Elucidación estructural de una impureza desconocida

El análisis de impurezas es un aspecto fundamental de la fabricación farmacéutica, ya que garantiza la calidad y la seguridad de los medicamentos. La identificación y caracterización de impurezas desconocidas son pasos esenciales en este proceso, dado que pueden representar riesgos potenciales para la salud de los pacientes. A continuación, se presenta una descripción general de las técnicas y los procedimientos utilizados para la elucidación estructural de impurezas desconocidas en productos farmacéuticos:

Empleamos diversos métodos para separar las impurezas de su compuesto. Antes de la purificación, podemos realizar experimentos para aumentar los niveles de impurezas mediante reacciones de degradación forzada. Nuestro objetivo es purificar o aislar el compuesto utilizando técnicas como la extracción líquido-líquido, la purificación en fase normal o inversa, la HPLC semipreparativa, la cristalización, etc., para obtener cantidades suficientes de la(s) impureza(s). Esto nos permitirá realizar análisis para su elucidación estructural.

La LC-MS, o cromatografía líquida-espectrometría de masas, combina la cromatografía líquida con la espectrometría de masas para analizar impurezas tanto cualitativa como cuantitativamente. Se utiliza comúnmente en el perfilado de impurezas debido a su sensibilidad, selectividad y capacidad para proporcionar información estructural detallada. El espectrómetro de masas Orbitrap es un espectrómetro de masas de alta resolución que también se utiliza en el perfilado de impurezas por su capacidad para resolver mezclas complejas, identificar impurezas desconocidas y realizar la elucidación estructural. Otras técnicas acopladas, como GC-MS, DSC, TGA y análisis elemental, también pueden ser útiles según la naturaleza de la muestra. Los estudios de adición de estándares implican agregar impurezas conocidas a una muestra para compararlas con estándares puros, lo que ayuda a identificar impurezas desconocidas. En conclusión, las técnicas combinadas como la RMN (1H, 13C, DEPT, COSY, HMBC, HSQC…), la LC-MS, la HRMS y los estudios de adición de patrones son herramientas valiosas para la caracterización de impurezas debido a su rapidez, facilidad de uso y capacidad para proporcionar información estructural detallada.

Reproducción de picos de impurezas: Replicar las condiciones de estrés en laboratorios para reproducir la formación de impurezas y aumentar los picos cromatográficos correspondientes.
Reconocimiento de picos: Optimización de los métodos cromatográficos para resolver e identificar el pico de interés.

Experimentos de MS y MS2: Se realizan análisis de espectrometría de masas en la muestra para identificar las especies ionizables presentes bajo el pico, seguidos de experimentos de fragmentación en iones precursores seleccionados para formular hipótesis sobre la estructura molecular.

Determinación de identidades presuntas mediante estándares disponibles comercialmente y métodos analíticos personalizados.

Evaluar la viabilidad de la ampliación del método preparativo, realizar ciclos de aislamiento y proporcionar caracterización por RMN cuando sea necesario.

Clasificación de impurezas según las directrices ICH M7 para la evaluación de riesgos, que incluye búsquedas en bases de datos de datos sobre carcinogenicidad y mutagenicidad bacteriana.

Utilización de predictores QSAR in silico para predecir perfiles toxicológicos cuando no se dispone de datos relevantes de la bibliografía.

Es improbable que la derivación de la dosis efectiva promedio (PDE) para la toxicidad sistémica basada en dosis específicas de la sustancia cause efectos adversos con la exposición diaria a lo largo de la vida.

Comparar la dosis diaria prescrita (DDP) con la ingesta diaria máxima (IDM) para determinar el MOS y las preocupaciones toxicológicas asociadas.

En resumen, se emplean diversas técnicas analíticas, como experimentos de espectrometría de masas, estudios confirmatorios, aislamiento de impurezas y procedimientos de evaluación de riesgos toxicológicos, incluida la predicción in silico, para identificar impurezas desconocidas en productos farmacéuticos, garantizando al mismo tiempo la seguridad del paciente mediante procesos exhaustivos de elucidación estructural.