(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つのプロセッサ（７）及び関連するディジタル記憶装置（９）を備えた計算デバイス（３）を使用してクロマトグラフ（５）上のクロマトグラフィック・ランをシミュレーションするための方法であって、前記クロマトグラフィック・ランが、異なるクロマトグラフィック特性を有し、且つ、溶離剤プロファイル（３３）を形成する少なくとも２つの溶離剤成分の混合物を含む移動相（３１）を使用し、
前記クロマトグラフィック・ランをシミュレーションするための数学方程式を含んだクロマトグラフィック・モデルに関連する情報を前記ディジタル記憶装置に記憶するステップであって、前記数学方程式が、
ａ）前記クロマトグラフ中の固定相（１７）に対する前記移動相の前記溶離剤プロファイルの進行
ｂ）化合物の位置における局所溶離剤プロファイルに基づく、前記固定相（１７）と前記移動相（３１）の間の前記化合物の相対分布
ｃ）前記溶離剤プロファイルの前記進行及び前記相対分布に基づく、前記固定相に対する前記化合物の溶離
をモデル化する微分方程式の系を含む、ステップと、
少なくとも１つの化合物に対するシミュレーションされたピーク位置（３７）を得るために、前記クロマトグラフィック・モデルの計算を実行する前記少なくとも１つのプロセッサ（７）によって前記クロマトグラフィック・ランをシミュレーションするステップと
を含み、
前記クロマトグラフィック・モデルでシミュレーションされる少なくとも２つの変数のためのトレードオフ関数を前記ディジタル記憶装置（９）に記憶するステップと、
前記少なくとも２つの変数に対する所望の値を前記ディジタル記憶装置に記憶するステップ、及び前記変数に対する前記所望の値からの何らかの偏位によるものと見なされる数値重みを前記ディジタル記憶装置に記憶するステップと、
前記少なくとも２つの変数に対するシミュレーションされた値を得るために、前記クロマトグラフィック・モデルの計算を実行する前記少なくとも１つのプロセッサによって前記クロマトグラフィック・ランをシミュレーションするステップと、
前記トレードオフ関数に基づき、重み付けされたトレードオフ・スコアを計算し、
前記トレードオフ関数を最適化し、それにより前記トレードオフ関数の前記トレードオフ・スコアを最小化するために、前記少なくとも１つのプロセッサを使用して最適化を実行するステップと
前記計算デバイスと対話する使用者から、前記少なくとも２つの変数のうちの少なくとも１つに対する所望の値に関する入力を受け取るステップと、
前記少なくとも１つのプロセッサを使用して、新しい入力値に基づいて前記トレードオフ関数の最適化を実行するステップと、
Ｎ個のベクトル要素を含んだ溶離剤プロファイル・ベクトル
【数１】
0006378666.tif 000020
を前記ディジタル記憶装置に記憶するステップであって、各ベクトル要素
【数２】
0006378666.tif 000021
が、前記クロマトグラフィック・ランの進行のある点における前記移動相中の前記溶離剤成分のうちの１つの瞬時比率ｃに関する情報を含む、ステップと、
前記溶離剤プロファイル・ベクトル
【数３】
0006378666.tif 000022
に基づく計算を使用して前記クロマトグラフィック・ランをシミュレーションするステップと、
前記溶離剤プロファイル・ベクトル
【数４】
0006378666.tif 000023
を変更し、且つ、変更されたベクトル要素
【数５】
0006378666.tif 000024
を使用して前記シミュレーションを再実行する数値直接探索方法を実行する前記少なくとも１つのプロセッサによって前記トレードオフ関数の前記トレードオフ・スコアを最適化するステップ、
をさらに含む方法。
【請求項２】
溶離された時の少なくとも１つの化合物に対するピーク位置の所望の値に関する入力を使用者から受け取るステップと、
前記化合物に対する前記ピーク位置（３７）と前記移動相（３１）に対する溶離剤プロファイル（３３）の間の相応関係を得るために、前記クロマトグラフィック・モデルの計算を実行する前記少なくとも１つのプロセッサ（７）によって前記クロマトグラフィック・ランをシミュレーションするステップと、
シミュレーションされたピーク位置が所望のピーク位置の許容限界内に入る結果が得られる、前記移動相に対する溶離剤プロファイルを予測するために前記シミュレーションを変更するステップと
を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
少なくとも１つの化合物に対するシミュレーションされたピーク位置、及びその関連する溶離剤プロファイルをディスプレイに表示するステップと、
前記シミュレーションされたピーク位置のうちの１つ又は複数に対する所望の変更、及び前記溶離剤プロファイルに対する所望の変更に関する情報を使用者から受け取るためのユーザ・インタフェースを提供するステップと
を含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記少なくとも２つの溶離剤成分のうちの１つ又は複数の成分を含んだ移動相を使用した少なくとも１つの化合物の、１つ又は複数の先行するクロマトグラフィック・ランによって生じる前記化合物に対する１つ又は複数の測定された遅延係数（Ｒ）値又は保持係数（ｋ）値を受け取り、総移動相に対する前記溶離剤成分のうちの少なくとも１つの関連する比率ｃに関する情報を受け取るステップと、
形態ｋ＝（ａ＋ｂ＊ｃ）−ｍの保持係数のためのモデルを前記ディジタル記憶装置に記憶するステップであって、ａ、ｂ及びｍが前記モデルのパラメータである、ステップと、
前記少なくとも１つの測定された遅延係数（Ｒ）又は保持係数（ｋ）及び関連する溶離剤比率ｃを前記モデルに当てはめることにより、前記パラメータａ、ｂ又はｍのうちの少なくとも１つを予測するステップと、
前記保持係数（ｋ）の前記モデルに基づいて前記クロマトグラフィック・ランをシミュレーションするステップと
を含むことを特徴とする請求項１から３までのいずれかに記載の方法。
【請求項５】
１つの同じ化合物に対する３つ以上の測定された遅延係数（Ｒ）値又は保持係数（ｋ）値、及び前記溶離剤成分のうちの少なくとも１つの成分に対する関連する比率（ｃ１、ｃ２、ｃ３）を受け取るステップと、
非線形回帰によって前記パラメータａ、ｂ及びｍを予測するステップと
を含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
第１のクロマトグラフィック・システム上で測定された遅延係数（Ｒ）又は保持係数（ｋ）の１つ又は複数の値を受け取るステップと、
前記保持係数モデルの少なくとも１つのパラメータを予測する際に、前記第１のクロマトグラフィック・システムと第２のクロマトグラフィック・システムの間の差を修正するために修正係数（α）を使用するステップと、
前記第２のクロマトグラフィック・システム上での前記クロマトグラフィック・ランをシミュレーションするステップと
を含むことを特徴とする請求項４又は５に記載の方法。
【請求項７】
クロマトグラフ上でランすることが望ましい、選択され、シミュレーションされる溶離剤プロファイルに関する情報を使用者から受け取るステップと、
前記選択され、シミュレーションされる溶離剤プロファイル（３３）に対応する溶離剤プロファイルを有する移動相（３１）を使用して前記クロマトグラフ上で試料をランするためにクロマトグラフ（５）を制御するステップと
によって前記クロマトグラフ（５）上でのクロマトグラフィック・ランを制御するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１から６までのいずれかに記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、クロマトグラフ上でクロマトグラフィック・ランをシミュレーションするための方法、コンピュータ・プログラム、及びそのための計算デバイスを備えた装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
クロマトグラフィは、分析目的又は準備目的のために、試料の１つ又は複数の化合物を分離するために使用される化学的技法である。試料は、固定相、例えばシリカゲルに供給され、また、溶離剤を含んだ移動相は、固定相の両端間を流れるようになされている。試料中の分子の極性及び大きさに応じて、その試料の一部が固定相に吸着され、一方、他の部分は移動相中に分解される。遅延係数（Ｒ）としても知られている、移動相中に存在する各化合物の相対比（ｒｅｌａｔｉｖｅ  ｆｒａｃｔｉｏｎ）と、移動相の流量があることが結びついて、固定相の両端間にわたる異なる化合物について異なる運動速度を誘導しそれによりそれらが分離する。
