Profilování nečistot chemických reakcí

Profilování nečistot má za cíl identifikovat a následně kvantifikovat konkrétní složky přítomné na nízkých úrovních, obvykle méně než 1 % a ideálně nižších než 0,1 %. Nečistoty jsou nežádoucí zbytky, které vznikají v průběhu reakce nebo po ní. Zbytky mohou být anorganické, organické chemikálie nebo zbytková rozpouštědla, která definují kvalitu a vlastnosti konkrétního produktu; například účinnost aktivní farmaceutické složky (API).

Profilování nečistot hraje důležitou roli v různých fázích výzkumu a vývoje v chemickém vývoji. Pochopení tvorby nečistot během chemické syntézy je nezbytné pro kontrolu a změnu reakčních podmínek tak, aby bylo možné tvorbu nečistot snížit na přijatelnou úroveň. Výzkumníci mohou inovovat metody k minimalizaci tvorby nečistot nebo koncentrací. Různé agentury, včetně Evropské agentury pro léčivé přípravky (EMA), Úřadu pro kontrolu potravin a léčiv Spojených států (FDA) a Mezinárodní rady pro harmonizaci technických požadavků na humánní léčiva (ICH), regulují důvody pro hlášení a kontrolu nečistot pro organická, anorganická a rozpouštědlová zbytky. Kromě toho několik úřadů přijalo metodiky Quality by Design (QbD), aby podpořily zlepšování kvality produktů a procesů pro objevování, vývoj a výrobu účinných látek.

Každý vědec odebírá vzorky po celou dobu trvání chemické reakce. Vzorek nebo alikvot představuje chemické složení reakce v určitém časovém bodě. Po celou dobu trvání experimentu jsou odebírány vzorky a následně připravovány pro offline analýzu, jako je chromatografie a nukleární magnetická rezonance (NMR). Informace z metod offline analýzy se pak používají k profilování transformace chemické reakce a propojení koncentrací s konverzí, výtěžkem a selektivitou v závislosti na čase. Vzorky jsou proto zásadní pro odhalení reakční kinetiky, profilů nečistot, drah a mechanistických aspektů, aby bylo možné získat základní poznatky v rámci výzkumných a vývojových projektů.

Při ručním odběru vzorku existuje možnost, že vzorek není reprezentativní pro konkrétní časový bod. Vzorek nemusí nutně brát v úvahu reakční parametry a chemické prostředí, které musí reprezentovat. Chemická reakce obvykle pokračuje, dokud není vzorek dále zpracován, upraven nebo zchlazen. Výsledkem je, že EasySampler byl vyvinut pro reprodukovatelné, reprezentativní, automatizované a bezobslužné vzorkování.

Automatizované a bezobslužné řešení pro odběr vzorků, EasySampler, poskytuje přesné, reprodukovatelné a reprezentativní vzorky. V uživatelsky definovaných časech EasySampler automaticky zachycuje reakční vzorky a okamžitě je uhasí za reakčních podmínek. Nakonec EasySampler zředí vzorek na uživatelem specifikovanou koncentraci. Inovativní a patentovaná kombinace vzorkování, kalení a ředění in-situ zaručuje vysoce kvalitní vzorky, a to i z heterogenních směsí, reakcí citlivých na vzduch a vlhkost a reakcí za tlakových a toxických podmínek.

Přesné a reprodukovatelné profilování nečistot je rozhodující pro jakoukoli aplikaci nového léku. Čistota produktu závisí na několika faktorech, jako jsou suroviny, typ reakce, cesta reakce a procesy čištění. V raných fázích chemického vývoje je nezbytné měřit a charakterizovat tvorbu nečistot. Syntetickí organičtí chemici mění a řídí reakční podmínky takovým způsobem, že tvorbu nečistot lze snížit na přijatelnou úroveň, nebo se jí dokonce zabránit. Lékové úřady používají profil nečistot jako otisk prstu, který ukazuje na robustnost výrobního procesu.

