(57)【要約】      （修正有）【課題】持続放出性製剤における薬物の放出特性を考慮した生体内分解型高分子重合化合物の選択方法、および生体内分解型高分子重合化合物を使用した持続放出性製剤の薬物放出特性の予測方法を提供することを課題とする。【解決手段】生体内分解型高分子重合化合物の分子量分布に関する各種パラメータと、該化合物を用いて持続放出性製剤を調製したときの薬物放出特性との関係において、所望の薬物放出特性を得るために考慮すべきパラメータがある。考慮すべきパラメータと薬物放出特性に関するデータについて重回帰分析を行い、その結果から得られた回帰方程式から算出されるパラメータ値を有する生体内分解型高分子重合化合物を選択することにより、該化合物を用いて製造した持続放出性製剤が所望の薬物放出特性を得ることができる。【選択図】図１
2007017371.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所望の徐放性を有する持続放出性製剤の基材として用いられる、生体内分解型高分子重合化合物を選択する方法であって、
少なくとも以下の工程を含む方法を用いて算出された分子量分布に関するパラメータ（X1〜Xm）の値を有する生体内分解型高分子重合化合物を選択する方法：
（工程１）  生体内分解型高分子重合化合物の分子量分布に関する２以上の異なるパラメータ（X1〜Xm：mは設定したパラメータの数）を設定し、相互に異なるパラメータを有する生体内分解型高分子重合化合物サンプルを複数（n個）用意し、各サンプルについて、設定した各パラメータ（X1〜Xm）の値を測定する工程；
（工程２）  工程１で用いた各サンプルを基材として作製した複数（n個）の持続放出性製剤について、放出条件下に置いてから一定時間経過後の薬物残存量（Y）を測定する工程；
（工程３）  工程１において測定された各パラメータ（X1〜Xm）の値に対する工程２で測定した薬物残存量（Y）の値について、重回帰分析を行う工程；
（工程４）  所望する前記薬物残存量（Y）の適当な値を決定し、重回帰分析により得られた回帰方程式を満たす生体内分解型高分子重合化合物の各パラメータ（X1〜Xm）の値を決定する工程。
【請求項２】
前記（工程３）において、次の回帰方程式における偏回帰係数（k0〜km）を、前記複数（n個）の高分子重合化合物サンプルについての各パラメータ（X1〜Xm）の値および薬物残存量（Y）の値から、最小二乗法により算出し、回帰方程式を求める、請求項１記載の選択方法。
（回帰方程式）：  Y＝k0＋k1X1＋k2X2＋・・・＋kmXm
【請求項３】
前記生体内分解型高分子重合化合物が、乳酸−グリコール酸共重合体である、請求項１記載の選択方法。
【請求項４】
前記乳酸−グリコール酸共重合体の乳酸：グリコール酸の配合比が95〜50：5〜50である、請求項２記載の選択方法。
【請求項５】
前記２以上のパラメータが、平均分子量、重量平均分子量と数平均分子量の比、特定の分子量範囲の重量分率から選択される２以上のパラメータである、請求項１記載の選択方法。
【請求項６】
前記特定の分子量範囲の重量分率が、分子量が500未満の重量分率、分子量が1,000未満の重量分率および分子量が3,000未満の重量分率から選択される１以上の重量分率である、請求項５記載の選択方法。
【請求項７】
前記生体内分解型高分子重合化合物サンプルの数（n）が、３以上である、請求項１記載の選択方法。
【請求項８】
前記薬物残存量の測定時点が、持続放出性製剤を放出条件下に置いてから１日後、１週間後、２週間後、３週間後および４週間後から選ばれる２以上の測定時点である、請求項１記載の選択方法。
【請求項９】
設定したパラメータの数（m）と前記薬物残存量の測定時点の数が同数である、請求項１記載の選択方法。
【請求項１０】
設定したパラメータの数（m）が５であり、前記薬物残存量の測定時点が５時点である、請求項１記載の選択方法。
【請求項１１】
請求項１記載の選択方法により選択された、生体内分解型高分子重合化合物。
【請求項１２】
請求項１１記載の生体内分解型高分子重合化合物を用いて調製される持続放出性製剤。
【請求項１３】
生体内分解型高分子重合化合物を基材として調製された持続放出性製剤について、放出条件下に置かれてから一定時間経過後の薬物残存量を予測する方法であって、
少なくとも以下の工程を含む方法を用いて算出された各測定ポイントでの薬物残存量（Y1〜Yn）を基にして、薬物残存量を予測する方法：
（工程１）  生体内分解型高分子重合化合物の分子量分布に関する２以上の異なるパラメータ（X1〜Xm：mは設定したパラメータの数）を設定し、異なる分子量分布を有する高分子重合化合物サンプルを複数（n個）用意し、各サンプルについて、設定した各パラメータ（X1〜Xm）の値を測定する工程；