【０００３】
クロマトグラフィに伴う問題の１つは、複数の化合物が適切に分離されることを保証することである。他の問題は、特定のカラムにロードすることができ、且つ、依然として十分な分離を達成することができる最大負荷、即ち試料の量を予測することである。さらに他の問題は、時間及び化学薬品のためのコストの両方の点で、クロマトグラフィック・ランを実施するコストを最小化することである。詳細には、極クロマトグラフィの場合、移動相中の溶離剤成分のコストは、場合によっては相当な額になる。したがって実際にランを実施する前に、クロマトグラフィック・ランの結果を予測する必要がある。
【０００４】
雑誌J. of Chromatography A. 1126巻、2006年発行、195-218ページに掲載されたP. Jandera著の論文「傾斜液体クロマトグラフィの理論は実際的な問題を解決するのに有効であるか？」に、傾斜溶離剤を使用した場合の逆相又は極相におけるクロマトグラフィック・ランの結果を計算するための分析モデルの概説が示されている。詳細には、Ｊａｎｄｅｒａは、特定の線形傾斜が与えられた場合に、ある化合物に対する期待溶離体積を計算するための分析方程式の形成における、２つの溶離剤成分のうちのより強力な成分に対して測定される保持係数ｋの使用を開示している（正相の場合の方程式１７、２０５頁、第２段、２行目）。
【０００５】
ＷＯ ２０１１／０９４２６４に、混合物中のより強力な溶離剤に関して分析される各化合物に対する２つの先行するＴＬＣランからの２つの均一濃度（定溶離剤混合）の保持係数（ｋ）の測定を含むクロマトグラフィック・ランの結果を計算し、最適保持係数ｋｏｐｔを使用してその保持係数（ｋ）を修正し、且つ、Ｊａｎｄｅｒａに開示されている前記分析方程式に基づいて開始傾斜溶媒体積濃度及び終了傾斜溶液体積濃度を計算するための分析方法が示されている。また、ＷＯ ２０１１／０９４２６４は、多数の一定の条件に対して計算された溶離体積を検査し、且つ、ピークが前記条件を満足するまで、より良好な分離が得られることが分かっている方向に開始傾斜溶媒体積濃度及び終了傾斜溶液体積濃度を変更することを示している。
【０００６】
これらの手法に伴う問題の１つは、モデル化することができるのは、クロマトグラフィック・システムの内、選択された分析モデルに直接適合する小さい組のみであることである。さらに他の問題は、場合によっては、モデルに必要なパラメータのための多くの入力値を使用者が適切に、正確に、且つ、十分に供給することが困難であることである。ＷＯ ２０１１／０９４２６４に記載されている方法の場合、試料中の各化合物毎に、Ｒ値に対して、２つの異なる溶媒濃度における２つの測定が必要であり、これらの測定は、妥当なコスト又は努力では利用することができない測定である。さらに他の問題は、これらの方法は、クロマトグラフィック・ランに対して許容可能な解決法しか計算することができないことであり、この解決法は、実際には、場合によっては最適解決法とは程遠い解決法である。例えば計算された解決法よりも互いにもっと緊密に２つの化合物を溶離させることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】ＷＯ ２０１１／０９４２６４
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】雑誌J. of Chromatography A. 1126巻、2006年発行、195-218ページに掲載されたP. Jandera著の論文「傾斜液体クロマトグラフィの理論は実際的な問題を解決するのに有効であるか？」（"Can the theory of gradient liquid chromatography be useful in solving practical problems?", P. Jandera, J. of Chromatography A. 1126(2006) 195-218）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明の目的の１つは、クロマトグラフィック・ランに対する所望の結果を考慮するために、クロマトグラフィック・ランのシミュレーションを可能にすることである。
【００１０】
本発明の他の目的は、所望の結果に関する手動入力に応答してクロマトグラフィック・ランのシミュレーションを可能にすることである。
【００１１】
本発明の他の目的は、所望の結果に関する手動入力に応答してクロマトグラフィック・ランをシミュレーションし、且つ、そのシミュレーションの結果を実時間で表示することができる方法を示すことである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の第１の態様によれば、これらの目的のうちの少なくとも１つは、請求項１に記載の方法によって達成される。
【００１３】
本発明によれば、少なくとも１つのプロセッサ及び関連するディジタル記憶装置を備えた計算デバイスを備えた計算デバイスを使用して、クロマトグラフ上でクロマトグラフィック・ランがシミュレーションされ、クロマトグラフィック・ランは、異なるクロマトグラフィック特性を有し、且つ、溶離剤プロファイルを形成する少なくとも２つの溶離剤成分の混合物を含む移動相を使用する。本発明は、さらに、
−  クロマトグラフィック・ランをシミュレーションするための数学方程式を含んだクロマトグラフィック・モデルに関連する情報をディジタル記憶装置に記憶するステップであって、数学方程式が、
ａ）クロマトグラフ中の固定相に対する移動相の溶離剤プロファイルの進行
ｂ）化合物の位置における局所溶離剤プロファイルに基づく、固定相と移動相の間の化合物の相対分布
ｃ）溶離剤プロファイルの進行及び前記相対分布に基づく、固定相に対する化合物の溶離
をモデル化する微分方程式の系を含むステップと、
−  少なくとも１つの化合物に対するシミュレーションされたピーク位置を得るために、クロマトグラフィック・モデルの計算を実行する少なくとも１つのプロセッサによってクロマトグラフィック・ランをシミュレーションするステップと
を含む。
【００１４】
本発明の一実施例は、さらに、
−  クロマトグラフィック・モデルでシミュレーションされる少なくとも２つの変数のためのトレードオフ関数をディジタル記憶装置に記憶するステップと、
−  少なくとも２つの変数に対する所望の値をディジタル記憶装置に記憶するステップ、及び前記変数に対する所望の値からの何らかの偏位によるものと見なされる数値重みをディジタル記憶装置に記憶するステップと、
−  前記少なくとも２つの変数に対するシミュレーションされた値を得るために、クロマトグラフィック・モデルの計算を実行する少なくとも１つのプロセッサによってクロマトグラフィック・ランをシミュレーションするステップと、
−  トレードオフ関数を最適化し、それにより重み付け偏位を最小化するために、少なくとも１つのプロセッサを使用して最適化を実行するステップと
を含む。
【００１５】
一組の変数に対する何らかの偏位に対する重みを定義するトレードオフ関数を使用することにより、互いに対する変数のバランスを取ることができる。したがって達成が物理的に不可能な状況であっても、最良適合を得ることができる。また、好ましいことには、本発明は、所望の値から誤差の測度を予測するステップ及び表示するステップを含む。トレードオフ関数を使用するさらに他の利点は、クロマトグラフィックシミュレーションをより容易に最適化することができ、したがってとりわけ計算の負担を軽減し、且つ、どのような条件の下でも変数を最適化することができる自由を増すことができることである。したがってトレードオフ関数により、複数の変数に対する動的許容限界が導入され、動的許容限界の重み付けの合計が最小化される。
【００１６】
好ましいことには、前記シミュレーションされた変数のうちの少なくとも１つは、クロマトグラフィック・ランで溶離させることが意図された化合物に対するシミュレーションされたピーク位置を含む。さらに他の好ましい実施例によれば、少なくとも２つのシミュレーションされた変数は、２つの異なる化合物に対する２つのシミュレーションされたピーク位置を含む。したがって異なるピークに異なる重要性を割り当てることができ、したがって例えばピーク間の良好な分離、及び複数の化合物のうちの１つの化合物に対する高速溶離の最適化を保証することができ、その一方で、第２の（又はもっと多くの）化合物の溶離を完全に無視することができる。これは、１つ又は複数の化合物の製造又は精製を最適化する場合に有利である。
