간을 얻기 위해서 사용한 TJ－61의 251 로트의 마할라노비스 거리의 평균치는 이 정의에서 항상 1이다.
평가해야 할 하나의 다성분계 약제에 해당하는 쓰무라사 제품의 토카쿠죠키토 3개와 쓰무라사 제품 이외의 토카쿠죠키토 한방제제 7개 기준점에서의 합성 마할라노비스 거리를 표 13에 나타냈다.
계지복영환 마할라노비스
TJ-61-Ⅰ(쓰무라사 제품) 3431
TJ-61-Ⅱ(쓰무라사 제품) 3190
TJ-61-Ⅲ(쓰무라사 제품) 3421
A사 제품 112335
B사 제품 475053
C사 제품 65832
D사 제품 11944073
E사 제품 8304332
F사 제품-Ⅰ 35178330
F사 제품-Ⅱ 2783134
얻은 합성 마할라노비스 거리를 이용하여 251개 쓰무라사 제품의 토카쿠죠키토 한방제제(TJ－61)와의 상위 정도를 하나의 수치로 판정할 수 있었다. 그리고 예를 들면, F사 제품-I이나 D사 제품은 252개의 TJ－61로 이루어진 기준군과 가장 다른 것 등도 밝혀졌다.
도 5(a)는 마할라노비스 거리가 1.0인 토카쿠죠키토(TJ－61)의 지문을 나타낸다. 또한, 도 5(b)는 마할라노비스 거리가 35178330인 토카쿠죠키토의 지문을 나타낸다.
본 발명에 따르면, 신뢰성이 높고, 정보량의 증감을 자유롭게 할 수 있기 때문에 데이터 처리 시간을 적절하게 단축할 수 있어서 하나의 수치로 간단하게 평가해야 할 하나의 다성분계 약제와 기준군의 차이를 판정할 수 있다. 따라서, 다성분계 약제의 상위 정도를 용이하게 평가할 수 있기 때문에 사내에서 품질관리에 사용할 수 있다. 또한, 이것을 이용하여 매우 적합하게 다성분계 약제를 제조할 수 있다.
나아가, 전국적 또는 국제적 통일 기준을 본 발명의 단위 공간으로 정의해 둠으로써, 어떤 다성분계 약제의 그 기준과의 차이를 판정할 수 있어서 안정된 품질의 한방제제 등의 다성분계 약제를 공급할 수 있다.

Claims (20)

  1. 하기의 단계 (1) 내지 (5):
    (1) 평가해야 할 다성분계 약제의 삼차원 고속 액체 크로마토그래피 지문 데이터를 얻는 단계;
    (2) 상기 (1)에서 얻은 지문 데이터와 기준군을 구성하는 다른 동종의 다성분계 약제의 삼차원 고속 액체 크로마토그래피의 지문 데이터를 조합하는 단계;
    (3) 상기 (2)의 지문 데이터는 다성분계 약제 번호와 용출시간 또는 검출파장을 MT법에서 변수축으로 하고 , 시그널 강도를 MT법에서 특징량으로 하는 단계;
    (4) 상기 (3)의 특징량에서 MT법을 이용해 단위 공간을 얻는 단계; 및
    (5) 상기 (4)로 얻은 단위 공간에서 평가해야 할 다성분계 약제의 마할라노비스 거리를 MT법을 이용해 얻는 단계;
    를 통해 얻은 마할라노비스 거리를 이용해서, 상기 평가해야 할 다성분계 약제와 기준군으로 선택한 복수의 다성분계 약제의 상위 정도를 판정하는 것을 특징으로 하는 다성분계 약제의 평가방법.
  2. 하기의 단계 (1) 내지 (8):
    (1) 평가해야 할 다성분계 약제의 삼차원 고속 액체 크로마토그래피 지문 데이터를 얻는 단계;
    (2) 상기 (1)에서 얻은 지문 데이터와 기준군을 구성하는 다른 동종의 다성분계 약제의 삼차원 고속 액체 크로마토그래피 지문 데이터를 조합하는 단계;
    (3) 상기 (2)의 지문 데이터는 다성분계 약제 번호와 용출시간 또는 검출파장 중 어느 한쪽을 MT법에서 변수축으로 하고, 시그널 강도를 MT법에서 특징량으로 하는 단계;
    (4) 상기 (3)의 특징량에서 MT법을 이용해 단위 공간을 얻는 단계;
    (5) 상기 (4)에서 얻은 단위 공간에서 검출파장 또는 용출시간마다 모든 다　성분계 약제의 마할라노비스 거리를 MT법을 이용해 얻는 단계;
    (6) 다성분계 약제 번호와 단계 (3)에서 변수축으로 하지 않았던 다른 한쪽을 MT법에서 변수축으로 하고, 단계 (5)에서 얻은 마할라노비스 거리를 MT법에서 특징량으로 하는 단계;
    (7) 상기 (6)의 특징량에서 MT법을 이용해 제2의 단위 공간을 얻는 단계; 및
    (8) 상기 (7)에서 얻은 제2의 단위 공간에서 평가해야 할 다성분계 약제의 마할라노비스 거리를 MT법을 이용해 얻는 단계;
    를 통해 얻은 마할라노비스 거리를 이용해서, 상기 평가해야 할 다성분계 약제와 기준군으로 선택한 복수의 다성분계 약제의 상위 정도를 판정하는 것을 특징으로 하는 다성분계 약제의 평가방법.