（工程２）  工程１で用いた各サンプルを基材として作製した複数（n個）の持続放出性製剤について、放出条件下に置いてから一定時間経過後の薬物残存量（Y）を測定する工程；
（工程３）  工程１において測定された各パラメータ（X1〜Xm）の値に対する工程２で測定した薬物残存量（Y）の値について、重回帰分析を行う工程；
（工程４）  薬物残存量を予測したい持続放出性製剤の調製に用いられた生体内分解型高分子重合化合物の分子量分布に関する各パラメータ（X1〜Xm）を測定し、その値を工程３で重回帰分析により得られた回帰方程式に代入し、薬物残存量（Y）の値を算出する工程。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医薬品等の製剤における基材として有用な生体内分解型高分子重合化合物の選択方法および該生体内分解型高分子重合化合物を使用した持続放出性製剤における薬物の放出特性の予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
持続放出性製剤（徐放性製剤）は、薬物の効力持続、副作用の軽減、生物学的半減期の短い薬物の投与回数削減、総投与量の低減等のために設計開発された製剤であり、ドラッグデリバリーシステムとして多くの研究がなされている。このような持続放出性製剤として、生体内分解型高分子重合化合物を用いたものが公知であり、例えば乳酸および／またはグリコール酸を触媒の存在下または不存在下で重縮合させたものが特許文献１に、このような生体内分解型高分子重合化合物を用いた徐放型マイクロカプセルの製造方法が特許文献２に開示されている。乳酸およびグリコール酸を用いた重合化合物についても各種検討がなされており、例えば重量平均分子量5,000以上30,000以下、触媒を全く含まず、分散度1.5〜2、乳酸50〜95重量％およびグリコール酸50〜5重量％からなる乳酸・グリコール酸共重合体については特許文献３に、重量平均分子量8,000以上15,000以下で、重量平均分子量と数平均分子量の比が約1.90以下の乳酸・グリコール酸共重合体については特許文献４に、開示されている。また、分子量1,000以下の低分子重合物の含有量が3.0（％）未満の生体内分解型脂肪族ポリエステルについては特許文献５に開示されている。さらに、生体内分解型高分子重合化合物において、分子量3,000以下の低分子重合物を析出除去する方法が特許文献６に開示されている。
【０００３】
前記のように、持続放出性製剤に使用する生体内分解型高分子重合化合物については数多くの報告がなされているが、該製剤における薬物の放出特性を考慮した生体内分解型高分子重合化合物の選択方法および生体内分解型高分子重合化合物を使用した持続放出性製剤の薬物放出特性に及ぼす予測方法については全く報告がなかった。
【特許文献１】特開昭61-28521号公報
【特許文献２】特公平1-57098号公報
【特許文献３】特許第3168263号公報
【特許文献４】特開2003-206243号公報
【特許文献５】特許第3254449号公報
【特許文献６】特許第3200706号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、持続放出性製剤における薬物の放出特性を考慮した生体内分解型高分子重合化合物の選択方法、および生体内分解型高分子重合化合物を使用した持続放出性製剤の薬物放出特性の予測方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明者らは、前記課題を解決するため鋭意研究を重ねた結果、生体内分解型高分子重合化合物の分子量分布に関する各種パラメータと、該化合物を用いて持続放出性製剤を調製したときの薬物放出特性との関係に着目し、所望の薬物放出特性を得るために考慮すべきパラメータがあることを見出した。かかる考慮すべきパラメータと薬物放出特性に関するデータについて重回帰分析を行い、その結果から得られた回帰方程式から算出されるパラメータ値を有する生体内分解型高分子重合化合物を選択することにより、該化合物を用いて製造した持続放出性製剤が所望の薬物放出特性を得ることを確認し、本発明を完成した。
【０００６】
すなわち、本発明は以下よりなる。
１．所望の徐放性を有する持続放出性製剤の基材として用いられる、生体内分解型高分子重合化合物を選択する方法であって、
少なくとも以下の工程を含む方法を用いて算出された分子量分布に関するパラメータ（X1〜Xm）の値を有する生体内分解型高分子重合化合物を選択する方法：
（工程１）  生体内分解型高分子重合化合物の分子量分布に関する２以上の異なるパラメータ（X1〜Xm：mは設定したパラメータの数）を設定し、相互に異なるパラメータを有する生体内分解型高分子重合化合物サンプルを複数（n個）用意し、各サンプルについて、設定した各パラメータ（X1〜Xm）の値を測定する工程；
