(57)【要約】【課題】薬剤分析において、透過ラマン分光法の長所、すなわち、非破壊分析が可能である点、化学識別能力が高い点、分析時間が短い点などを損なうことなく、定量精度をさらに向上させる。【解決手段】  薬剤中の特定成分の濃度又は量が既知であり、かつ該濃度又は量が互いに異なる複数の既知薬剤それぞれについて、前記特定成分に対応する波数成分を含んだ、複数の異なる波数レンジの透過ラマンスペクトルをそれぞれ取得し、  前記各波数レンジにおける複数の透過ラマンスペクトルから、前記定量分析に用いられる検量線の候補である候補検量線をそれぞれ算出し、  前記各候補検量線のうち最も確からしい候補検量線を、前記特定成分の定量分析に用いる検量線とする。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
薬剤中の特定成分を透過ラマンスペクトルによって定量分析する際に用いられる検量線の設定方法であって、
前記特定成分の濃度又は量が既知であり、かつ該濃度又は量が互いに異なる複数の既知薬剤それぞれについて、前記特定成分に対応するラマンバンドを含んだ、複数の異なる波数レンジの透過ラマンスペクトルをそれぞれ取得し、
前記各波数レンジにおける複数の透過ラマンスペクトルから、前記定量分析に用いられる検量線の候補である候補検量線をそれぞれ算出し、
前記各候補検量線のうち最も確からしい候補検量線を、前記特定成分の定量分析に用いる検量線とすることを特徴とする検量線設定方法。
【請求項２】
前記各波数レンジとして、透過ラマンスペクトルにおいて特定成分に由来する一のピーク波数をそれぞれ必ず含み、最も幅の狭い最小レンジ、最も幅の広い最大レンジ、及び、前記最小レンジと最大レンジの間の幅を有する１以上の中間レンジがあることを特徴とする検量線設定方法。
【請求項３】
前記候補検量線の算出において、薬剤から得られる透過ラマンスペクトルに所定の前処理演算を施して補正した補正透過ラマンスペクトルを用いるとともに、
前記前処理演算において、多重散乱補正を施すことを特徴とする請求項１又は２記載の検量線設定方法。
【請求項４】
前記候補検量線の算出に、多変量解析の一つである多変量回帰分析を用い、該多変量回帰分析における次元数設定にクロスバリデーションを適用することを特徴とする請求項１乃至３いずれか記載の検量線設定方法。
【請求項５】
薬剤中の特定成分を透過ラマンスペクトルによって定量分析する薬剤分析装置であって、
前記特定成分の濃度又は量が既知であり、かつ該濃度又は量が互いに異なる複数の既知薬剤それぞれについて、前記特定成分に対応する波数成分を含んだ、複数の異なる波数レンジの透過ラマンスペクトルデータをそれぞれ取得するラマンスペクトルデータ取得部と、
前記各波数レンジにおける複数の透過ラマンスペクトルデータから、前記定量分析に用いられる検量線の候補である候補検量線をそれぞれ算出する候補検量線算出部と、
前記各候補検量線のうち、最も確からしい候補検量線を、前記特定成分の定量分析に用いる検量線として決定する検量線決定部とを備えていることを特徴とする薬剤分析装置。
【請求項６】
薬剤中の特定成分を透過ラマンスペクトルによって定量分析する薬剤分析装置に搭載されるプログラムであって、
前記特定成分の濃度又は量が既知であり、かつ該濃度又は量が互いに異なる複数の既知薬剤それぞれについて、前記特定成分に対応する波数成分を含んだ、複数の異なる波数レンジの透過ラマンスペクトルデータをそれぞれ取得するラマンスペクトルデータ取得部と、
前記定量分析に用いられる検量線の候補である候補検量線をそれぞれ算出する候補検量線算出部と、
前記各候補検量線のうち、最も確からしい候補検量線を、前記特定成分の定量分析に用いる検量線として決定する検量線決定部と、としての機能を前記薬剤分析装置に発揮させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、薬などの薬剤に検査光を照射したときに生じる透過ラマン光に基づいて、該薬剤の特定成分を定量分析する際に用いられる検量線の設定方法等に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、医薬品製造工程において、非破壊で迅速な分析手法によってプロセスモニタリングを行い、生産性を向上させることに対する需要が高まってきている。
【０００３】
