 |
BMe Kutatói pályázat |
|
Oláh György Doktori Iskola
Szerves Kémia és Technológia Tanszék
Témavezető: Prof. Marosi György
Kémiai térképezés és sokváltozós adatelemzés (kemometria) alkalmazása gyógyszer- és környezettechnológiai fejlesztésekben
A kutatási téma néhány soros bemutatása
A kémiai térképezés egy
igen új, napjainkban egyre inkább elterjedő roncsolásmentes vizsgálati módszer, egyike a spektroszkópia jelenleg legdinamikusabban fejlődő területeinek.
Széleskörű alkalmazását mutatja, hogy kezd a kutatás és a technológiai fejlesztés
részévé válni a félvezetőipartól [1] kezdve az orvostudományon [2], papíriparon [3], élelmiszeriparon [4] és műanyagiparon [5] át egészen a gyógyszertechnológiáig [6-7]. Mivel a terület komoly kihívásokat tartalmaz mind
méréstechnikai, mind eredményfeldolgozási szempontból, PhD munkám során ebbe a
tudományterületbe kapcsolódtam bele.
A kutatóhely rövid bemutatása
A BME Szerves Kémia és Technológia Tanszékén működő
Gyógyszer-, Környezeti és
Biztonságtechnológiai Kutatócsoport sokrétű kutatásokat folytat az újszerű
gyógyszertechnológiák kifejlesztése [8], a műanyagok értéknövelő
újrahasznosítása [9], illetve a műanyagok és szerkezeti anyagok égésgátlása [10] területén. Bár e három terület különbözőnek tűnik,
valójában sok közös pont található közöttük mind elméleti, mind
módszertani szempontból. A kutatócsoport igen széles skálán alkalmazható műszerparkkal
rendelkezik.
A kutatás történetének, tágabb kontextusának bemutatása
A kémiai térképezés a rezgési spektrometria módszerei közé tartozik; az erre alkalmas vizsgálati berendezéseket egy rezgési (infravörös, közeli infravörös vagy Raman-) spektrométer és egy alkalmas optikai egység (pl. mikroszkóp) képezi. A rezgési spektrometriai módszerek mindegyike molekulaszerkezeti információt szolgáltat a vizsgált mintáról. A Raman-spektrometria esetében a lézerfénnyel megvilágított mintáról visszaszóródó, megváltozott hullámhosszú fotonok hordozzák a besugárzott mintatérfogatban jelen lévő molekulák szerkezeti információját. A Raman-spektrometria igen szelektív, a szinte ujjlenyomatszerű spektrum egyértelmű molekula-azonosítást tesz lehetővé. A spektrum által hordozott információ alkalmas a minta komponenseinek azonosítására, a szilárd fázisú szerkezet (pl. a kristálymódosulat) meghatározására és mennyiségi elemzésre is.
1. ábra: Kémiai térképezés
megvalósítása és lényege. A vizsgálandó felület pontonkénti feltérképezésével,
majd megfelelő matematikai eljárások alkalmazásával látványos módon
megjeleníthető a különböző alkotóelemek térbeli eloszlása.
A besugárzó fény megfelelő mikroszkóp objektívvel igen kis méretű (akár ~0,7 mikrométer átmérőjű) pontba fókuszálható, így a minta egy mikroszkopikus területéről is megbízható kémiai információ nyerhető. A kémiai térképezés során a minta felületén általunk meghatározott területet pontonkénti spektrumfelvételekkel térképezzük le. A térképet alkotó spektrumok segítségével meghatározható a mintát alkotó összetevők térbeli eloszlása.
A kémiai térképek óriási mennyiségű adatot
tartalmaznak. Bár ezek is kezelhetők a spektroszkópiában megszokott
módszerekkel − például egy kiválasztott hullámhosszon mért jelintenzitás
ábrázolásával a hely függvényében − az óriási adatmennyiség
azonban sokkal hatékonyabban hasznosítható megfelelő matematikai (sokváltozós
adatelemzési, azaz ún. kemometriai) módszerek
alkalmazásával. Az erre irányuló kutatásoknak nagy jelentősége van az
orvostudományban, az egyre komolyabb problémákat okozó gyógyszerhamisítás elleni
küzdelemben és a környezetbarát hulladékkezelésben és -újrahasznosításban. A
tudományterület ismertetése két magyar nyelvű összefoglalónkban is megtalálható
[I,II].