（工程２）  工程１で用いた各サンプルを基材として作製した複数（n個）の持続放出性製剤について、放出条件下に置いてから一定時間経過後の薬物残存量（Y）を測定する工程；
（工程３）  工程１において測定された各パラメータ（X1〜Xm）の値に対する工程２で測定した薬物残存量（Y）の値について、重回帰分析を行う工程；
（工程４）  所望する前記薬物残存量（Y）の適当な値を決定し、重回帰分析により得られた回帰方程式を満たす生体内分解型高分子重合化合物の各パラメータ（X1〜Xm）の値を決定する工程。
２．前記（工程３）において、次の回帰方程式における偏回帰係数（k0〜km）を、前記複数（n個）の高分子重合化合物サンプルについての各パラメータ（X1〜Xm）の値および薬物残存量（Y）の値から、最小二乗法により算出し、回帰方程式を求める、前項１記載の選択方法。
（回帰方程式）：  Y＝k0＋k1X1＋k2X2＋・・・＋kmXm
３．前記生体内分解型高分子重合化合物が、乳酸−グリコール酸共重合体である、前項１記載の選択方法。
４．前記乳酸−グリコール酸共重合体の乳酸：グリコール酸の配合比が95〜50：5〜50である、前項２記載の選択方法。
５．前記２以上のパラメータが、平均分子量、重量平均分子量と数平均分子量の比、特定の分子量範囲の重量分率から選択される２以上のパラメータである、前項１記載の選択方法。
６．前記特定の分子量範囲の重量分率が、分子量が500未満の重量分率、分子量が1,000未満の重量分率および分子量が3,000未満の重量分率から選択される１以上の重量分率である、前項５記載の選択方法。
７．前記生体内分解型高分子重合化合物サンプルの数（n）が、３以上である、前項１記載の選択方法。
８．前記薬物残存量の測定時点が、持続放出性製剤を放出条件下に置いてから１日後、１週間後、２週間後、３週間後および４週間後から選ばれる２以上の測定時点である、前項１記載の選択方法。
９．設定したパラメータの数（m）と前記薬物残存量の測定時点の数が同数である、前項１記載の選択方法。
１０．設定したパラメータの数（m）が５であり、前記薬物残存量の測定時点が５時点である、前項１記載の選択方法。
１１．前項１記載の選択方法により選択された、生体内分解型高分子重合化合物。
１２．前項１１記載の生体内分解型高分子重合化合物を用いて調製される持続放出性製剤。
１３．生体内分解型高分子重合化合物を基材として調製された持続放出性製剤について、放出条件下に置かれてから一定時間経過後の薬物残存量を予測する方法であって、
少なくとも以下の工程を含む方法を用いて算出された各測定ポイントでの薬物残存量（Y1〜Yn）を基にして、薬物残存量を予測する方法：
（工程１）  生体内分解型高分子重合化合物の分子量分布に関する２以上の異なるパラメータ（X1〜Xm：mは設定したパラメータの数）を設定し、異なる分子量分布を有する高分子重合化合物サンプルを複数（n個）用意し、各サンプルについて、設定した各パラメータ（X1〜Xm）の値を測定する工程；
（工程２）  工程１で用いた各サンプルを基材として作製した複数（n個）の持続放出性製剤について、放出条件下に置いてから一定時間経過後の薬物残存量（Y）を測定する工程；
（工程３）  工程１において測定された各パラメータ（X1〜Xm）の値に対する工程２で測定した薬物残存量（Y）の値について、重回帰分析を行う工程；
（工程４）  薬物残存量を予測したい持続放出性製剤の調製に用いられた生体内分解型高分子重合化合物の分子量分布に関する各パラメータ（X1〜Xm）を測定し、その値を工程３で重回帰分析により得られた回帰方程式に代入し、薬物残存量（Y）の値を算出する工程。
【発明の効果】
【０００７】
本発明の生体内分解型高分子重合化合物の選択方法により生体内分解型高分子重合化合物を選択すると、所望の持続放出特性を有する持続放出性製剤を調製することができる。
例えば、持続放出性製剤について、放出条件下に置かれた時から一定時間経過後における製剤中の薬物残存量を所望の値に設定すると、その値に応じた生体内分解型高分子重合化合物の各種パラメータの値を特定することができる。各種パラメータの値を具体的に特定することができれば、そのようなパラメータの決定に時間を要することなく、所望の薬剤放出特性を有する持続放出性製剤を容易に調製することができる。
さらに、薬物放出特性が不明の持続放出性製剤について、持続放出性製剤の基材として使用した生体内分解型高分子重合化合物の各種パラメータの値を測定することにより、該持続放出性製剤の薬物放出特性を予測することもできる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
本発明において、持続放出性製剤（徐放性製剤）とは、薬物の溶出を制御することで薬理効果の持続的な作用を有する徐放性組成物をいい、徐放性を有する製剤であれば経口用製剤、注射用製剤、経皮用製剤等、特に限定されない。これらの持続放出性製剤は、薬学的に許容しうる公知の添加物を含むことができる。
