由于藥物雜質需要嚴格控制以確保安全性，因此開發高度可靠的分析方法至關重要。在方法開發過程中，隨著分析方法的變化，藥物及其雜質的保留時間也發生著變化，如何能準確快速的對其進行追蹤，很大程度上影響著方法開發的效率。利用LabSolutions MD方法開發軟件有效的自動峰追蹤功能，可通過包括質譜信息在內的多種條件快速準確定位目標峰，無需依賴直覺或者經驗，并節省大量的時間。

分析示例

孟魯司特及其雜質的分析方法開發

目標1:構建“設計空間”可視化評估不同梯度參數對孟魯司特每種雜質的分離度的影響。

目標2:準確跟蹤多個具有相似紫外光譜的雜質。

目標3:尋找具有分離度的同時又能縮短分析時間的方法。

一、分析條件

通過最終梯度濃度和梯度程序的斜率，研究孟魯司特及其雜質的分離度變化。

最終梯度濃度:75%，80%，85% (共3種，增量5%)

梯度程序斜率:8分鐘，13分鐘，18分鐘 (共3種，增量5分鐘)

二、使用質譜檢測器進行有效峰跟蹤

由于6種雜質之間的紫外光譜具有很高的相似度，基于紫外光譜的峰跟蹤將會很困難。如圖1所示，Imp1和Imp6(相似性>0.99) 、Imp2和lmp4(相似性>0.9)以及Imp3和Imp5 (相似性>0.999)。LabSolutions MD 可使用LCMS-2050單四級桿質譜檢測器實現基于m/z的峰跟蹤，能夠準確識別具有相似紫外光譜的雜質 (圖2)

圖2顯示了在最終梯度濃度為80%和梯度斜率分別為18分鐘和8分鐘下獲得的LC色譜圖，通過m/z成功追蹤到保留時間發生變化的對應雜質(lmp1至6)。

三、利用設計空間進行可視化評估

為了確定較好分析條件，當最終濃度和梯度斜率發生變化時，通過設計空間將分離度可視化。圖3顯示了孟魯司特和Imp1的分離度設計空間。紅色區域表示較高的分離度，藍色區域表示較低的分離度。該設計空間可直觀的顯示:本示例中較低的最終濃度和較長的梯度斜率可以實現更好的分離。

更重要的是，LabSolutions MD 可以通過疊加設計空間來簡化對較好分析條件的搜索。例如，希望方法同時符合多個響應目標:1.孟魯司特和Imp1分離度>2.6，2.每種化合物的至小分離度>1.2，3.洗脫峰 (mp6) 的RT<17分鐘。圖4中黑色陰影區域是滿定所有目標的區域。分析時間至短的較好點位于點A 附近，該點以紅色圈出。

如此，通過疊加分離度和一個峰洗脫時間的設計空間，可以輕松找到提供同時滿足足夠分離度和更短分析時間的較好條件。另外，通過設計空間可以輕松了解LC參數是如何影響分離度和保留時間等響應結果的，這意味著可以在不依賴方法開發人員經驗的情況下找到可靠的方法。

四、較好條件下的色譜圖

在較好條件下 (A點) 獲得的色譜圖如圖5所示。該條件下，孟魯司特和Imp1的分離度為2.7，每種雜質的至小分離度為1.4(Imp3)，洗脫峰的保留時間小于17 min，成功滿足目標。

總結

使用 LabSolutions MD和 LCMS2050對藥物雜質進行有效方法開發?；趍/z的峰跟蹤即使在相似的紫外光譜下也能準確識別每種雜質。

LabSolutions MD可視化的設計空間疊加功能，無論用戶經驗如何，都可以輕松開發更有效(分離度) 和更快速 (分析時間) 的分析方法。

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