【００１７】
クロマトグラフィック・ランをシミュレーションする際に、一組の微分方程式をクロマトグラフィック・モデルとして使用することにより、より多くのパラメータを未知数として使用することができ、或いは同時にシミュレーションすることができ、したがってより多くの自由度を有するモデルが得られる。したがってこのシミュレーションを使用して、より一般的なクロマトグラフィック状況及び条件を評価することができる。詳細には、分析手法を使用する際にそれほど多くの変数を規定する必要がなく、また、モデルに対する入力値の数、性質及び品質を、可用性、コスト及び必要な精度に応じて変更することができる。同様に、クロマトグラフィック・モデルのための一組の微分方程式を使用することにより、得ようとする情報に応じて、モデルからのシミュレーションされた出力変数及び値の数及び性質を同じく変更することができる。また、入力の新しい組合せに基づいて、或いはモデルの所望のパラメータに基づいてクロマトグラフィック・ランをシミュレーションすることも可能であり、それにより、分析モデルでは恐らくは評価することが不可能である新しい態様をシミュレーションすることができる。したがって使用者は、特定のクロマトグラフィック・モデルをセット・アップする際に、より多くの自由を得る。また、クロマトグラフィック・ランに対する任意の変更又は改善を決定し、且つ、引き続いてこれらの変更及び改善を達成することができる条件をシミュレーションすることも可能である。
【００１８】
クロマトグラフ中の固定相に対する移動相の溶離剤プロファイルの進行をシミュレーションすることにより、任意の時間及び固定相中の任意の位置における溶離剤成分の比率を評価することができる。このステップは、溶離剤プロファイルをゆがめる傾向を示す現象である、それら自体が固定相に吸着されるそれらの異なる傾向に応じて、移動相中の異なる溶離剤成分間の流量の差のシミュレーションを含むことも可能である。化合物の位置における局所溶離剤プロファイルに基づいて、固定相と移動相の間の化合物の相対分布をシミュレーションすることにより、とりわけ溶離剤プロファイルのシミュレーションと相俟って溶離剤の強度を評価することができ、或いはそれに応じてその化合物の移動度を評価することができる。このステップは、移動相中に化合物が存在すると、とりわけ過負荷及び破過点の場合に、化合物自体が移動相の強度を変化させることができる点で、化合物間の相互作用を含むことも可能である。溶離剤プロファイルの進行に基づいて、また、前記相対分布に基づいて、固定相に対する化合物の溶離をシミュレーションすることにより、クロマトグラフィック・ランの進行に基づく化合物の溶離に対する積分によって容易に化合物のピーク位置をシミュレーションすることができる。
【００１９】
本出願を説明するために、また、明確で、且つ、簡潔な技術用語を保証するために、本出願全体を通して以下の定義が適用される。これらの定義は、必ずしも広く採用されているものとは限らず、本出願以外の資料に見出される場合、他の方法で定義されることもあることを強調しておく。
【００２０】
移動相は、ここでは、溶離剤を含んだ固定相の両端間をすべての成分が移動し、何らかの化合物がその溶離剤によって分解し、或いは溶解する相として定義される。また、溶離剤は、一般的にはポンプ供給、重力又は毛管作用などの何らかの駆動力によって固定相の両端間を流れるように駆動されるあらゆる流体（溶離剤成分）を含み、試料中には化合物を含まないものとして定義される。溶離剤の成分は、ここでは溶離剤の１つの流体成分として定義され、したがって一般的には流体状態（ガス状又は液体）である１つの化学成分又は複合物のみを含む。
【００２１】
移動相の強度又は移動相中の溶離剤成分の強度は、移動相又は溶離剤成分が化合物の分子を溶離させる能力として定義される。また、強度は、保持係数の形で表すことも可能である（以下で定義されるように）。通常、所与のタイプの固定相を有するシステム中の溶離剤成分Ａは、成分Ｂが固定相の極性により近い相対極性を有している場合、より強力な溶離剤成分Ｂより弱い。このような溶離剤成分Ｂは、固定相上の限られた数の吸着サイトに対してより大きい類似性を有しており、それは、その吸着サイトに対してより多くの競争が存在し、したがって化合物のより多くの部分が移動相中に存在し、したがってより速い溶離時間を誘導することを意味している。また、強度は、分子の大きさ、粘性、立体特性、温度、塩などの分解した成分、等々などの他のパラメータを組み込むことも可能である。
【００２２】
溶離剤プロファイルは、クロマトグラフィック・ランの所与の瞬間にクロマトグラフに導入される際の移動相中の溶離剤成分の比率（ｃ）に関する情報を含むものとして定義される。この比率は、濃度、モル比率、体積比率、重量比率、又は例えば百分率、モル又はグラム或いは何らかの他の適切な単位で測定された同様の測定量で表すことも可能である。溶離剤が２つの溶離剤成分しか含んでいない場合、溶離剤プロファイルは、これらの成分のうちの一方の成分の比率で表すだけで十分であり、また、一般に、溶離剤がＮ個の成分を含んでいる場合、溶離剤プロファイルは、Ｎ−１個の既知の比率で表すだけで十分である。溶離剤プロファイルを形成する移動相中の溶離剤成分は、通常、異なる極性及び粘性などの異なるクロマトグラフィック特性を有するように選択され、したがって異なる強度を有している。また、溶離剤プロファイルは、移動相中の溶離剤成分のうちの１つ又は複数の成分の強度に関する情報を同じく含むことが好ましく、溶離剤プロファイルは、移動相の総合強度に関する情報を含むことも可能である。また、溶離剤プロファイルは、任意選択で、移動相の強度に影響を及ぼし得る他の要因に関する情報を含むことも可能である。また、好ましいことには溶離剤プロファイルは、クロマトグラフィック・ランの進行の関数としての比率の変化に関する情報を同じく含む。
【００２３】
クロマトグラフィック・ランの進行は、クロマトグラフィック・ランの実施を反映する任意のパラメータを含むことができる。好ましい実施例では、クロマトグラフィック・ランの進行は、クロマトグラフィック・ランを実施するためのランタイム、ポンプ供給された溶離剤の体積などのこれまでにクロマトグラフに導入された移動相又は溶離剤の体積、或いは固定相の両端間を移動するように誘導された移動相又は溶離剤の体積のうちの１つ又は複数を含む。これらのパラメータは、次に、溶媒の流量を及び固定相内に存在し得る移動相の体積を介して互いに接続される（その体積は、一般にカラム体積と呼ばれている）。クロマトグラフィック・ランの進行を測定するための好ましい単位の１つは、ポンプ供給されるカラム体積であり、或いは別法としては相対カラム体積である。好ましい実施例では、溶離剤プロファイルは、カラム体積の形で導入される移動相又は溶離剤の量の関数としての移動相中の最も強力な溶離剤の比率に関する情報を含む（或いは別法としては、ＴＬＣの場合、溶媒先端が移動した距離として）。
【００２４】
一方、溶離剤プロファイルの進行は、固定相の両端間の溶離剤プロファイルの運動として定義される。したがって溶離剤プロファイルの進行は、移動相の流量及びカラム体積に同じく依存しており、クロマトグラフィック・ランの現在の進行の関数としての固定相の所与の位置における局所溶離剤プロファイル（又は局所溶離剤比率）として表すことができる。
【００２５】
固定相と移動相の間の化合物の相対分布は、比率、共有、割合又は濃度を測定する任意の測度によって表すことができる。しかしながら相対分布は、遅延係数又は保持係数のためのモデルによってシミュレーションされることが好ましい。遅延係数及び保持係数という用語は、ＩＵＰＡＣによって与えられる定義に適用される。
【００２６】
特定の化合物に対するピーク位置という用語は、クロマトグラフ線図におけるその位置を意味しており、クロマトグラフィック・ランの進行を測定するパラメータの形で、その化合物に対する検出ピークの中心として定義される。したがってピーク位置は、使用者の好みに応じて、時間、カラム体積に導入され、且つ、測定される移動相の量、又はクロマトグラフ進行の同様の測度の形で表すことができる。ピーク位置の物理的な重要性は、溶離すると、その化合物に対する検出ピークに対応している。固定相から化合物の半分（検出ピークの中央に対応する）を溶離させるために必要な移動相の体積、つまり溶離は、化合物を固定相から均一濃度クロマトグラフィック・ランへ移動させるために必要な過剰移動相（カラム体積の）量に関連している遅延係数の形で表すことも可能である。
【００２７】