【０００９】
本発明において、生体内分解型高分子重合化合物とは、持続放出性製剤を調製するために使用する化合物をいい、具体的には乳酸−グリコール酸共重合体、乳酸重合体、グリコール酸重合体等が挙げられ、それらの塩も含まれる。塩としては、例えばナトリウム、カリウム等のアルカリ金属、カルシウム、マグネシウム等のアルカリ土類金属等を含む無機塩基、トリエチルアミン等の有機アミン類、アルギニン等の塩基性アミン類などの有機塩基、あるいは亜鉛、鉄、銅などの遷移金属との塩および錯塩などがあげられる。
本発明の生体内分解型高分子重合化合物は、好ましくは乳酸−グリコール酸共重合体であり、乳酸−グリコール酸共重合体の組成モル比は、95：5〜50：50が好ましく、さらに好ましくは80：20〜70：30である。
【００１０】
本発明の生体内分解型高分子重合化合物は種々公知の方法により製造することができ、乳酸−グリコール酸共重合体は、例えば、乳酸とグリコール酸からの無触媒脱水重縮合（特開昭61-28521号）あるいはラクチドとグリコリド等の環状ジエステル化合物からの触媒を用いた開環重合（Encyclopedic Handbook of Biomaterials and Bioengineering Part A: Materials, Volume 2, Marcel Dekker, Inc. 1995年）を参照して製造することができるが、これらの方法に限定されるものではない。
【００１１】
一般的な方法で製造された生体内分解型高分子重合化合物は、種々の分子量の重合化合物が混在した組成物であり、本発明において、生体内分解型高分子重合化合物の分子量分布に関するパラメータとは、そのような種々の分子量の重合化合物の分布に関する量的パラメータである。
具体的には、平均分子量（重量平均分子量、数平均分子量等）、重量平均分子量と数平均分子量の比（分散比）、特定の分子量範囲に含まれる重合化合物の全分子量範囲の重合化合物に対する重量比（特定の分子量範囲の重量分率）等を挙げることができる。
特定の分子量範囲の重量分率の例として、具体的には、分子量が500未満の重量分率、1,000未満の重量分率、3,000未満の重量分率等をあげることができる。この場合、例えば分子量が3,000未満の重量分率とは、1,000未満および500未満の重量分率も含むものとする。
【００１２】
選択するパラメータは特に限定されないが、以下のような統計解析によりパラメータの適切性を検討し、本発明に用いることが適切でないと考えられたパラメータは用いないことが望ましい。
【００１３】
パラメータの適切性を検討するための統計解析手法の一つとしては、単回帰分析を用いる手法が挙げられる。まず、考えられる各種パラメータ(X1〜Xm)と各測定時点における薬物残存量(Y)（これらを「Y1〜Yj」と表記する。jは測定時点数）の全ての組合せについて単回帰分析を行い、相関係数を算出する。次に、得られた相関係数について、有意差検定を行い、全ての組合せについて有意な相関の有無を調べる。
任意の測定時点における薬物残存量(Y)に対して、全てのパラーメータ(X1〜Xm)が有意な相関を有していれば、全てのパラメータ(X1〜Xm)を本発明に用いることについて問題はない。しかし、いくつかの測定時点における薬物残存量(Y)に対して、あるパラメーター(X)が有意な相関を有していないような場合には、本発明において、そのような相関の低いパラメータを用いないことが好ましい。
【００１４】
パラメータの適切性を検討するための別の統計解析手法としては、主成分分析法や主因子分析法を用いる方法が挙げられる。主成分分析および主因子分析は、複数のパラメータ間に潜在的な構成関係があるか否かを判断する場合に用いる分析方法である。
上記の単回帰分析を用いた検討で有意な相関が見られた場合でも、パラメータ間に明らかに構成関係がないと判断されるようなパラメータを組合せて本発明に用いることは適切でない。
【００１５】
さらに、パラメータの適切性を検討するための別の統計解析手法としては、多重共線性の有無を検討する方法が挙げられる。多重共線性の有無は、有意差検定により独立変数である各パラメータ同士が相関するか否かにより判断される。すなわち、パラメータ同士に強い相関がある場合、多重共線性を有する。
本発明で用いるパラメータ同士が多重共線性を有する場合、回帰方程式による推定結果に好ましくない影響を与える可能性があるため、本発明においては、そのような組合せのパラメータを用いないことが好ましい。ただし、統計解析結果によりパラメータ間に多重共線性が認められたとしても、それら個々のパラメータが本質的に「独立性」を有する場合などは、本発明に用いることができる場合もある。