これに対し、従来の医薬品製造工程におけるプロセスモニタリングで用いられているＨＰＬＣ（液体クロマトグラフィ）では、破壊分析が必要とされるなどの理由から、ランニングコストが高く、分析時間も長いという難点があって、前述の需要に応えることは難しい。
【０００４】
また、非破壊で医薬品を分析できるという観点からは、近赤外吸収分光法を用いたプロセスモニタリングも提案されてはいる。ただし、医薬品中の有効成分定量において、医楽品の物理的バラメーターの変化（顆粒径や薬剤厚みなど）による吸収スペクトルへの影響が大きく、また近赤外吸収分光法の特做であるブロードな吸収バンドが、複数成分由来のピークの影響で重なり合ってしまうため、必要とされる定性精度や定量精度を得ることが難しい。加えて、分析時間もＨＰＬＣに比べればやや短いものの、医薬品の生産性を十分に向上させられるかという点では疑問がある。
【０００５】
他方、例えば特許文献１に示すように、医薬品薬剤等の成分分析において、透過ラマン分光法を用いた例が知られている。
【０００６】
この透過ラマン分光法によれば、ラマンスぺクトルにおいて、シャープなピークが取得でき、高い化学識別能力を有していることから、物理的パラメーターの変化（顆粒径や薬剤厚みなど）による影響を受けにくい。さらに、非破壊分析が可能であるうえ、分析時間も非常に短い。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特表２００９−５３６３１７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は、この透過ラマン分光法にスポットをあてたものであって、医薬品などの薬剤分析において、透過ラマン分光法の長所、すなわち、非破壊分析が可能である点、化学識別能力が高い点、分析時間が短い点、局所的な測定ではなく、薬剤全体を一挙に測定できる点などを損なうことなく、定量精度をさらに向上させるべく図ったものである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
すなわち、本発明に係る検量線設定方法は、薬剤中の特定成分を透過ラマンスペクトルによって定量分析する際に用いられるものであって、
前記特定成分の濃度又は量が既知であり、かつ該濃度又は量が互いに異なる複数の既知薬剤それぞれについて、前記特定成分に対応する波数成分を含んだ、複数の異なる波数レンジの透過ラマンスペクトルをそれぞれ取得し、
前記各波数レンジにおける複数の透過ラマンスペクトルから、前記定量分析に用いられる検量線の候補である候補検量線をそれぞれ算出し、
前記各候補検量線のうち最も確からしい候補検量線を、前記特定成分の定量分析に用いる検量線とすることを特徴とする。
【００１０】
このような構成の本発明によれば、複数の波数レンジでそれぞれ候補検量線を算出し、それらのうちから最も確からしいものを検量線として選ぶようにしているので、前記特定成分の種類、ノイズ、バックグラウンド変動、特定成分以外のラマンピークなどの周囲条件に応じた、検量線を設定するための最適な波数レンジに近い透過ラマンスペクトルを用いて検量線を設定していることとなる。
【００１１】
したがって、検量線の信頼性が格段に向上し、ひいては分析精度の向上を図ることができる。なお、ここで「最も確からしい」候補検量線とは、最も残差の小さいものや最も相関係数の高いものを挙げることができる。
【００１２】
具体的な実施態様としては、前記各波数レンジとして、透過ラマンスペクトルにおいて特定成分に由来する一のピーク波数をそれぞれ必ず含み、最も幅の狭い最小レンジ、最も幅の広い最大レンジ、及び、前記最小レンジと最大レンジの間の幅を有する１以上の中間レンジがあるものを挙げることができる。
【００１３】
定量分析精度をより高めるには、前記候補検量線の算出において、薬剤から直接的に得られる透過ラマンスペクトルに所定の前処理演算を施して補正した補正透過ラマンスペクトルを用いるとともに、前記前処理演算において、多重散乱補正を施すことが望ましい。
【００１４】
さらに好ましくは、前記候補検量線の算出に、多変量解析の一つである回帰分析を用い、該回帰分析における成分数設定にクロスバリデーションを適用することがよい。
【発明の効果】
【００１５】