Odběr vzorků chemických reakcí, včetně suspenzí, za zvýšeného tlaku, reakcí citlivých na vzduch nebo vlhkost a vícefázových reakcí, je často obtížný nebo zdlouhavý. Kromě toho je mnoho reakcí dlouhých nebo může být zahájeno pozdě během dne, což ztěžuje profilování nečistot a sběr vzorků v průběhu celé reakce. V důsledku toho může být omezený počet odebraných vzorků a/nebo se mohou vyskytnout nesrovnalosti při vzorkování, pokud jsou metody odběru časově náročné nebo když je obtížné získat reprezentativní vzorek. Pokud se vzorky neodebírají kontinuálně, reakční profil včetně konverze, výtěžku a úrovní nečistot není přístupný. Použitím automatizovaného vzorkování k neustálému sběru přesných a reprodukovatelných vzorků pro analýzu získávají chemici více kvalitních informací z menšího počtu experimentů, což vede k rychlým rozhodnutím o vývoji inovativní chemie.

Dvě aplikační poznámky popisují, jak společnosti Janssen a Servier Pharmaceuticals vzorkují reakce bez ovlivnění průběhu reakce:

• Reakční profilování vysokoteplotní Buchwald-Hartwigovy suspenze
• Detekce koncového bodu redukce esterů citlivých na vzduch

Reakce citlivé na kyslík se vzorkují obtížně a zdlouhavě a obvykle vyžadují opakované experimenty k získání kompletních souborů dat. Ruční odběr vzorků přivádí kyslík do reaktoru a zastavuje průběh reakce. Kromě toho se vzorky mění, když jsou přiváděny do vzduchu během ručního odběru vzorků. Tyto faktory ovlivňují rychlost reakce, přesnost a integritu reakčního vzorku a vedou ke špatným a nekonzistentním datům. Schopnost zachytit reprezentativní vzorek z těchto typů reakcí automatizovaným způsobem poskytuje úplný a přesný soubor dat. To umožňuje přesné kinetické studie a generuje reprezentativní profily nečistot pro pochopení rychlosti a mechanismu tvorby. Celkově lze říci, že experimenty bohaté na informace zvyšují produktivitu a šetří náklady a vedou ke zkrácení doby vývoje.

David Place ze společnosti Pfizer představil případovou studii s palladiem katalyzovanou reakcí aktivace C-H, která je zobrazena vpravo. Reakce je citlivá na kyslík a hladiny kyslíku 5000 ppm v horním prostoru by měly za následek 50% prodloužení reakční doby. K vývoji reakce však bylo nutné porozumět kinetickému profilu, mechanismu tvorby nečistot a přiřadit rozumný koncový bod; Vzorkování však bylo obtížné bez zavedení kyslíku do reakce.

Pro tuto reakci (schéma výše) bylo získáno dvanáct vzorků pomocí vzorkování EasySampler in-situ po dobu 24 hodin a analyzováno pomocí UPLC (viz graf). Data shromážděná během 24 hodin poskytují vhled do vzájemného propojení nečistot sledovaných v reakci a zejména zdůrazňují potřebu krátkého času reakčního cyklu. Profily konverze a nečistot ukazují, že když produkt dosáhne maxima za 8 hodin, musí být reakční systém okamžitě ochlazen ze 102 °C na 20 °C, aby se zabránilo tvorbě nečistot Des-CN (nečistota 1). Pokud směs pokračuje v míchání příliš dlouho, vedlejší produkt se náhle vytvoří a nelze jej snadno odstranit v následných krocích zpracování a reakce. Na základě těchto informací výzkumníci rychle nastavili kontroly během procesu tak, aby korelovaly reakční dobu s úrovněmi nečistot.

Automatizované chemické reaktory s bezobslužným, reprezentativním vzorkováním mění způsob, jakým chemici pracují v laboratoři. Nastavení je intuitivní a experimenty mohou začít kdykoli a mohou být bezpečně ponechány běžet přes noc. Díky bezobslužnému řízení a nepřetržitému sběru dat získávají vědci výhodu: mohou chápat, inovovat a činit informovaná rozhodnutí. 