有意差検定は、有意水準10％で行うことが好ましく、さらに好ましくは有意水準5％である。
【００１６】
次に、決定したパラメータに関するデータを基に、重回帰分析を行う方法について説明する。
まず、回帰関係とは、異なったある変数に対して、別のパラメータに関する平均的な値が対応する関係をいう。前者の変数を独立変数、後者の変数を従属変数という。
例えば、複数の人の身長と体重を測定した場合、身長が高い人は平均的に体重が高く、身長が低い人は平均的に体重が軽いことがわかる。このようなときに、異なった身長に対して異なった平均体重が対応するという関係を、身長に対する体重の回帰関係という。
【００１７】
一般に、２つの変数XおよびYがあるとき、Xの一定の値に対応するYの平均値のことを、YのXについての条件付平均値といい、以下、Yhatと表す。
Yhatは、一般にXの値が異なれば異なるので、Xの関数であり、
（式１）：  Yhat＝f(X)
と書き表すことができる。
この（式１）のような関係を回帰関係といい、式１を回帰方程式または回帰関係式という。また、YhatをXに対するYの回帰という。
以上のような回帰関係の分析を回帰分析という。
【００１８】
回帰方程式（式１）における関数f(X)のかたちとしては一般にいろいろなものが考えられるが、最もよく用いられるのは線形式（１次式）である。すなわち、
（式２）：  Yhat＝a＋bX    (a、bは定数)
である。これを線形回帰という。
尚、（式１）にXの非線形式が用いられるときは、非線形回帰という。
【００１９】
独立変数Xが１個の場合、線形回帰は（式２）のように簡単になり、このような回帰分析を特に単回帰分析（あるいは直線回帰）と呼ぶ。
一方、重回帰分析とは、いくつかの独立変数X1、X2、・・・、Xmに基づいて、別の変数（従属変数）Yを予測するための回帰分析である。
重回帰分析において線形回帰を用いる場合、回帰方程式は以下のような式となる。
（式３）：  Yhat＝k0＋k1X1＋k2X2＋・・・＋kmXm  (k0〜kmは、定数)
これが線形重回帰である。
なお、式中の定数k0〜kmは偏回帰係数と呼ばれる。
【００２０】
次に、X1〜XmおよびYについての複数(n)のデータが与えられた場合、線形重回帰分析により、どのように回帰(Yhat)を計算するか、すなわち、偏回帰係数(k0〜km)をどのように計算するかについて、以下に説明する。
【００２１】
例えば、独立変数X1及びX2の２変数に対する従属変数Yについて、n個の対象（サンプル）について、X1、X2、Yの各データがあるとする。これらのデータに基づいて、X1、X2、Yの重回帰分析を行う場合、X1及びX2のYに対する関係が線形であるとすれば、回帰方程式は次の形で示される。
（式４）：  Yhat＝k0＋k1X1＋k2X2
次に、X1、X2、Yの各データから、最小二乗法により偏回帰係数(k0、k1およびk2)を求める。
すなわち、
（式５）：  S＝Σ(Yi−Yhati)2                      (i=1〜n)
＝Σ［Yi−(k0＋k1X1i＋k2X2i)］2     (i=1〜n)
におけるSの値を最小とするようなk0、k1およびk2を決定する。
【００２２】
Sの値を最小とするようなk0、k1およびk2は、前記（式５）について、k0、k1およびk2の各々に関して偏微分した各式を0とおき、それらの連立方程式を解くことによって求めることができる。
すなわち、各々の偏微分の式は、
（式６）：  ∂S/∂k0
＝Σ2［Y−(k0＋k1X1i＋k2X2i)］×(-1)＝0    (i=1〜n)
（式７）：  ∂S/∂k1
＝Σ2［Y−(k0＋k1X1i＋k2X2i)］×(-X1i)＝0    (i=1〜n)
（式８）：  ∂S/∂k2
＝Σ2［Y−(k0＋k1X1i＋k2X2i)］×(-X2i)＝0    (i=1〜n)
であるから、これを整理すると、次のようになる。
（式９）：nk0＋k1ΣX1i＋k2ΣX2i＝ΣYi        (i=1〜n)
（式１０）：k0ΣX1i＋k1ΣX1i2＋k2ΣX1iX2i＝ΣX1iYi    (i=1〜n)
（式１１）：k0ΣX2i＋k1ΣX1iX2i＋k2ΣX2i2＝ΣX2iYi    (i=1〜n)
この連立方程式（式９）〜（式１１）を解いて、k0、k1およびk2を求めれば、回帰方程式である前記（式４）が得られる。
【００２３】
以上、２変数回帰についての説明は、一般に回帰変数３個以上の多変数回帰
（式１２）：  Y＝k0＋k1X1＋k2X2＋・・・＋kmXm
についても拡張できる。
この場合、前記（式９）〜（式１１）にあたる連立方程式は、式１３〜１６となり、これらの連立方程式を解くことにより、前記（式１２）の回帰方程式が得られる。
（式１３）：  ∂S/∂k0
＝Σ2［Yi−(k0＋k1X1i＋k2X2i・・・＋kmXm)］×(-1)＝0    (i=1〜n)