また、モデルは、任意の時間のどこかで、カラム中の移動相中の溶離剤成分間の比率即ち割合を予測するステップを同じく含むことが好ましい。好ましいことには、モデルは、移動相の流量に関する情報を同じく含む。モデルは、さらに、移動相と固定相の間の各化合物の分布に基づいて移動度をモデル化する。これらのパラメータは、表で表された値又は実験からの測定値を含む様々なソースから得ることができる。
【００２８】
好ましい実施例では、本発明は、
−  溶離させる少なくとも１つの化合物に対するピーク位置のための所望の値に関する入力を使用者から受け取るステップと、
−  化合物に対するピーク位置と移動相に対する溶離剤プロファイルの間の相応関係を得るために、クロマトグラフィック・モデルの計算を実行する少なくとも１つのプロセッサによってクロマトグラフィック・ランをシミュレーションするステップと、
−  シミュレーションされたピーク位置が所望のピーク位置の許容限界内に入る結果が得られる、移動相に対する溶離剤プロファイルを予測するためにシミュレーションを変更するステップと
を含む。
【００２９】
したがって使用者は、クロマトグラフィック・ランにおける少なくとも１つの化合物に対する所望のピーク位置を正確に示すことができ、また、そのピーク位置を得るために必要な条件を正確に示すシミュレーション結果を受け取ることができる。
【００３０】
代替実施例では、本発明は、同じく、
−  少なくとも１つの化合物に対するシミュレーションされたピーク位置、及びその関連する溶離剤プロファイルをディスプレイに表示するステップと、
−  １つ又は複数のシミュレーションされたピーク位置に対する所望の変更、及び溶離剤プロファイルに対する所望の変更に関する情報を使用者から受け取るためのユーザ・インタフェースを提供するステップと
を含む。
【００３１】
したがって使用者は、１つ又は複数の化合物に対するピーク位置を実時間で変更することができ、また、そのピーク位置又はこれらのピーク位置を得るためには、クロマトグラフィック・ランのための条件をどのように変更しなければならないかに関するフィードバックをほとんど直接的に受け取ることができる。同様に、使用者は、１つのピーク位置の変更が必然的に他のピーク位置をどのように変化させることになるかに関する情報を受け取ることも可能である。また、使用者は、クロマトグラフィック・ランのための初期条件を変更することも可能であり、また、その初期条件の変更がどのようにピーク位置を変化させるかに関するフィードバックを直接受け取ることも可能である。
【００３２】
一実施例によれば、本発明は、
−  少なくとも２つのシミュレーションされたピーク位置に対する所望の変更に関する情報を使用者から受け取るためのユーザ・インタフェースを提供するステップと、
−  少なくとも２つの化合物に対するピーク位置と移動相に対する溶離剤プロファイルの間の相応関係を得るために、クロマトグラフィック・モデルの計算を実行する少なくとも１つのプロセッサによってクロマトグラフィック・ランをシミュレーションするステップと、
−  複数のシミュレーションされたピーク位置がそれらの各所望のピーク位置の許容限界内に入る結果が得られる、移動相に対する溶離剤プロファイルを予測するためにシミュレーションを変更するステップと
を含む。したがって複数のピーク位置に対して所望の値を得ることができる溶離剤プロファイルをシミュレーションすることができる。したがって使用者は、複数の化合物の所望の分離及び／又は複数の化合物に対する溶離体積を直接制御することができる。
【００３３】
一実施例によれば、本発明は、少なくとも２つの化合物に対するピーク位置をゼロ次元点としてシミュレーションすることによってクロマトグラフィック・ランをシミュレーションするステップを含む。ピークの拡散及び広がりのシミュレーションを放棄することにより、計算の負担が実質的に軽減される。一実施例では、本発明は、クロマトグラフィック・ランの第１のシミュレーションでピーク位置をゼロ次元点としてシミュレーションするステップと、引き続いて第２のシミュレーションでピークの拡散及び広がりをシミュレーションするステップとを含む。したがって第１のシミュレーションランの摂動として拡散をシミュレーションすることができ、このシミュレーションによって同じく計算の負担が軽減される。さらに他の実施例では、本発明は、限られた幅の間隔内に存在するものとしてピーク位置をシミュレーションすることによってクロマトグラフィック・ランをシミュレーションするステップを含む。したがってこのシミュレーションは、限られた幅のカラムのみをシミュレーションすることによる限られた量の拡散広がりのシミュレーションを含み、このシミュレーションにより、カラムのすべての点におけるクロマトグラフィック・ランのシミュレーションに対して必要な計算の数が同じく限定される。
【００３４】
一実施例によれば、本発明は、さらに、
−  計算デバイスと対話する使用者から、前記少なくとも２つの変数のうちの少なくとも１つに対する所望の値に関する入力を受け取るステップと、
−  少なくとも１つのプロセッサを使用して、新しい入力値に基づいてトレードオフ関数の最適化を実行するステップと
を含む。
【００３５】
したがってクロマトグラフィック・ランに対する任意の変更又は改善を使用者から受け取り、且つ、引き続いてこれらの変更及び改善を達成することができる条件をシミュレーションすることができる。これは、ピーク位置などの所望の結果、及び所望の溶離剤プロファイル又は所望の溶離剤比率などの所望の条件の両方に関して実施することができる。
【００３６】
好ましい実施例によれば、この方法は、正相クロマトグラフ・カラム上でクロマトグラフィック・ランをシミュレーションするステップを含む。正相におけるクロマトグラフィック・モデルの計算のシミュレーション又は実施は、逆相クロマトグラフィック・ランの計算及びシミュレーションよりはるかに困難であり、また、はるかに不安定であると見なされている。しかしながら本発明の場合、提案されている方法は、正相カラム上でのクロマトグラフィック・ランのシミュレーションにもほぼ同様に優れていることが認識されている。
【００３７】
好ましいことには、本発明は、測定された遅延係数値（Ｒ）及び／又は保持係数値（ｋ）に関する情報を先行するクロマトグラフィック・ランから受け取るステップを含む。好ましいことには、測定された値は均一濃度から得られる。測定された遅延係数の値を受け取る場合、この方法は、好ましくは式ｋ＝（１−Ｒ）／Ｒを使用して、受け取った遅延係数（Ｒ）を保持係数（ｋ）に変換するステップを含むことが好ましい。この方法は、さらに、保持係数ｋのためのモデルを形成するステップを含み、このステップは、受け取った、測定された値をモデル:ｋ＝（ａ＋ｂｃ）−ｍに当てはめるステップを含み、ａ、ｂ及びｍは、そのモデルの、決定されるべき任意のパラメータであり、また、ｃは移動相中の強力な溶離剤成分の比率である。Ｒ（又はｋ）の測定された値の数がモデル内のすべてのパラメータを決定するには不十分である場合、この方法は、モデル内のこれらのパラメータのうちの１つ又は複数を中立値に設定するステップを含む。例えば測定された値を１つしか受け取らない場合、この方法は、「ａ」をゼロに設定し、且つ、「ｍ」を１に設定するステップを含むことができる。また、好ましいことには、本発明は、同じく、ＴＬＣプレート上での先行するクロマトグラフィック・ランから遅延係数値（Ｒ）を受け取るステップを含む。ＴＬＣプレート上でのランは、一般的に極めて高速で、且つ、安価であるため、ＴＬＣプレート上での測定から遅延係数値を受け取ることにより、低コストが保証される。しかしながら、利用可能である場合、本発明は、ＴＬＣプレート上での測定に基づく値を使用した場合より恐らく正確である（均一濃度又は傾斜）ＬＣランからの１つ又は複数の測定から値を受け取るステップ及び使用するステップを含むことも可能である。
【００３８】
一実施例によれば、本発明は、
−  第１のクロマトグラフィック・システム上で測定された遅延係数（Ｒ）又は保持係数（ｋ）の１つ又は複数の値を受け取るステップと、
−  保持係数モデルの少なくとも１つのパラメータを予測する際に、第１のクロマトグラフィック・システムと第２のクロマトグラフィック・システムの間の差を修正するために修正係数（α）を使用するステップと、
−  第２のクロマトグラフィック・システム上でのクロマトグラフィック・ランをシミュレーションするステップと
を含む。
【００３９】