以上に述べた本発明によれば、透過ラマン分光法を用いた薬剤の分析において、検量線の信頼性が格段に向上する。また、薬剤分析における透過ラマン分光法の長所、すなわち、非破壊分析が可能である点、化学識別能力が高い点、分析時間が短い点などを損なうこともない。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の一実施形態における薬剤分析装置の模式的全体構成図。
【図２】同実施形態における情報処理装置の機能ブロック図。
【図３】同実施形態における薬剤分析装置の動作の一例を示すフローチャート。
【図４】同実施形態における複数の波数レンジの具体的設定態様を示す例示図。
【図５】同実施形態における複数の波数レンジの具体的設定態様を示す例示図。
【図６】同実施形態におけるPLS回帰分析の説明図。
【図７】同実施形態におけるクロスバリデーションの説明図。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下に本発明の一実施形態について図面を参照して説明する。
【００１８】
本実施形態に係る薬剤分析装置１００は、薬剤Ｗに含まれる特定成分を分析・定量するものであり、図１に示すように、前記薬剤Ｗを保持する薬剤ホルダ３と、薬剤ホルダに保持された薬剤に検査光である近赤外レーザ光を照射する光源１と、前記検査光を照射されることにより生じた透過ラマン光を分光する分光器４と、分光器４によって分光された透過ラマン光の波長ごとの強度を検出する光検出器５と、該光検出器５の出力信号から、透過ラマンスペクトルデータを取得し、これを分析して前記特定成分の濃度を算出する情報処理装置６とを備えたものである。なお、ここでいう薬剤とは、医薬品錠剤（粉体を固めたものの他、カプセルに液体や粉体、顆粒等が詰められたものも含む。）であるが、例えば錠剤に限らす、固められていない粉体や顆粒、液体等でもよいし、医薬品に限らず、農薬等でも構わない。
【００１９】
この実施形態では、光源１から射出された検査光は、第１光ファイバ２１を介して薬剤の一方側から、その略全領域を透過するように構成されているとともに、この検査光を照射されることにより生じた透過ラマン光は、該薬剤Ｗの他方側から、第２光ファイバ２２を介して前記分光器４に導かれるように構成されている。
【００２０】
また、この分光器４は、例えば、筐体と、筐体内部に配置された１又は複数のミラー４１と、回折格子４２とを備えたものであり、前記第２光ファイバ２２を介して筐体内部に導光された透過ラマン光は、ミラー４１で光路を調整されて前記回折格子４２で分光され、該筐体に取り付けられた前記光検出器５に導かれるように構成されている。
【００２１】
しかして、前記情報処理装置６は、ＣＰＵ、メモリ、ＡＤコンバータなどから構成された電子機器であり、前記メモリの所定領域に格納されたプログラムにしたがってＣＰＵやその周辺機器が協働することによって、薬剤の特定成分の定量分析（ここでは濃度定量）を行う定量部（図示しない）と、該定量部による定量に用いられる検量線を設定する検量線設定部６１等としての機能を担うように構成されている。
【００２２】
しかして、この実施形態では、前記検量線設定部６１に特徴があるので、これについて詳細に説明する。
【００２３】
この検量線設定部６１は、図２に示すように、薬剤データ受付部６１１、ラマンスペクトルデータ取得部６１２、候補検量線算出部６１３、検量線決定部６１４、波数レンジ受付部６１５等からなるものである。
【００２４】
薬剤データ受付部６１１は、検量線設定に用いられる複数の薬剤である既知薬剤のプロパティデータ（各既知薬剤中の特定成分及び該特定成分の濃度等に係るデータ）を、オペレータによる入力や他機器から通信により受け付けるものである。
【００２５】
ラマンスペクトルデータ取得部６１２は、光検出器の出力信号を受信し、既知薬剤から得られる直接的な透過ラマンスペクトルのデータである原透過ラマンスペクトルデータを生成する原データ生成部６１２ａと、この原透過ラマンスペクトルデータから、前記特定成分に対応する波数成分を含んだ、複数の異なる波数レンジのスペクトルデータである中間スペクトルデータを生成する波数レンジ仕分け部６１２ｂと、前記各中間スペクトルデータに所定の前処理演算を施して、波数レンジ毎かつ既知薬剤毎の補正透過ラマンスペクトルデータを生成する前処理部６１２ｃとを備えたものである。なお、波数レンジとは、スペクトルの波数（ラマンシフトｃｍ−１）幅のことである。
【００２６】