（式１４）：  ∂S/∂k1
＝Σ2［Y−(k0＋k1X1i＋k2X2i・・・＋kmXm)］×(-X1i)＝0    (i=1〜n)
（式１５）：  ∂S/∂k2
＝Σ2［Y−(k0＋k1X1i＋k2X2i・・・＋kmXm)］×(-X2i)＝0    (i=1〜n)
・・・
（式１６）：  ∂S/∂km
＝Σ2［Y−(k0＋k1X1i＋k2X2i・・・＋kmXm)］×(-Xmi)＝0    (i=1〜n)
【００２４】
以上の重回帰分析の説明は、ある１の測定時点における薬物残存率(Y)と各パラメータ(X1〜Xm)の回帰関係を求める方法に関するものである。
通常、持続放出性製剤を放出条件下においた時から、１日後、１週間後、２週間後、〜数週間後といった複数時点で薬物残存率(Y)を測定することが好ましいが、このような場合でも、各測定時点ごとに、回帰方程式を上記の方法と同様に求めればよい。
【００２５】
さらに、複数時点で薬物残存率(Y)を測定することにより、複数時点の回帰方程式が得られている場合には、ある特定のパラメータをそれらの回帰方程式に代入して得られる複数時点におけるYの値を、放出条件下での経過時間(t)を横軸、薬物残存率(Y)を縦軸としたグラフにプロットし、近似曲線等を描くか、あるいは適当な近似式(Y＝f(t))を求めることによって、薬物の溶出パターンを調べることができる。すなわち、ある特定のパラメータを有する生体内分解型高分子重合化合物を用いた持続放出性製剤について、任意のｔにおける薬物残存率の推定が可能となる。
【００２６】
また、各測定時点における所望の薬物残存率(Y)を決定し、上記のようにして得られた回帰方程式（式１２）に代入することにより、パラメータ(X1〜Xm)の値を逆算すれば、所望の溶出パターンを示す持続放出性製剤に必要な生体内分解型高分子重合化合物のパラメータを求めることができる。
複数時点での所望の薬物残存率(Y)を示す、パラメータを求めるためには、測定時点の数と同じ数の連立方程式を解くこととなる。従って、この場合、測定時点の数はパラメータの数以上でなければならず、同じであることが好ましい。
【００２７】
本発明の持続放出性製剤に含まれる薬物は、特に限定されないが、例えば黄体形成ホルモン放出ホルモン、そのアナログ、甲状腺ホルモン放出ホルモン、その塩、それらの誘導体が挙げられる。具体的にはLH-RHまたはその誘導体が挙げられる。
【００２８】
LH-RH誘導体としては、LH-RHアゴニストまたはLH-RHアンタゴニストが挙げられる。
LH-RHアンタゴニストとしては、例えば一般式〔Ｉ〕で表わされる生理活性ペプチドまたはその塩などが用いられる。
一般式〔Ｉ〕X-D2Nal-D4ClPhe-D3Pal-Ser-A-B-Leu-C-Pro-DAlaNH2
式中、XはN(4H2-furoyl)GlyまたはNAcを、AはNMeTyr、Tyr、Aph(Atz)、NMeAph(Atz)から選ばれる残基を、BはDLys(Nic)、DCit、DLys(AzaglyNic)、DLys(AzaglyFur)、DhArg(Et2)、DAph(Atz)およびDhCi から選ばれる残基を、CはLys(Nisp)、ArgまたはhArg(Et2)をそれぞれ示す。
【００２９】
LH-RHアゴニストとしては、例えば一般式〔II〕で表わされる生理活性ペプチドまたはその塩などが用いられる。
一般式〔II〕5-oxo-Pro-His-Trp-Ser-Tyr-Y-Leu-Arg-Pro-Z
式中、YはDLeu、DAla、DTrp、DSer(tBu)、D2NalおよびDHis(ImBzl)から選ばれる残基を、ZはNH-C2H5またはGly-NH2をそれぞれ示す。特に、YがDLeuで、ZがNH-C2H5であるペプチド（即ち、5-oxo-Pro-His-Trp-Ser-Tyr-DLeu-Leu-Arg-Pro-NH-C2H5で表されるペプチド）またはその塩（例えば、酢酸塩）が挙げられる。より具体的には、酢酸リュープロレリンが挙げられる。
これらのペプチドは、例えば特許文献４に示す方法で製造することができる。
【００３０】
本発明の持続放出性製剤は、本発明の生分解性徐放性基材に前記の薬剤を含ませ、マイクロカプセル化させることにより調製することができる。マイクロカプセルの調製方法は、公知の方法、例えば特許文献４に記載するW/O/W法、相分離法、噴霧乾燥法に従って調製することができる。
【実施例】
【００３１】
以下に、本発明の理解を深めるために実施例を示してさらに詳細に説明するが、本発明はこれらに限定されるものではない。
【００３２】
生体内分解型高分子重合化合物として、乳酸−グリコール酸の配合比が75：25の乳酸−グリコール酸共重合体（以下、PLGAと略す）を使用し、薬剤としては、酢酸リュープロレリンを用いて、特許文献４に記載の手法に従い、持続放出性製剤を作製した。