A kutatás célja, a megválaszolandó kérdések
Kutatásaim során azt vizsgáltam, hogy miként növelhető a kémiai térképezés hatékonysága megfelelő matematikai kiértékelési módszerekkel, és ezáltal milyen új alkalmazási módokra nyílik lehetőség. A vizsgálatok minden esetben kutatócsoportunk valamelyik technológiai fejlesztőmunkájához, így ipari vagy nemzetközi projektekhez kötődtek. Több területen, több kérdésre is kerestük a választ.
(1) A gyógyszerkészítmények előállítására sokféle technológia áll rendelkezésre. Azt a kérdést tettük fel, hogy a gyógyszerkészítmény-összetevők térbeli eloszlásának megjelenítésével és statisztikai vizsgálatával jobban megérthetővé válnak-e az eltérő előállítási technológiák (és az így előállított termékek tulajdonságainak) különbségei.
(2) Amorf hatóanyagok esetében a kristályos szennyezések jelenléte jelentősen befolyásolhatja a hatóanyag kioldódását a gyomorban, és így a készítmény biológiai hatékonyságát. A jelenleg általánosan alkalmazott módszerek csak kb. 5% kristályosanyag-tartalom felett detektálják megbízhatóan a kristályos fázis jelenlétét. Kutatásunk egyik célja az érzékenység Raman-térképezéssel történő nagy mértékű növelése volt, amely lehetőséget ad a kristálygócok korai detektálására és a termékek várható stabilitásának/eltarthatósági idejének előrejelzésére a gyártás idején.
(3) Az iparban és a bűnügyi vizsgálatok területén is lényeges kérdés az ismeretlen összetevőket (is) tartalmazó készítmények (illegális drogok, gyógyszerhamisítványok, technológiai hiba miatt ismeretlen szennyezést tartalmazó termékek) összetevőinek azonosítása, mennyiségi becslése és az ismeretlen összetevők térbeli eloszlásának meghatározása.
(4) Fontos környezetvédelmi probléma egyes ipari (pl. autóipari, építőipari, elektronikai) hulladékok újrahasznosíthatóságának megállapítása. Az újrahasznosíthatóság egyaránt függ a fő alkotóelemektől és a nyomokban jelenlévő szennyezőktől, illetve degradálódott elemektől is. Egyelőre nincs igazán elfogadott módszer ezek automatizált, roncsolásmentes vizsgálatára. Vizsgáltuk tehát, hogy megoldható-e Raman-térképezéssel előre nem ismert összetevőkből álló ipari műanyaghulladékok automatizált elemzése és mennyiségi meghatározása az újrahasznosítás elősegítése céljából.
Módszerek
|
|
A vizsgálatokhoz a tanszékünkön található Horiba
Jobin Yvon gyártmányú Raman-mikroszkópot (LabRam) használtuk (illetve összehasonlító vizsgálatokat végeztünk az adott területen jelenleg
elfogadott módszerekkel). A pontos vizsgálati paraméterek a vonatkozó publikációkban megtalálhatók [II-XIV]. A mintát egy (kiválasztott) lézerrel világítjuk meg, melynek nyalábját egy
választható nagyítású objektív fókuszálja a kívánt pontba. Megfelelő lézer
kiválasztásával és a fényútba helyezhető, különböző erősségű
teljesítményszűrők segítségével a vizsgálat teljesen roncsolásmentessé
tehető. |
 3. ábra: Vizsgálati elrendezés sematikus vázlata |
A mintáról visszaszórt fényt ugyanez az objektív
gyűjti össze. A fotonok ezután egy ún. notch-szűrőn jutnak keresztül, amely
eltávolítja a változatlan energiával visszaszórt (ún. Rayleigh-)
fotonokat, és kizárólag a vizsgálat alapját képező, megváltozott energiájú
Raman-fotonokat engedi tovább. Ezután a fény egy tükörrendszeren, illetve egy
ún. konfokális
lyukon és egy ún. résen keresztül egy optikai rácsra jut, amely
szétválasztja a különböző hullámhosszú (frekvenciájú) fotonokat, melyek azután
egy ún. CCD detektorra érkeznek.