候補検量線算出部６１３は、前記各波数レンジにおける複数の補正透過ラマンスペクトルデータから前記特定成分の濃度定量に用いられる検量線の候補である候補検量線をそれぞれ算出するものである。
【００２７】
検量線決定部６１４は、前記各候補検量線のうち、最も残差の小さい候補検量線を、前記特定成分の濃度定量に用いる検量線として決定するものである。
【００２８】
波数レンジ受付部６１５は、前述した複数の波数レンジを示すデータ（波数レンジデータ）を、オペレータによる入力や他機器から通信により受け付けるものである。
【００２９】
次に、上述した構成の薬剤分析装置１００について、検量線の設定に係る動作の一例を、オペレータの作業手順も含め、詳述する。
【００３０】
まず、オペレータは、検量線の設定にあたって、測定したい成分（特定成分）の濃度が既知であり、かつその濃度が互いに異なる複数（ここではＭ個）の既知薬剤を準備する。
【００３１】
次に、オペレータは、前記既知薬剤を順に薬剤ホルダ３に入れ、その都度、薬剤ホルダに入れた既知薬剤Ｗの特定成分の濃度を入力するとともに、その都度、例えば、ディスプレイに示された所定のレーザ照射開始釦をクリックする。
【００３２】
すると、入力された濃度データを薬剤データ受付部６１１が受け付けてメモリの所定領域に格納する一方、光源１からレーザ光が薬剤ホルダ３内の既知薬剤Ｗに照射され、該既知薬剤Ｗから発生する透過ラマン光が光検出器５に導入される。
【００３３】
原データ生成部６１２ａは、この光検出器５からの出力信号を受信し、当該既知薬剤Ｗから得られる直接的な透過ラマンスペクトルのデータである原透過ラマンスペクトルデータを生成する。この原透過ラマンスペクトルデータは、薬剤の濃度データに紐づけられてメモリの所定領域に格納される。
【００３４】
このようにしてＭ個の既知薬剤の全てについて、特定成分の濃度データと原透過ラマンスペクトルデータとがそれぞれ取得される（図３：ステップＳ１、ステップＳ２）。
【００３５】
次に、波数レンジ仕分け部６１２ｂが、Ｍ個の原透過ラマンスペクトルデータそれぞれから、前記特定成分に対応する波数成分を含んだ、複数（ここではＮ個）の異なる波数レンジのスペクトルデータである中間スペクトルデータを生成する。したがって中間スペクトルデータはＭ×Ｎ個生成されることになる（図３：ステップＳ４）。
【００３６】
ところで、前記複数の波数レンジは、ここではオペレータが都度入力して設定できるようにしてあり、その入力データである波数レンジデータを波数レンジ受付部６１５が受けつけ（図３：ステップＳ３）、それを波数レンジ仕分け部６１２ｂが取得するようにしてある。
【００３７】
各波数レンジは、ラマンスペクトルにおいて特定成分に由来するいずれか１つのピーク波数を必ず含み、最も狭い最小レンジ、１以上の中間レンジ、最も広い最大レンジといったように設定される。
【００３８】
その例としては、図４に示すように、最小レンジをピーク波形の半値幅とし、中間レンジをピーク値の１０％程度までといったピーク波形のすそ野まで含んだ幅とし、最大レンジを当該特定成分に由来する別のピーク波数までをも含んだ幅とするといった態様を挙げることができる。
【００３９】
また別の例として、図５に示すように、最小レンジから最大レンジまでの全ての波数レンジの最小波数が同一であり、レンジが広くなるにつれ、そのレンジの最大波数が大きくなるようにした態様も挙げることができる。
【００４０】
その他、波数レンジが広くなるにつれ、その最小波数が小さくなるとともに最大波数が大きくなるようにしてもよいし、最小レンジから最大レンジまでの全ての波数レンジの最大波数が同一であり、レンジが広くなるにつれ、そのレンジの最小波数が小さくなるようにしてもかまわない。
【００４１】
なお、波数レンジ受付部６１５を設けず、各波数レンジを予めメモリの所定領域に格納しておいてもよい。
【００４２】
次に、前処理部６１２ｃが、前記各中間スペクトルデータに所定の前処理演算をそれぞれ施して、波数レンジ毎かつ既知薬剤毎のスペクトルデータである補正透過ラマンスペクトルデータを生成する。生成される補正透過ラマンスペクトルデータはＭ×Ｎ個である（図３：ステップＳ５）。前記前処理演算としては、ここでは少なくとも、スムージング処理と多重散乱補正（ＭＳＣ）を施すようにしている。
【００４３】
スムージング補正とは、平滑化により中間スペクトルデータのスペクトルノイズを低減する補正のことである。