  3. 제2항에 있어서, 단계 (3)은 MT법에서 항목축(x축)을 용출시간으로 하고, MT 법에서 번호열축(y축)을 다성분계 약제 번호로 하며, 특징량을 시그널 강도로 하는 다성분계 약제의 평가방법.
  4. 제2항에 있어서, 단계 (6)은 MT법에서 항목축(x축)을 검출파장으로 하고, MT법에서 번호열축(y축)을 다성분계 약제 번호로 하며, 특징량을 단계 (5)에서 얻은 각 검출파장마다의 마할라노비스 거리로 하는 다성분계 약제의 평가방법.
  5. 제2항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서, 단계 (2)의 기준군은 일회사에서 제조된 다성분계 약제의 군인 다성분계 약제의 평가방법.
  6. 제2항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서, 단계 (2)의 기준군은 지문 데이터를 얻는 모든 다성분계 약제군인 다성분계 약제의 평가방법.
  7. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 지문 데이터를 MT법에 맞도록 압축하는 다성분계 약제의 평가방법.
  8. 제7항에 있어서, 데이터 압축을 다성분계 약제의 유효 성분이 컬럼(column) 에서 용출하는 시간의 범위로 한정하여, 용출시간 3초 ~ 30초에서 선택할 수 있는 일정한 초마다 데이터 포인트를 채택하는 다성분계 약제의 평가방법.
  9. 제7항 또는 제8항에 있어서, 데이터 압축을 용출시간으로 해서 100 ~ 1000개의 데이터 포인트를 채택하여 실시하는 다성분계 약제의 평가방법.
  10. 제7항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서, 데이터 압축을 200 ㎚ ~ 300 ㎚의 범위에서 선택한 복수의 검출파장에 대한 데이터로 한정하여 실시하는 다성분계 약제의 평가방법.
  11. 제7항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서, 데이터 압축을 검출파장 2 ㎚ ~ 25 ㎚에서 선택할 수 있는 등간격의 파장마다 데이터 포인트를 채택하여 실시하는 다성분계 약제의 평가방법.
  12. 제7항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서, 데이터 압축을 검출파장으로 하여 10 ~ 100개의 데이터 포인트를 채택하여 실시하는 다성분계 약제의 평가방법.
  13. 제1항 또는 제12항에 있어서, 다성분계 약제가 한방제제인 다성분계 약제의 평가방법.
  14. 제1항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서, 다성분계 약제의 삼차원 고속 액체 크로마토그래피 지문 데이터를 다성분계 약제의 각 화학 성분마다 시그널 강도로 분리하지 않고 실시하는 다성분계 약제의 평가방법.
  15. 제1항 내지 제14항 중 어느 한 항에 있어서, 다성분계 약제의 평가방법을 이용해서 하나의 다성분계 약제의 단위 공간에서 마할라노비스 거리가 소정의 값보다 큰 경우에는 그 하나의 다성분계 약제를 불합격으로 하는 다성분계 약제의 품질관리 방법.
  16. 제1항 내지 제14항 중 어느 한 항에 있어서, 다성분계 약제의 평가방법을 이 용해서 하나의 다성분계 약제의 단위 공간에서 마할라노비스 거리가 소정의 값 이하가 되도록 제조하는 다성분계 약제의 제조 방법.
  17. 컴퓨터에 하기의 수단 (A) 내지 (D):
    (A) 기준군을 형성하는 복수 다성분계 약제의 삼차원 고속 액체 크로마토그래피에서 얻은 지문 데이터를 보존하는 수단;
    (B) 평가해야 할 다성분계 약제의 삼차원 고속 액체 크로마토그래피에서 얻은 지문 데이터를 입력해서 보존된 상기 (A)의 지문 데이터와 조합하여 하나의 데이터군으로 하는 수단;
    (C) 상기 (B)의 데이터군은 다성분계 약제 번호와 용출시간 또는 검출파장을 MT법에서 변수축으로 하고, 시그널 강도를 MT법에서 특징량으로 하여, MT법을 이용해 단위 공간을 얻는 수단; 및
    (D) MT법을 이용해, 평가해야 할 다성분계 약제의 상기 단위 공간에서 마할라노비스 거리를 얻는 수단;
    을 실행시키기 위해 하나의 다성분계 약제와 복수 다성분계 약제의 상위 정도를 일원적으로 판정하는 프로그램.
  18. 제17항에 있어서, 프로그램이 기록되는 정보 기록 매체.
  19. 제17항에 있어서, 프로그램을 전송하는 정보 전송 매체.
  20. (I) 및 (II):
    (I) 상기 수단 (A) 내지 (D)를 실행시키는 프로그램; 및
    (II) 기준군을 구성하는 복수 동종의 다성분계 약제의 삼차원 고속 액체 크로마토그래피에서 얻은 지문 데이터;
    가 기록된 정보 기록 매체.
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