|
A kémiai térképek felvételi módjából adódóan a kapott adatszerkezet három dimenziós. Az óriási adattömbök feldolgozására sokféle matematikai módszer áll rendelkezésre (ezek részletes magyar nyelvű összefoglalása megtalálható közleményünkben [II]). A leggyakrabban használt módszer egy alkalmas rezgési sáv kiválasztásán alapul[III], melynek intenzitását a hely függvényében ábrázolva kirajzolódik az adott sáv által reprezentált összetevő(k) térbeli eloszlása [IV]. Ez a megközelítés azonban nem használja ki a rendelkezésre álló óriási adatmennyiséget. A gyakorlatban az alábbi problémák jelentkezhetnek: I. Gyakran előfordul, hogy egyes komponensekre nem választható ki olyan
rezgési sáv, mely a többi komponenstől függetlenül, szelektíven jellemezné
a meghatározni kívánt komponenst. (Ld. (1) és (2) problémák.) II. Amennyiben ismeretlen anyagokat tartalmazó készítményeket
vizsgálunk, nem tudjuk, az egyes rezgési sávok mit jellemeznek. (Ld. (3) probléma.) III. A sávok intenzitását még előzetes spektrumfeldolgozás után is
olyan mértékű zavaró hatások terhelhetik, hogy a sávintenzitáson alapuló
megoldás teljesen félrevezető eredményeket ad. (Ld. (4). probléma). |
 4. ábra: Kémiai térkép háromdimenziós
adatszerkezete. Az adattömb egyes lapjai egy adott sáv
intenzitástérképének felelnek meg, míg a lapokra merőleges „pálcikák” az
egyes mérési pontokban felvett spektrumokat
tartalmazzák. |
Kutatásaink során mindegyik vizsgálat esetében
számos algoritmus tesztelésével kiválasztottuk az(oka)t a matematikai
módszereket, melyekkel a legtöbb, illetve a legpontosabb információ
szerezhető.
Eddigi eredmények
(1) Gyógyszerkészítmények technológiai vizsgálata
 5. ábra. Különböző módszerekkel gyártott tabletták vizualizált Raman-térképei |
A térképezéskor felvett Raman-spektrumok modellezhetők a tiszta
összetevők Raman-spektrumainak súlyozott összegeként (amennyiben nem lép
fel kölcsönhatás az összetevők közt). Ezáltal a komponensek
koncentrációja becsülhetővé válik az egyes mérési pontokban. A pontbeli
koncentrációk matematikai eloszlása jelentős mennyiségű információt hordoz
a termék makroszkopikus tulajdonságairól [IV-VII]. Modelltablettákat állítottam elő hét különböző gyártási technológiával, és az összetevők eloszlástérképei segítségével értelmeztem az egyes technológiák különbségeit [V]. Megállapítottam, hogy bizonyos előzetes információk megléte esetén a készítmény összes komponensének koncentrációja meglehetősen jól becsülhető. E vizsgálati módszert a kutatócsoportban fejlesztett több készítmény
esetében alkalmaztuk, amelyeknél a cél a hatóanyag minél finomabb
eloszlatása volt a segédanyag (polimer) mátrixban a stabilitás növelése
céljából [IV, VI, VII]. |
(2) Amorf (üvegszerű) anyagok
kristályosodásának érzékeny detektálása
|
Az újonnan kifejlesztett hatóanyagok egy jelentős része igen rosszul oldódik a gyomor és a béltraktus nedveiben. A probléma egyik megoldása a hatóanyag üvegszerű állapotban történő előállítása (kristályos helyett), amit azonban stabilizálni kell. A szükséges stabilitás elérhető a hatóanyaggal kölcsönhatásba lépő megfelelő segédanyagok, illetve alkalmas gyártási technológia alkalmazásával [III, IV, VI, VII]. A technológiai paraméterek érzékeny beállításához érzékeny analitikára van szükség. Raman-térképezéssel és ún. sokváltozós görbefelbontási algoritmusokkal sikerült a jelenleginél jóval érzékenyebb, mennyiségi elemzésre is alkalmas módszert fejleszteni a kristálygóc-képződés korai detektálásához [VIII]. |