修正係数は、クロマトグラフィック・システムの対毎に実験によって決定されることが好ましい。記憶装置に１つ又は複数の修正係数が記憶され、また、測定値が得られるクロマトグラフィック・システムに応じて、また、シミュレーションを実施すべきクロマトグラフィック・システムに応じて適切な修正係数が選択されることが好ましい。修正係数αは、クロマトグラフィの性能に影響を及ぼし得るシステム間の差、例えば形状係数の差、パック密度の差、固体相粒子品質及びサイズの差、流体駆動システムの差及び他の差などを調整することができる。とりわけ修正係数を含むことは、ＬＣカラム上でシミュレーションしている間に、ＴＬＣプレート上で測定された値を得る場合に有利である。
【００４０】
一実施例によれば、本発明は、
−  クロマトグラフ上で走らせることが望ましい、選択され、シミュレーションされる溶離剤プロファイルに関する情報を使用者から受け取るステップと、
−  選択され、シミュレーションされる溶離剤プロファイルに対応する溶離剤プロファイルを有する移動相を使用してクロマトグラフ上で試料を走らせるためにクロマトグラフを制御するステップと
によってクロマトグラフ上でのクロマトグラフィック・ランを制御するステップを含む。
【００４１】
したがってクロマトグラフィック・ランを実施するために、結果及び条件をシミュレーションされるクロマトグラフィック・ランからクロマトグラフへ手動で移す必要はなく、装置及び計算デバイスが自動的にクロマトグラフィック・ランを実施する。
【００４２】
以下、本発明について、添付の図面を参照して、本発明の多数の非制限実例として説明する。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】本発明の一実例による、計算デバイス及びクロマトグラフを備えた装置を示す図である。
【図２】本発明の一実例による方法の流れ図である。
【図３】モデルの数値計算のコンピュータ実施態様を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００４４】
図１には、計算デバイス３及びクロマトグラフ５を備えた装置１が示されている。計算デバイスは、プロセッサ７及び関連するディジタル記憶装置９を備えている。プロセッサは、ディジタル記憶装置に記憶されているコンピュータ・プログラム命令１１を処理し、また、信号を受け取り、且つ、クロマトグラフ及び１つ又は複数のＩ／Ｏユニット、この実例では少なくとも１つのディスプレイ１３に転送するようになされている。クロマトグラフは、極（正相と呼ばれる）、非極（逆相と呼ばれる）であっても、或いは何らかの他の形態の選択性を有することも可能である固定相１７が詰め込まれたカラム１５を備えている。クロマトグラフは、さらに、試料導入ポート１９、移動相の溶離剤成分のための１つ又は複数の入口２４、移動相の流れを駆動するためのポンプなどの１つ又は複数のドライバ２３、カラムの下流側端に接続された検出器、及び廃棄出口２７又は収集器２９を含む。
【００４５】
動作中、１つ又は複数の化合物を含んだ試料が試料ポート１９に導入される。この実例ではポンプであるドライバ２３は、クロマトグラフを通って流れるよう、移動相の溶離剤を形成している成分を駆動する。移動相は、試料をカラム１５へ運び、且つ、カラム１５を通過させる。極性の相違及び選択性の相違のため、移動相３１中に存在している各化合物の、固定相に吸着される各化合物に対する比率は、化合物間で異なっている。そのため、これらの化合物は、それらの運動速度が異なるため、それらがカラムを通って移動している間に分離する。次に、検出器２５によってこれらの化合物を検出することができ、また、これらの化合物を廃棄出口２７へ運ぶか、又は収集器２９に収集してさらに処理し、或いは使用することができる。
【００４６】
クロマトグラフ５は、この実例では単純な液体クロマトグラフィ（ＬＣ）クロマトグラフによって示されているが、原理的には、フラッシュ・クロマトグラフ、高性能液体クロマトグラフ、等々などの任意の他のタイプのクロマトグラフによって構成することができる。さらに、カラム１５には、次の方法にとりわけ適している正相クロマトグラフを形成する極固定相が詰め込まれることが好ましい。この場合、固定相の材料は、例えばシリカゲルであっても、又は当分野で知られている任意の他の極固定相或いは親水性固定相であってもよい。別法としては、カラムは逆相カラムであってもよく、また、この場合、固定相の材料は、改質シリカゲル、スチレンなどの重合体又は当分野で知られている何らかの他の非極材料であってもよい。クロマトグラフは、さらに、異なるクロマトグラフィック特性を有し、且つ、溶離剤プロファイル３３を形成する少なくとも２つの溶離剤成分の混合物を含んだ移動相３１を使用して少なくとも１つのクロマトグラフィック・ランを動作させることができるようになされている。溶離剤プロファイルは、クロマトグラフィック・ランの進行、例えば異なるランタイムなどに対する、導入される際の移動相を形成している関係する溶離剤成分の相対比率、或いは別法としては、これまでにポンプ供給された移動相の総体積によって測定される移動相を形成している関係する溶離剤成分の相対比率を含む。クロマトグラフィック・ランの進行の測度としてのカラム体積又はランタイムの使用は任意選択であり、また、移動相の流量及びカラム体積を介して互いに関連している。
【００４７】
計算デバイス３のディジタル記憶装置９は、その中に記憶された、コンピュータ・プログラム３５を形成しているプログラム命令を備えており、これらのプログラム命令は、プロセッサによって実行されること、及びプロセッサの動作を制御することが意図されている。コンピュータ・プログラムは、この実例では、図２〜３に関連して説明される方法を実施するようにプロセッサを誘導するようになされている。コンピュータ・プログラム３５は、さらに、クロマトグラフ５の動作を制御するようになされている。
【００４８】
図２〜３には、計算デバイス３を使用して、本発明に従ってクロマトグラフ５上でクロマトグラフィック・ランをシミュレーションするための方法が示されている。図２は、コンピュータ・プログラム３５の動作構造に沿った流れ図を示したものである。クロマトグラフィック・ランを実施する目的及び条件に応じて、図２に関連して説明される方法の様々なステップを実施する順序、並びに含むべきステップ、及び各ステップのうちの実施すべき部分は、実行間で別様にすることができる。一方、図３は、クロマトグラフィック・モデルの数値実行の間に実施することができる様々な数学機能及び数値機能の流れ図を示したものである。
【００４９】
開始ステップ４１では、方法は、クロマトグラフィック・ランをシミュレーションするための数学方程式を含んだクロマトグラフィック・モデルに関連する情報をディジタル記憶装置９に記憶するステップを含む。本発明によれば、数学方程式は、
ａ）クロマトグラフ５中の固定相１７に対する移動相３１の溶離剤プロファイル３３の進行
ｂ）化合物の現在位置における局所溶離剤プロファイル３３に基づく、固定相と移動相３１の間の化合物の相対分布
ｃ）溶離剤プロファイル３３の進行及び前記相対分布に基づく、固定相１７に対する化合物の溶離
をモデル化する微分方程式の系を含む。
【００５０】
モデルは、一組のプログラム命令、一組の適切な数学方程式又はそれらの組合せの形態で記憶することができる。記憶するという用語には、ディジタル記憶装置へのコンピュータ・プログラムのロードなどのディジタル記憶装置９へのモデルのダウンロード、及びディジタル記憶装置への既に書込み済みのモデルの提供の両方を含むことが意図されている。ディジタル記憶装置９は、プロセッサのキャッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ、フラッシュ・メモリ、ハード・ディスク、又はプロセッサ７がアクセスすることができる補助記憶装置であってもよい。
【００５１】
また、開始ステップ４１では、方法は、クロマトグラフィック・モデルでシミュレーションされる少なくとも２つの変数のためのトレードオフ関数をディジタル記憶装置に記憶するステップを同じく含む。方法は、適切な数、好ましくは３つ以上の変数のためのトレードオフ関数をモデル内に記憶するステップを含むことが好ましい。とりわけ有用な実例では、トレードオフ関数は、複数の化合物に対する複数のピーク位置３７に関係している。次に、離れている２つのカラム体積などの、シミュレーションされたピーク位置３７が特定の距離を隔てて形成される条件を見出す目的でシミュレーションが最適化されるようにトレードオフ関数を定義することができる。次に、トレードオフ関数に割り当てられる重みは、２つのピークの方向に存在する、極めて遠くに離れて存在するあらゆる不一致に対して２の重みにすることができ、また、２つのピークの方向に存在する、前記所望の距離よりも近くに存在するあらゆる不一致に対して２０の重みにすることができる。したがってある程度の余裕が許容され、したがって所望の結果を形成することが不可能な場合であってもシミュレーション結果を得ることができる。また、トレードオフ関数を使用することにより、最適化手順の実施をより単純にすることができる。この実例では、トレードオフ関数は、原理的には、溶離プロファイル、温度、及びクロマトグラフィック・ランに影響を及ぼし得る他の要因に関する情報などの、クロマトグラフィック・ランを実施するための条件を記述する変数を含むことも可能である。