Níže je uveden seznam publikací z recenzovaných časopisů o profilování nečistot výzkumníky na podporu experimentů bohatých na data a pokroku ve výzkumu.

Doporučené citace profilování nečistot

• Wang, K., Han, L., Mustakis, J., Li, B., Magano, J., Damon,D., Dion, A., Maloney, M.T., Post, R.J., Li, R., "Kinetická a daty řízená reakční analýza pro vývoj farmaceutických procesů", Ind. Eng. Chem. Res. (2019), předběžný článek
• Beutner, G.L., Coombs, J.R., Green, R.A., Inankur, B., Lin, D., Qiu, J., Roberts, F., Simmons, E.M., Wisniewski, S.R., "Palladium-katalyzovaná amidace a aminace (hetero)arylchloridů za homogenních podmínek umožněných rozpustným systémem DBU/NaTFA se dvěma bázemi", Org. Proces Res. Dev. (2019), 23, 1529-1537.
• Mennen, S.M., Alhambra, C., Allen, C.L., Barberis, M., Berritt, S., Brandt, T.A., Campbell, A.D., Castañón, J., Cherney, A.H., Christensen, M., Damon, D.B., de Diego, J.E., García-Cerrada, S., García-Losada,P., Haro, R., Janey, J., Leitch, D.C., Li, L., Liu, F.,  Lobben, P.C., MacMillan, D.W.C., Magano, J., McInturff, E., Monfette, S., Post, RJ, Schultz, D., Sitter, B.J., Stevens, J.M., Strambeanu, I.I., Twilton, J., Wang, K., Zajac, M.A., "Vývoj vysoce výkonných experimentů ve farmaceutickém vývoji a perspektivy budoucnosti", Org. Proces Res. Dev. (2019) 23, 1213−1242.
• Carter, H.L.,  Connor, A.W., Hart, R., McCabe, J., McIntyre, A.C., McMillan, A.E., Monks, N.R., Mullen, A.K., Ronson, T.O., Steven, A., Tomasia, S., Yates, S.D., "Rapid route design of AZD7594", React. Chem. Eng. (2019), předběžný článek.
• Zawatzky, K., Grosser, S., Welch, CJ, "Snadné kinetické profilování chemických reakcí pomocí chromatografické analýzy MISER", Tetrahedron, (2017) 73, 5048-5053.
• Gurung, S.R., Mitchell, C., Huang, J., Jonas, M., Strawser, J.D., Daia, E., Hardy, A., O'Brien, E., Hicks, F., Papageorgiou, C.D., "Vývoj a škálování účinného procesu Miyaurovy borylace pomocí tetrahydroxydiboronu", Org. Proces Res. Dev. (2017) 21, 65-74.
• Rougeot, C., Situ, H., Cao, BH, Vlachos, V., Hein, J.E., "Automatizované sledování průběhu reakce heterogenních reakcí: Stereoselektivita vyvolaná krystalizací v aminem katalyzovaných aldolových reakcích", Reagovat. Chem. Eng. (2017), 2, 226-231.
• Malig, T.C., Koenig, J.D.B., Situ, H., Chehal, N.K., Hultinb, P.G., Hein, J.E., "Monitorování průběhu reakce HPLC-MS v reálném čase pomocí automatizované analytické platformy", React. Chem. Eng. (2017) 2, 309-314.
• Duan, S., Place, D., Perfect, H.H., Ide, N.D., Maloney, M., Sutherland, K., Price Wiglesworth, K.E.; Wang, K., Olivier, M., Kong, F., Leeman, K., Blunt, J., Draper, J., McAuliffe, M., O'Sullivan, M., Lynch, D., Palbociclib Vývoj komerčního výrobního procesu. Část I: Řízení regioselektivity v Grignardem zprostředkovaném SNAr couplingu", Org. Process Res. Dev. (2016), 20, 1191−1202.