PLGAについては、重量平均分子量、重量平均分子量と数平均分子量の比（Mw/Mn：分散比）、分子量3,000未満の重量分率（％）、分子量1,000未満の重量分率（％）、分子量500未満の重量分率（％）の各パラメータ値が相互異なるPLGAサンプルを28個用意し、各々のPLGAを用いて持続放出性製剤を作製し、放出条件下においてから４週間維持した場合の、途中の各測定時点（１日後、１週間後、２週間後、３週間後、４週間後）における薬物残存率を測定した。
【００３３】
製剤中の薬物残存率は以下の手法に従い測定した。
得られたマイクロカプセル50mgを0.05％Tween80を含有するpH7.0の1/30 Mリン酸緩衝液10mL中に懸濁した。この懸濁液を密栓したガラス試験管に封入し、37℃の温度下で、懸濁液が沈殿しないようローテーター（タイテック社製）を用いて25サイクル／分で回転し、サンプリング時を除いて28日間回転を維持した。
各測定時点にサンプリングした懸濁液から、マイクロカプセルを遠心分離し、マイクロカプセルを1μmのミリポアフィルターでろ別して、マイクロカプセルを回収した。
回収したマイクロカプセルをジクロロメタン10mLに溶解し、1/30 Mリン酸緩衝液20mLで抽出した後、残存する酢酸リュープロレリンを高速液体クロマトグラフィー（日立製作所製、L-2000）で測定した。
カラムはMightysil（関東化学製、150mm×4.6mm）を用い、カラム温度は30℃付近の一定温度で、移動相は1/30 Mリン酸緩衝液／アセトニトリル（3：1）を用い、検出器は紫外可視吸光光度計（波長：280nm）を使用した。
放出条件下に置いた時から１日後、１週間後、２週間後、３週間後、４週間後の計５時点において測定した薬物（酢酸リュープロレリン）含量を測定し、あらかじめ0時間後に測定しておいた薬物含量に対する比率を薬物残存率として算出した。
【００３４】
薬物残存率の測定結果（一部）を表１に示す。
表１中においては、持続放出性製剤を放出条件下に置いた時から１日後、１週間後、２週間後、３週間後、４週間後に測定した薬物含量から求めた薬物残存率（％）（0時間の薬物含量を100とする）をそれぞれY1、Y2、Y3、Y4、Y5とし、PLGAの各パラメータとして、重量平均分子量をX1、数平均分子量に対する重量平均分子量の比（分散比）をX2、分子量500未満の重量分率（％）をX3、1,000未満の重量分率（％）をX4、3,000未満の重量分率（％）をX5として表記している。
【００３５】
【表１】
2007017371.tif 000003
【００３６】
（重回帰分析）
まず、１時間経過後の薬物残存量(Y1)についての下記回帰方程式（式１７）を求める。
（式１７）：  Y＝k0＋k1X1＋k2X2＋k3X3＋k4X4＋k5X5
【００３７】
各サンプルのパラメータ(X1〜X5)および１時間経過後の薬物残存量(Y1)のデータから、最小２乗法により、下記式のSを最小にするような、k0、k1、k2、k3、k4、k5を算出する。
（式１８）：  S＝Σ(Yi−Yhati)2      (i=1〜n)
＝Σ［Yn−(k0＋k1X1＋k2X2＋k3X3＋k4X4＋k5X5)］2  (i=1〜n)
【００３８】
すなわち、前記式をk0、k1、k2、k3、k4、k5の各々に関して偏微分した式をそれぞれ0とおいた連立方程式（下記式１９〜２４）を解くことにより、k0、k1、k2、k3、k4、k5を求める。
（式１９）：  ∂S／∂k0
＝Σ2［Yi−(k0＋k1X1＋k2X2＋k3X3＋k4X4＋k5X5)］(-1)＝0
（式２０）：  ∂S／∂k1
＝Σ2［Yi−(k0＋k1X1＋k2X2＋k3X3＋k4X4＋k5X5)］(-X1)＝0
（式２１）：  ∂S／∂k2
＝Σ2［Yi−(k0＋k1X1＋k2X2＋k3X3＋k4X4＋k5X5)］(-X2)＝0
（式２２）：  ∂S／∂k2
＝Σ2［Yi−(k0＋k1X1＋k2X2＋k3X3＋k4X4＋k5X5)］(-X3)＝0
（式２３）：  ∂S／∂k2
＝Σ2［Yi−(k0＋k1X1＋k2X2＋k3X3＋k4X4＋k5X5)］(-X4)＝0
（式２４）：  ∂S／∂k2
＝Σ2［Yi−(k0＋k1X1＋k2X2＋k3X3＋k4X4＋k5X5)］(-X5)＝0
【００３９】
同様に、１週間、２週間、４週間経過後の薬物残存量のデータについても、回帰方程式を求める。
その結果、下記の回帰方程式ア）〜オ）が得られた。
ア）Y1＝120.5−1.000×10-3×X1＋5.176×X2−3.419×X3＋4.493×X4−8.767×X5；
イ）Y2＝81.60＋8.387×10-5×X1＋6.476×X2−2.399×X3＋2.665×X4＋2.693×X5；