【００５２】
入力ステップ４３では、方法は、使用者又は何らかの他のソース、例えばデータ・ファイルの読取り又はコンピュータ・プログラム内での符号化などから入力を受け取るステップを含む。この実例では、入力ステップ４３は、シミュレーションされる溶離剤成分のうちの１つ又は複数の成分を含んだ移動相を使用した、その化合物に対する１つ又は複数の先行するクロマトグラフィック・ランの間に測定された遅延係数Ｒ及び／又は保持係数ｋに対する１つ又は複数の値を受け取るステップを含み、また、先行するクロマトグラフィック・ランの関連する溶離剤プロファイルに関する情報を同じく受け取るステップを含む。各化合物に対して、１つの遅延係数値又は保持係数値を受け取るだけで十分である。しかしながら利用可能な値が多いほど、より良好で、且つ、より正確なシミュレーションが得られる。一実例では、方法は、２つの測定値を受け取るステップを含む。好ましい実例では、方法は、少なくとも１つの化合物に対して、その関連する溶離剤プロファイルに関する情報と共に、遅延係数Ｒ又は保持係数ｋに対する少なくとも３つの測定値を受け取るステップを含む。測定された遅延係数に関連する溶離剤プロファイルは、好ましくはそのクロマトグラフィック・ランにおける溶離剤の少なくとも最も強力な成分を除くすべてに対して一定の比率（均一濃度溶離剤プロファイル）を有する溶離剤を含むことが好ましいが、線形傾斜溶離プロファイルを使用することも同じく可能である。また、遅延係数又は保持係数は、溶離カラム体積（ＬＣ）の測度として、或いは化合物に対して移動した距離（ＴＬＣ）の測度として受け取ることも可能であり、その測度から遅延係数又は保持係数を予測することができる。
【００５３】
また、入力ステップ４３は、他のパラメータ、変数又は定性データに対する値又は情報を含むことも可能であり、或いは別法として任意選択でこれらの値又は情報を含むことも可能である。例えば入力は、シミュレーションされる化合物に関する情報、及び／又はクロマトグラフィに使用されることが意図されている溶離剤成分に関する情報を含むことができる。方法は、次に、遅延係数、保持係数又は他のパラメータの値に対するデータベースを検査するステップを含むことができる。方法は、さらに、トレードオフ関数の少なくとも２つの変数に対する所望の値を受け取り、且つ、記憶するステップ、及び／又は所望の値からの何らかの偏位によるものと見なされる数値重みを記憶するステップを含むことができる。また、入力ステップ４３は、溶離プロファイルが、２つ、３つ又はそれ以上の溶離剤成分、その溶離剤成分の性質、及び線形傾斜、非線形傾斜、等々などのその溶離剤成分間の比率の変化の形状を含んでいなければならない場合などに、所望のタイプの溶離プロファイルに関する情報を受け取るステップを含むことも可能である。場合によっては、固定相の性質に関する情報及び／又は試料中の化合物の性質に関する情報を受け取ることも可能である。代替実施例では、入力ステップ４３は、トレードオフ関数の変数及び／又は重みを部分的に、又は完全に受け取り、且つ、記憶するステップを含むことも可能である。
【００５４】
モデル化ステップ４５では、方法は、形態ｋ＝（ａ＋ｂ＊ｃ）−ｍの保持係数ｋのためのモデルをディジタル記憶装置に記憶するステップを含み、ａ、ｂ及びｍはモデルのパラメータである。方法は、さらに、少なくとも１つの測定された遅延係数値又は保持係数値及び関連する溶離剤比率ｃをモデルに当てはめることにより、パラメータａ、ｂ又はｍのうちの少なくとも１つを予測するステップを含む。受け取った１つの測定保持係数値のみを有する場合、方法は、パラメータｂを計算するステップ、及びａをゼロに設定し、且つ、ｍを１に設定するステップを含む。２つの測定保持係数値のみを受け取る場合、方法は、パラメータｂを計算し、且つ、ａ又はｍのうちの１つを計算するステップと、その一方で第３のパラメータを上記のようにその定義済みの値に設定するステップを含む。３つ以上の測定保持係数値を受け取る場合、方法は、非線形回帰によってパラメータａ、ｂ及びｍを予測するステップを含む。別法としては、入力ステップ４３で受け取られる入力は、保持係数のためのモデルのパラメータａ、ｂ及びｍに対して、既に予測済みの値を上記の代わりに直接含むことができる。これは、ａ、ｂ及びｍの予測が例えば先行するシミュレーション試行の間に既に実施され、或いは表で表されたデータから既に実施されている場合に生じることがある。任意選択で、方法は、修正係数αをモデルの中に含めるステップを含むことも可能であり、修正係数は、保持係数及び／又は遅延係数の実験測定が実施されるクロマトグラフィック・システム間、及びＴＬＣプレートとＬＣカラムの間などのシミュレーションされるクロマトグラフィック・システム間の形状係数の差、パック密度の差、粒子品質の差、流体駆動システムの差及び他の差の修正を含む。修正係数は、ｋ＝α（ａ＋ｂ＊ｃ）−mとしてのｋのためのモデルに入力することができ、或いは修正係数は、測定された保持値又は遅延値をａ、ｂ又はｍを計算するためにモデルに入力する前に、それらに対する修正、例えばｋｃｏｒｒｅｃｔｅｄ＝α＊ｋｍｅａｓｕｒｅｄとして入力することができ、ｋｃｏｒｒｅｃｔｅｄがｋｍｅａｓｕｒｅｄの代わりにモデルに使用される。修正係数αの値は、クロマトグラフィック・システムの対毎に実験によって決定されることが好ましい。
【００５５】
モデル化ステップ４５では、方法は、さらに、Ｎ個のベクトル要素を含んだ溶離剤プロファイル・ベクトル
【数１】
0006378666.tif 000002
をディジタル記憶装置に記憶するステップを含み、各ベクトル要素
【数２】
0006378666.tif 000003
は、クロマトグラフィック・ランの進行の特定の点における移動相中の溶離剤の成分のうちの１つの比率ｃに関する情報を含む。また、この実例では、方法は、各ベクトル要素
【数３】
0006378666.tif 000004
をクロマトグラフィック・ランの進行の測度に関連付けるステップを同じく含み、この実例ではクロマトグラフに導入された溶離剤の体積ＶＮに関連付けられる。導入された溶離剤の体積は、カラム体積の中で測定されることが好ましい。溶離剤が３つ以上の成分を含んでいる場合、溶離剤プロファイル・ベクトルは、それに応じて第２の溶離剤に対する第２のセットの比率値、等々を含むことができる。ベクトル要素の数Ｎは、線形傾斜を記述することができる４個以上であることが好ましい。ベクトル要素の数Ｎは、より一般的な溶離剤プロファイルを許容する５個以上であることが好ましい。Ｎ＞５個の要素を含んだベクトルとして溶離剤プロファイルを与えることにより、異なる溶離剤プロファイルの極めて広範囲の選択をシミュレーションすることができ、溶離剤プロファイルが線形傾斜プロファイルである必要は全くなく、また、一定の溶離比率からなっている必要もない。したがってより広い等級のクロマトグラフィック・ランをシミュレーションすることができる。さらに、溶離剤プロファイル・ベクトルを使用することにより、極めて安定したシミュレーション方法が得られ、また、その解決のための厄介な数値方法の使用を少なくすることができる。
【００５６】
シミュレーションステップ４７では、方法は、少なくとも１つの化合物に対するシミュレーションされたピーク位置を得るために、クロマトグラフィック・モデルの計算を実行する少なくとも１つのプロセッサによってクロマトグラフィック・ランをシミュレーションするステップを含む。図３は、シミュレーションしている間に実施される数値計算間の関係を示したものである。この実例全体を通して、クロマトグラフィック・ランの進行は、導入された移動相のカラム体積の現在の数ｖｐの形で与えられているが、それは、この測度によって数学モデルがより単純になるためである。しかしながら、原理的には他の測度を使用することも可能であることを理解されたい。
【００５７】
第１のシミュレーションブロック４９では、方法は、クロマトグラフ内の固定相１７に対する移動相の溶離剤プロファイルの進行をシミュレーションするステップを含む。この実例では、このステップは、クロマトグラフィック・ランの進行によって測定される、異なる時間におけるカラムの異なる位置における移動相の溶離剤成分の比率をシミュレーションするステップを含む。第１のシミュレーションブロック４９は、クロマトグラフの進行のある点ｖｐで、クロマトグラフの好ましくは固定相１７の最初の部分に導入される現在の溶離剤成分比率ｃｐ，１．．ｉの形で現在の溶離剤プロファイルの予測を受け取るために、第２のシミュレーションブロック５１によって表される溶離プロファイル計算機能の第１の呼出しステップを含む。