 6. ábra. Kristályos hatóanyag-szennyezés detektálása ciklodextrinhez kötött, amorfizált hatóanyag mellett |
(3) Ismeretlen összetevőjű készítmények vizsgálata
 7. ábra. Hatóanyag eloszlástérképei két
különböző technológiával készült tablettában, bármilyen előzetes
információ felhasználása nélkül (mintha a tabletták teljesen ismeretlen
eredetűek lennének). MCR-ALS (zöld) algoritmussal minden
összetevő eloszlása majdnem ugyanolyan pontossággal felderíthető, mintha
ismernénk minden összetevőt és a modellezéshez felhasználnánk valódi
referencia-spektrumaikat (CLS,
piros). A módszer roncsolásmentes, a tabletták tovább vizsgálhatók egyéb
technikákkal. Fontos eszköz lehet az illegális készítmények
vizsgálatában. |
Hamisítványok, illegális drogok és szennyeződést tartalmazó
készítmények esetében nincs információnk az összetevőkről. A
Raman-térképekben tárolt óriási információmennyiség azonban lehetővé
teszi, hogy alkalmas matematikai eljárással nagy hatékonysággal megbecsüljük az összetevők spektrumát a
térképet alkotó keverékspektrumokból. Így
azonosíthatók az összetevők, becsülhető koncentrációjuk és térbeli
eloszlásuk [IX-XII]. |
Az alkotóelemek térbeli eloszlása alapján következtetések vonhatók le a készítmény gyártási technológiájáról, ami lehetővé teszi például annak eldöntését, hogy két kábítószertabletta vagy gyógyszerhamisítvány ugyanazzal a módszerrel készült-e. A módszerrel „jó minőségű” hamisítványok is megkülönböztethetők az eredetitől, amire jelenleg más hatékony módszer nem létezik. (A „jó minőségű” hamisítványok ugyanúgy veszélyesek lehetnek a páciensekre, hiszen a hamisítók nem tartják be a gyógyszergyártásra vonatkozó igen szigorú előírásokat.)
4) Műanyaghulladékok automatizált elemzése
8. ábra: Műanyaghulladékok automatizált mennyiségi elemzése
Egyes sokváltozós adatelemzési módszerek
alkalmasak Raman-spektrumok tulajdonképpeni felismerésére (osztályozására).
Munkámban olyan módszert dolgoztam ki sokváltozós görbefelbontási módszerek
alkalmazásával, melyhez nem szükséges ismerni a hulladékot alkotó komponensek
számát, illetve minőségét [XIII]. A hulladékokról felvehető Raman-spektrumok kiugróan
rossz minősége ellenére elfogadható hibával becsülhetők a fő alkotók és a
nyomnyi szennyezések egyaránt [XIII, XIV]. Az így kifejlesztett vizsgálati metodikát mágneses
sűrűség-szeparációs módszerrel [11] szétválasztott, különböző ipari műanyaghulladékok
vizsgálatában használtuk fel. Raman-térképezéses vizsgálatainkkal autóipari,
elektronikai és építőipari hulladékokban definiáltunk olyan sűrűséghatárokat,
melyekre szétválasztva a hulladékot jó minőségű újrahasznosított termékek
állíthatók elő (ilyen termékek készültek is a BME Polimertechnika
Tanszékén).
Várható impakt, további kutatás
Kutatócsoportunk eredményei célzott nemzetközi projektekhez, a gyógyszer- és műanyagiparral történő folyamatos együttműködéseinkhez és a BME kutatóegyetemi programjához kötődnek. Három hazai és két külföldi gyógyszergyárral állunk szoros együttműködésben, amelyek alkalmazzák módszereinket és eredményeinket. Az itt bemutatott eredményekből hét közlemény került publikálásra elismert nemzetközi folyóiratban, három jelent meg magyarul, illetve további négy áll bírálat alatt.