ウ）Y3＝45.11＋4.240×10-3×X1−13.84×X2−0.5908×X3＋2.132×X4＋12.23×X5；
エ）Y4＝29.92＋4.300×10-3×X1−10.90×X2−0.7787×X3＋1.761×X4＋23.85×X5；
オ）Y5＝19.94＋3.650×10-3×X1−0.8435×X2−23.72×X3＋6.893×X4−37.58×X5
【００４０】
（所望する薬物残存量の設定、および各パラメータの算出）
次に、所望の持続放出性製剤の放出性を得るために必要な各測定時点の薬物残存率を以下のように設定した。
１日後  （Y1）＝89  （％）
１週間後（Y2）＝72
２週間後（Y3）＝60
３週間後（Y4）＝49
４週間後（Y5）＝42
【００４１】
次に、上記各薬物残存率（Y1〜Y5）を上記回帰方程式ア）〜オ）に代入し、それらの連立方程式を解くことにより、所望の放出性を得るための各パラメータの値を算出した。算出した各パラメータの値は、以下のようになった。
平均分子量（X1）＝9,254 
分散比（X2）＝2.1
分子量3,000未満の重量分率（X3）＝16
分子量1,000未満の重量分率（X4）＝5.20
分子量  500未満の重量分率（X5）＝0.21
これらのパラメータの値を有するようなＰＬＧＡを用いて持続放出性製剤を作製すれば、所望の放出性に近い放出性を有する持続放出性製剤を得ることができる。
【００４２】
（PLGAの製造および持続放出性製剤の作製）
上記の各測定時点の薬物残存率の設定値から算出された各パラメータ（X1〜X5）の値を有するように、PLGAの製造を行った。
製造されたPLGAの各パラメータを実際に測定した値は以下のとおりであった。
重量平均分子量：             9,930
分散比 (Mw/Mn)：             2.1
分子量3,000以下の重量分率：  14％
分子量1,000以下の重量分率：  3.82％
分子量  500以下の重量分率：  0.14％
得られたPLGAを用いて持続放出性製剤を作製した。
【００４３】
（製剤の放出性予測）
作製した持続放出性製剤の放出性を上記式ア）〜オ）を用いてあらかじめ予測しておいた。すなわち、PLGAの各パラメータ値を上記式ア）〜オ）に代入すると、以下の予測値が得られた。
１日後  （Y1）＝89.516  （％）
１週間後（Y2）＝73.002
２週間後（Y3）＝59.742
３週間後（Y4）＝48.890
４週間後（Y5）＝42.272
【００４４】
（薬物残存率の測定）
次に、作製された持続放出性製剤の、各測定時点（計５時点）における実際の薬物残存率を、上記測定法と同様に測定した。その結果（実測値）を以下に示す。
１日後  （Y1）＝94.2  （％）
１週間後（Y2）＝74.2
２週間後（Y3）＝62.7
３週間後（Y4）＝55.0
４週間後（Y5）＝41.2
【００４５】
この結果、作製された持続放出性製剤の薬物残存率は、上記した所望の持続放出性製剤の放出性を得るために必要な各測定時点の薬物残存率とほぼ同様のパターンを示しており、本発明の生体内分解型高分子重合化合物の選択方法により、所望の薬物放出性を有する持続放出性製剤が得られていることが分かる。
また、実測値および各パラメータ実測値から求めた上記予測値をプロットしたグラフを、図１に示した。
図１から明らかなように、上記薬剤残存率の予測値および実測値はほぼ一致しており、本発明の選択方法により、所望の薬物放出性を有する持続放出性製剤が得られていることが分かる。
【産業上の利用可能性】
【００４６】
以上説明したように、本発明の生体内分解型高分子重合化合物の選択方法により生体内分解型高分子重合化合物を選択すると、所望の持続放出特性を有する持続放出性製剤を調製することができる。例えば、持続放出性製剤について、使用開始時から所望の測定時点における製剤中の薬物残存量を設定すると、その値に応じた生体内分解型高分子重合化合物の各種パラメータの値を特定することができる。本発明の方法により、各種パラメータの値が具体的に特定することができれば、そのようなパラメータの決定に時間を要することなく、所望の薬剤放出特性を有する持続放出性製剤を容易に調製することができる。
さらに、薬物放出特性が不明の持続放出性製剤について、使用した生体内分解型高分子重合化合物の各種パラメータを調べることにより、該持続放出性製剤の薬物放出特性を予測することもできる。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】本発明の方法により選択した生体内分解型高分子重合化合物を用いて作製した持続放出性製剤において、所望の薬剤残存率の想定値および実測値を示す図である。ただし、0日目は放出率を100％として図示してある。
【符号の説明】
【００４８】
●  実測値
▲  予測値
【図１】
2007017371.tif 000004