【００４４】
多重散乱補正とは、スペクトルに生じる多重散乱による加算的散乱因子と乗算的散乱因子を補正する手法である。
【００４５】
次に、同一波数レンジの補正透過ラマンスペクトルデータに基づいて、各候補検量線を算出する（図３：ステップＳ６、Ｊ＝Ｎまで）。その算出には、多変量解析の一つである部分的最小二乗回帰分析を用い、該部分的最小二乗回帰分析における成分数設定にクロスバリデーション（図６、図７参照）を適用する。これを、全ての波数レンジに対して行うので、Ｎ個の候補検量線が算出される。このとき、各候補検量線の残差についても同時に算出される。残差とは、候補検量線から算出される各予測特定成分濃度と実特定成分濃度との誤差から算出されるものであり、誤差の二乗平均などのことである。
【００４６】
なお、ここで、部分的最小二乗回帰分析とクロスバリデーションについて簡単に説明しておく。
【００４７】
候補検量線の算出において、部、各補正透過ラマンスペクトルデータの次元数（成分数）による定量精度への影響を確認する必要がある。が出ない程度に減じる必要がある。その精度への影響判断にクロスバリデーション（交差検証）を用いる。ここでのクロスバリデーションは、次元数を減じたＭ個の補正透過ラマンスペクトルデータのうち、任意の１つを検証用とし、これを除いたＭー１個をトレーニング用とする。そして、トレーニング用の補正透過ラマンスペクトルデータによって検量線を生成し、その検量線を検証用の補正透過ラマンスペクトルデータに適用して予測値を算出するとともに、その予測値と実測値(ここでは既知の特定成分濃度)との偏差を求める。検証用の補正透過ラマンスペクトルデータを順に変えてこれをＭ回繰り返し、Ｍ個の偏差を求め、それら偏差の平均があらかじめ定めた許容範囲内であれば、その次元数を適正と判断するものである。
【００４８】
なお、クロスバリデーションを用いているもう一つの大きな理由としては、クロスバリデーションを用いた検量線の方が、通常の多変量解析により得られた検量線よりも信頼性が高いという点もある。
【００４９】
そして、最後に、検量線決定部６１４が、前記各候補検量線のうち、最も残差の小さい候補検量線を抽出し、その候補検量線を、前記特定成分の濃度定量に用いる検量線として、メモリの所定領域に設けられた図示しない検量線格納部に格納する（図３：ステップＳ７）。このとき、この検量線に対応した波数レンジも、最適波数レンジとして当該検量線格納部に格納される。
【００５０】
以上に述べた本分析装置１００によれば、複数の波数レンジでそれぞれ候補検量線を算出し、それらのうちから最も残差の少ないものを検量線として選ぶようにしているので、特定成分の種類やノイズなどの周囲条件に応じて、最適な波数レンジに近い透過ラマンスペクトルを用いて検量線を設定でき、従来に比べ、信頼性の高い検量線を得ることができ、ひいては分析精度の向上を図ることができる。  なお、本発明は前記実施形態に限られるものではない。
【００５１】
前処理を行ってから各波数レンジに仕分けするなど、手順は図３のフローチャートに限られるものではない。
【００５２】
前処理は、場合によっては不要であるし、スムージング処理だけでもよいし、ＭＳＣの他の手法を用いてもよい。
【００５３】
ＰＬＳ回帰分析に限られず、他の多変量解析を用いてもよい。
【００５４】
候補検量線から最も残差の小さいものを抽出するのではなく、最も相関係数の高いものを抽出してもよい。
【００５５】
図３では、Ｍ×Ｎの演算によるフローチャートを示したが、これに限られず、例えば行列演算などを用いてもよい。
【００５６】
その他、本発明の趣旨に反しない限りにおいて様々な実施形態の変形や組み合わせを行っても構わない。
【符号の説明】
【００５７】
１００・・・薬剤分析装置
６１・・・検量線設定部
６１１・・・薬剤データ受付部
６１２・・・ラマンスペクトルデータ取得部
６１３・・・候補検量線算出部
６１４・・・検量線決定部
６１５・・・波数レンジ受付部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
2019207137.tif 000007
【図６】
2019207137.tif 000008
【図７】
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