A Raman-térképezéssel kapcsolatos kutatásaim
három fő irányba mutatnak. Folyamatban van gyógyszerkészítmények minden összetevőre egyszerre kiterjedő, pontos (, illetve
ismert pontosságú) mennyiségi elemzésre alkalmas módszer kidolgozása. Folytatjuk
ismeretlen készítmények vizsgálatával kapcsolatos kutatásainkat is, továbbá a Központi Kémiai Kutatóintézettel
együttműködésben elővizsgálatok folynak a nagy érzékenységű SERS
technika Raman-térképezésben történő alkalmazására.
Saját publikációk, hivatkozások, linkgyűjtemény
Kapcsolódó saját publikációk
listája
I. B. Vajna, Zs. Nagy, G. Patyi, Zs.
Zsolt, I. Antal, Gy. Marosi, A kémiai térképezés alkalmazási lehetőségei a
gyógyszer-technológiában, Acta
Pharmaceutica Hungarica, 79, 104–116 (2009).
II. B. Vajna, P. Szepesváry, Gy.
Keglevich, Gy. Marosi, Kémiai térképek felvételi módszerei és elemzése
kemometriai módszerekkel, Magyar Kémiai Folyóirat, 116,
77–85 (2010).
III. G. Patyi, A. Bódis, I. Antal, B. Vajna, Zs. Nagy, Gy. Marosi, Thermal and spectroscopic analysis of inclusion complex of spironolactone prepared by evaporation and hot melt methods, Journal of Thermal Analysis and Calorimetry, 102, 349–355 (2010).
IV. Zs. Nagy, M. Sauceau, E. Rodier, B. Vajna, K. Nyúl, Gy. Marosi, J. Fages, Use of Supercritical CO2 aided and Conventional Melt Extrusion for Enhancing the Dissolution Rate of an Active Pharmaceutical Ingredient, Polymers for Advanced Technologies, megjelenés alatt, DOI: 10.1002/pat.1991 (2011).
V. B. Vajna, I. Farkas, A. Szabó, Zs. Zsigmond, Gy. Marosi, Raman microscopic evaluation of technology dependent structural differences in tablets containing imipramine model drug, Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis, 51, 30–38 (2010).
VI. Zs. Nagy, A. Balogh, B. Vajna,
A. Farkas, G. Patyi, Gy. Marosi, Comparison of electrospun and extruded,
Soluplus(R) based solid dosage forms of improved dissolution,
Journal
of Pharmaceutical Sciences, megjelenés alatt, DOI:10.1002/jps.22731 (2011)
VII. G. Patyi, T. Horváthová, A. Marosi,
B. Vajna, A. Bódis, I. Antal, Zs. Nagy, Gy. Marosi, Complex of
Spironolactone and Hydroxypropyl-β-Cyclodextrin Prepared in Twin-screw Extruder
and Used for Enhancing Dissolution Rate, elküldve (2011)
VIII. B. Vajna, I. Farkas, A. Farkas, H. Pataki, Zs. Nagy, J. Madarász, Gy. Marosi, Characterization of drug-cyclodextrin formulations using Raman mapping and multivariate curve resolution, Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis, 56, 38-44 (2011).
IX. B. Vajna, G. Patyi, Zs. Nagy, A. Farkas, Gy. Marosi, Comparison of chemometric methods in the analysis of pharmaceuticals with hyperspectral Raman imaging, Journal of Raman Spectroscopy, megjelenés alatt, DOI: 10.1002/jrs.2943 (2011).
X. B. Vajna, A. Bódis, Gy. Marosi,
Többváltozós adatelemzési módszerek a kémiai térképezésben, Magyar
Kémikusok Lapja, LXV. évf. 10. szám, 313–319 (2010).
XI. B. Vajna, A. Farkas, H. Pataki,
Zs. Zsigmond, T. Igricz, Gy. Marosi, Testing the performance of pure spectrum
resolution from Raman hyperspectral images of differently manufactured
pharmaceutical tablets, Analytica Chimica Acta, elküldve
(2011).