【００５８】
一方、第２のシミュレーションブロック５１は、クロマトグラフィック・ランの進行の現在の点ｖｐにおける固定相の最初の部分の各溶離剤成分（ｉ）の比率ｃｐ，１．．ｉを評価するために、溶離剤プロファイル・ベクトル
【数４】
0006378666.tif 000005
、そのベクトル要素
【数５】
0006378666.tif 000006
及びクロマトグラフィック・ランの進行の現在の点ｖｐに関する情報を使用するステップを含む。この実例では、第２のシミュレーションブロック５１は、溶離プロファイル・ベクトル要素
【数６】
0006378666.tif 000007
、それらの関連する溶離体積及びクロマトグラフィック・ランの現在の進行に基づいて比率ｃｐ，1．．ｎを補間するステップを含み、したがって溶離剤成分の瞬時比率ｃｐ，１．．ｉが与えられ、且つ、これらの値が第１のシミュレーションブロック４９に戻される。
【００５９】
第１のシミュレーションブロック４９は、さらに、溶離剤成分（ｉ）毎に、カラム全体を通して局所溶離剤プロファイル、即ち溶離剤成分比率ｃLocal，１．．ｉ（ｖｐ）を予測するステップを含む。この実例では、予測は、例えば式
ｃｌｏｃａｌ，１．．ｉ＝ｃ（ｃｐ，１．．ｉ、ｖ−ｚ、ｖｐ）
を使用することによってカラムを介した溶離剤プロファイルの進行をシミュレーションするステップを含む。ｖは導入された溶離剤の体積を表し、ｚは、０から１までの相対カラム体積内で測定されたカラム内の位置を表す。したがって固定相の両端間の溶離プロファイルの進行が得られる。
【００６０】
しかしながら、異なる構成のクロマトグラフに対する溶離剤プロファイルの進行を記述する他の式を使用することも可能であり、或いは上記実例を他の式に置き換えることも可能である。例えば式は、流量を間接的に溶離剤プロファイル・ベクトルに組み込む代わりに、重力、ガス圧、圧力降下、拡散、等々の形で流量を記述するためのサブモデル、並びに固定相への溶離剤成分の保持及び吸着などの他の要因のためのモデルを含むことができる。
【００６１】
第３のシミュレーションブロック５３では、方法は、化合物の現在の位置における局所溶離剤プロファイルｃｌｏｃａｌ，１．．ｎに基づいて、固定相（１７）と移動相（３１）の間の化合物の相対分布をシミュレーションするステップを含む。この実例では、方法は、移動相の強度を化合物毎に局所的にシミュレーションするステップを含む。この実例では、方法は、第１及び第２のシミュレーションブロック４９、５１からの、局所溶離剤プロファイルに関する情報を、モデルのモデル化ステップ４５で説明した保持係数のためのモデルと相俟って使用するステップを含み、したがって固定相と移動相の間の各化合物の相対分布がその化合物の位置で得られる。
【００６２】
したがって第３のシミュレーションブロック５３は、第４のシミュレーションブロック５５によって表される保持係数計算機能を呼び出すステップを含む。この実例では、第４のシミュレーションブロック５５は、化合物の現在の位置における溶離剤成分の局所比率に対する値ｃｌｏｃａｌ，１．．ｎを受け取るステップ、及び固定相と移動相の間の化合物の相対分布が直接予測される保持係数ｋ＝（ａ＋ｂ＊ｃ）−ｍのためのモデルを使用するステップを含む。この実例では、溶離剤プロファイルが２つの溶離剤成分しか有していない場合、分布は、化合物ｊ毎に、
ｋＬｏｃａｌ，１．．ｊ＝（ａｊ＋ｂｊ＊ｃｌｏｃａｌ，１．．ｉ）−ｍｊ
の形態の式によって評価することができ、パラメータａ、ｂ、ｍはモデル化ステップ４５で適合されたものである。しかしながら第４のシミュレーションブロックでの表現は、任意選択で、各化合物ｊの分布に影響を及ぼし得る他の係数又はパラメータを含むことも可能である。したがって方法は、保持係数（ｋ）のためのモデル及び化合物の位置における局所溶離剤プロファイルに基づいて、固定相と移動相の間の化合物の相対分布をシミュレーションするステップを含む。
【００６３】
第５のシミュレーションブロック５７では、方法は、ブロック４９からの溶離剤プロファイルの進行、及びステップ５３及び５５からの前記相対分布に基づいて、固定相に対する化合物の溶離をシミュレーションするステップを含む。この実例では、第５のシミュレーションブロック５７は、溶離剤プロファイルの進行に基づいて、また、ブロック５５からの、移動相３１に存在する化合物の比率ｋＬｏｃａｌ，１．．ｊを考慮することにより、固定相（カラム）に対する各化合物の運動（溶離）をシミュレーションするステップを含む。この特定の実例では、モデルは、
ｄｚｊ／ｄｖ＝１／（１＋ｋＬｏｃａｌ，1．．ｊ）
の形態の式を含むことができる。
【００６４】
これにより溶離の測度が得られ、或いはそれに同期して、相対カラム体積の中で測定した固定相に対する化合物の位置の変化（０から１まで）が得られる。したがってこれらの式は一組の微分方程式を形成し、計算の際に、クロマトグラフ・カラムを介した各化合物の瞬時進行を与える。
【００６５】
方法は、さらに、クロマトグラフィック・モデルの計算を実行する少なくとも１つのプロセッサ７によってクロマトグラフィック・ランをシミュレーションするステップを含む第６のシミュレーションブロック５９を含む。この実例では、方法は、微分方程式を解くための数値方法を有するシミュレーションブロック４９〜５５を反復するステップを含み、したがって結果として得られるシミュレーションされたピーク位置３７が化合物毎に得られる。ブロック５１ないし５７の微分方程式は、オイラーの方法、ルンゲ−クッタ法、又は微分系の方程式を解くための任意の他の数値方法などの微分方程式の系を解くための数値方法を実行することによって計算することができる。この実例では、シミュレーションは、ブロック４９ないし５７を実行することによって、化合物に対する結果として得られるピーク位置と、移動相に対する溶離剤プロファイルの間の相応関係を得るために、クロマトグラフィック・モデルの計算を実行する少なくとも１つのプロセッサによってクロマトグラフィック・ランをシミュレーションするステップを含む。したがって方法は、溶離剤プロファイル・ベクトル
【数７】
0006378666.tif 000008
に基づく計算を使用してクロマトグラフィック・ランをシミュレーションするステップを同じく含む。
【００６６】
方法は、さらに、トレードオフ関数の少なくとも２つの変数に対するシミュレーションされた値を得るために、クロマトグラフィック・モデルの計算を実行する少なくとも１つのプロセッサ７によってクロマトグラフィック・ランをシミュレーションするステップを含む。この実例では、トレードオフ関数の変数は、２つのピーク位置になるように設定される。しかしながらシミュレーションモデルの一般的な性質のため、モデルのほとんど任意の他の変数又はパラメータをトレードオフ関数の所望の変数として含むことも可能である。方法は、さらに、トレードオフ関数に基づいて重み付けトレードオフ・スコアを計算するステップを含む。したがってスコアは、同じ寸法の任意の溶離プロファイル・ベクトルの要素
【数９】
0006378666.tif 000009
に対するすべての可能な値のセットによって計られた点空間において現在シミュレーションされている溶離プロファイル・ベクトル
【数８】
0006378666.tif 000010
によって表される点に割り当てられる。
【００６７】
第７のシミュレーションブロック６０では、方法は、トレードオフ関数の能動変数として現在選択されているすべての変数に対する重み付け偏差を合計することにより、点空間内の前記点におけるトレードオフ関数に対するスコアを計算するステップを含む。
【００６８】
第８のシミュレーションブロック６１では、方法は、最適化されたクロマトグラフィック・ランを得るためにシミュレーションの最適化を実行するステップを含む。この最適化は、複数のシミュレーション結果を得るために、ブロック４９〜６０のシミュレーションなどのシミュレーションを再実行するステップ、及びこれらの複数のシミュレーション結果の中から最適シミュレーション結果を選択するステップを含むことができる。一実例では、方法は、移動相に対する結果として得られる溶離剤プロファイル（３３）を予測するために、変化するシミュレーション溶離剤プロファイルを使用してシミュレーション（ブロック４９〜６０の）を再実行することによってシミュレーションを変更するステップを含み、それにより所望のピーク位置の許容限界内に存在するシミュレーションピーク位置（３７）が得られる。許容限界は、例えばピーク位置付近の規定された範囲であってもよく、この範囲は、使用者が入力ステップ４３で予め定義し、或いは入力することができる。しかしながら許容限界は、以下で説明するように動的に設定することも可能である。