XII. B. Vajna, H. Pataki, Zs. Nagy,
I. Farkas, Gy. Marosi, Characterization of melt extruded and conventional
Isoptin formulations using Raman chemical imaging and chemometrics,
International Journal of
Pharmaceutics, 419, 107-113 (2011).
XIII. B. Vajna, B. Bodzay, A.
Toldy, I. Farkas, T. Igricz, Gy. Marosi, Analysis of car shredder polymer waste
with Raman mapping and chemometrics,
Express Polymer Letters, közlésre
elfogadva
(2011).
XIV. B. Vajna, K. Palásti, B.
Bodzay, A. Toldy, S. Patachia, R. Buican, C. Catalin, M. Tierean, Complex
analysis of car shredder light fraction, The
Open Waste Management Journal, 3, 47–56 (2010).
[1] S Nakashima, Raman imaging of semiconductor materials: characterization of static and dynamic properties, Journal of Physics: Condensed Matter, 16, S25–S37 (2004).
[2] Y. Zhang, H. Hong, W. Cai, Imaging with Raman spectroscopy, Current Pharmaceutical Biotechnology 11, 654–661 (2010).
[3] P. Tatzer, M. Wolf, T. Panner, Industrial application for in-line material sorting using hyperspectral imaging in the NIR range, Real-Time Imaging 11, 99–107 (2005).
[4] A. Gowen, M. Taghizadeh, C.P. O'Donnell, Identification of mushrooms subjected to freeze damage using hyperspectral imaging, Journal of Food Engineering, 93, 7–12 (2009).
[5] T. Furukawa, H. Sato, Y. Kita, K. Matsukawa, H. Yamaguchi, S. Ochiai, H.W. Siesler, Y. Ozaki, Molecular structure, crystallinity and morphology of polyethylene/polypropylene blends studied by Raman mapping, scanning electron microscopy, wide angle X-ray diffraction, and differential scanning calorimetry, Polymer Journal 38, 1127–1136 (2006).
[6] A.A. Gowen, C.P. O’Donnell, P.J. Cullen,
S.E.J. Bell, Recent applications of Chemical Imaging to pharmaceutical
process monitoring and quality control, European Journal of
Pharmaceutics and Biopharmaceutics 69, 10–22 (2008).
[7] C. Gendrin, Y.
Roggo, C. Collet, Pharmaceutical applications of vibrational chemical imaging
and chemometrics: A review, Journal of Pharmaceutical
and Biomedical Analysis, 48 533–553 (2008).
[8] A. Toldy, N. Tóth, P. Anna, Gy. Keglevich, K.
Kiss, Gy. Marosi, Flame retardancy of epoxy resin with phosphorus-containing
reactive amine and clay minerals, Polymers for Advanced Technologies,
17, 778–781 (2006).
[9] B. Bodzay, B.B. Marosfői, T. Igricz, K. Bocz,
Gy. Marosi, Polymer Degradation Studies Using Laser Pyrolysis-FT-IR
Microanalysis, Journal of Analytical and
Applied Pyrolysis, 85, 313–320 (2009).
[10] Sz. Matkó, I. Répási, A. Szabó, B. Bodzay,
P. Anna, Gy. Marosi, Fire retardancy and environmental assessment of rubbery
blends of recycled polymers, Express Polymer
Letters, 2, 126–132 (2008).
[11] E.J. Bakker, P.C. Rem, Upgrading mixed
polyolefin waste with magnetic density separation, Waste management, 29,
1712–1717 (2009).
Linkgyűjtemény
Szerves Kémia és Technológia Tanszék
Gyógyszer-, Környezeti és Biztonságtechnológiai Kutatócsoport
közeli infravörös spektrometria
ATR és diffúz reflexiós infravörös technikák
Kemometria (sokváltozós
adatelemzés)
Horiba Jobin Yvon (általunk alkalmazott Raman-mikroszkóp gyártója)
Sokváltozós görbefelbontás (MCR-ALS)