【００６９】
他の実例では、方法の第８のシミュレーションブロック６１は、重み付け偏差の合計、この実例では第７のシミュレーションブロック６０で計算されるトレードオフ関数のスコアを最小化するために、トレードオフ関数を最適化するための少なくとも１つのプロセッサを使用して最適化を実行するステップを含む。この実例では、方法は、溶離剤プロファイル・ベクトル
【数１０】
0006378666.tif 000011
の形態の溶離剤プロファイルを変更し、且つ、新しい、変更されたベクトル要素
【数１１】
0006378666.tif 000012
を使用してブロック４９〜６０のシミュレーションを再実行することにより、トレードオフ関数の値を最適化するステップを含むことができる。方法は、さらに、最適溶離剤プロファイルとして、トレードオフ関数のスコアに対する値が最小になる溶離剤プロファイル・ベクトル
【数１２】
0006378666.tif 000013
を選択するステップを含む。したがってトレードオフ関数の重みは、最小スコアを与えるシミュレーションの選択と相俟って、１つ又は複数のピーク位置に対する許容限界を動的に設定する。
【００７０】
この実例では、トレードオフ関数の前記シミュレーションされた変数のうちの少なくとも１つは、クロマトグラフィック・ランで溶離されることが意図された化合物に対するシミュレーションされたピーク位置を含む。しかしながらトレードオフ関数の前記変数のうちの少なくとも１つは、溶離剤プロファイル
【数１３】
0006378666.tif 000014
及び移動相中の溶離剤成分のうちの少なくとも１つの成分の比率ｃに関する情報を含むことも可能である。したがって各ピーク位置付近の許容差、溶離剤プロファイル・ベクトル要素及び／又はトレードオフ関数の他の変数は、トレードオフ関数のスコアを最小化する値に動的に設定することができる。
【００７１】
この実例では、方法は、溶離剤プロファイル・ベクトル
【数１４】
0006378666.tif 000015
を変更し、且つ、新しい、変更されたベクトル要素
【数１５】
0006378666.tif 000016
を使用してブロック４９〜６０のシミュレーションを再実行する数値直接探索方法を実行する少なくとも１つのプロセッサ７によってレードオフ関数の値を最適化するステップを含む。方法は、さらに、最適溶離剤プロファイルとして、トレードオフ関数に対する値が最小になる溶離剤プロファイル・ベクトル
【数１６】
0006378666.tif 000017
を選択するステップを含み、したがって同じく１つ又は複数のピーク位置に対する許容限界が動的に設定される。直接探索方法は、ベクトル要素
【数１７】
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を変化させるＮｅｌｄｅｒ  Ｍｅａｄ  Ｓｉｍｐｌｅｘ方法などの単純な方法を備えることが好ましい。クロマトグラフィック・ランのモデルは、あらゆる形態のクロマトグラフィに対して必ずしも良好に動作する必要はなく、誤差変動による影響が少ない頑丈な方法である直接探索方法即ち単純な方法を使用することが有利であることを意味している。
【００７２】
ここで図２に戻ると、表示ステップ６３では、方法は、少なくとも１つのシミュレーションされた化合物に対する、結果として得られるシミュレーションされたピーク位置、及びその関連する溶離剤プロファイルをディスプレイ１３に表示するステップを含む。もう一度入力ステップ４３を継続すると、方法は、使用者から情報を受け取るためのユーザ・インタフェース１３を提供するステップを同じく含む。この実例では、方法は、少なくとも１つの化合物に対する結果として得られるピーク位置に対する所望の値に関する入力を使用者から受け取るためのユーザ・インタフェース１３を提供するステップを含む。方法は、好ましいことには、結果として得られるシミュレーションされたピーク位置のうちの１つ又は複数に対する所望の変更、及び溶離剤プロファイルに対する所望の変更に関する情報を使用者から受け取るステップを同じく含む。別法として、或いはそれと組み合わせて、方法は、溶離剤プロファイルに対する１つ又は複数の所望の値に関する入力を使用者から受け取るステップを含むことも可能である。
【００７３】
この実例では、ディスプレイはタッチ・スクリーンであり、使用者は、スクリーンを指差して、例えば表示されているシミュレーションされたピーク位置を新しい所望のピーク位置へドラッグすることができる。同様に、使用者は、溶離剤プロファイル・ベクトル
【数１８】
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の表示されている要素の上などの溶離剤プロファイル３３の位置の上を単純に指し示し、且つ、その溶離剤プロファイル３３（又は溶離剤プロファイル・ベクトルの要素）をドラッグして、溶離剤成分に対する新しい比率ｃを有する新しい所望の溶離剤プロファイルを形成することができ、及び／又はクロマトグラフィック・ランの進行の新しい点へドラッグすることができる。別法としては、キーボード、コンピュータ・マウス、又はＩ／Ｏユニットの分野で知られている何らかの他の形態の入力デバイスから入力を受け取ることも可能である。
【００７４】
受け取った所望の値のうちの１つがトレードオフ関数の変数である場合、そのパラメータに対する所望の値は、使用者の入力に基づいて変更される。受け取った所望の値のうちの１つがトレードオフ関数に属していない場合、この値及びそのパラメータは、変数としてトレードオフ関数に組み込むことができる。したがって方法は、計算デバイスと対話する使用者から、トレードオフ関数の前記少なくとも２つのパラメータのうちの少なくとも１つに対する所望の値に関する入力を受け取るステップを含む。
【００７５】
次に、方法は、新しい入力に基づいて、少なくとも１つのプロセッサを使用してトレードオフ関数の最適化を実行するために、シミュレーションステップ４７及びシミュレーションブロック４９〜６１の計算を反復するステップを含む。したがって使用者は、第１のシミュレーション結果が与えられると、計算デバイスに、容易に、且つ、速やかに直接入力を与えることができ、また、シミュレーションと協同してクロマトグラフィック・ランを最適化するために、思うままにそれを変更することができる。したがって使用者の熟練、経験及び専門知識、並びにクロマトグラフィック・ランに対する所望の結果に対する使用者の知識、又はクロマトグラフィック・ランに対する使用者の好みを、汎用的で、且つ、極めて許容的なシミュレーションと相俟って共同して使用し、それにより使用者又は計算デバイスの一方のみが単独で実施した場合よりさらに良好な結果が得られる。
【００７６】
方法は、さらに、クロマトグラフ上で走らせることが望ましい、選択され、シミュレーションされた溶離剤プロファイル３３に関する情報を使用者から受け取るステップ、及び選択された溶離剤プロファイル３３に対応する溶離剤プロファイルを有する移動相を使用して、クロマトグラフ上で試料を走らせるようにクロマトグラフ５を制御するステップを含む制御ステップ６５を含む。したがって所望の結果が得られる条件を得るためにクロマトグラフィック・ランをシミュレーションし、次に、これらの正確な条件を使用してクロマトグラフィック・ランを実施するようにクロマトグラフ５を制御するために、シミュレーションによって得られた条件を直接使用することができる。この実例では、方法は、同じくフィードバック・ステップを含み、実際のクロマトグラフィック・ランの結果とシミュレーションされた結果が比較され、且つ、モデルを改善する可能性を求めてあらゆる不一致が評価される。例えば化合物に対する実際のピーク位置に関する情報を使用して、保持係数のためのモデルのパラメータａ、ｂ、ｍを改善することができる。
【００７７】
本発明は、示されている実例及び実施例に限定されず、以下の特許請求の範囲の枠組みの中で自由に変更することができる。詳細には、実例及び実施例の異なる態様及び特徴は互いに排他的ではなく、本発明の範囲内と見なされる新しい実施例を形成するために組み合わせることができる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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