EasyViewerとiC Vision

Image to cords は、科学者やエンジニアが複雑な粒子系をリアルタイムで理解し、特性を把握する方法を一変させます。IC Vision 搭載の EasyViewer は高解像度画像を取得し、image to cords はそれを実用的な粒子径および個数データへ変換します。 このその場画像と粒子径・個数情報の組み合わせにより、EasyViewer と image to cords は粒子プロセス開発を加速するための重要なツールとなります。EasyViewer は、レーザーが照射するプローブ窓の上で粒子が容易に流れるよう、プロセス流路や容器内に角度をつけて直接挿入されます。 粒子が窓の前を流れると、高速画像が収集され、各画像の各ピクセルのラスター行における後方散乱光が解析されて、各粒子の始点と終点が特定されます。次に、この2点間の距離を用いて弦長が計算されます。 1画像あたりこの測定を何千回も行うことで、Image to Chords はプロセス中に自然に存在する粒子の粒子径と個数について、統計的に堅牢で高感度な指標を提供します。IC Vision を使用すれば、時間の経過に伴う粒子群の変化を、簡単かつ直感的に、わかりやすく可視化できます。 実験全体の各時点で得られた弦長分布は迅速に比較でき、粒子メカニズムの解明に役立つうえ、対応するその場画像で視覚的に確認できます。弦長分布の変化を用いることで、プロセスの開始から終了までに粒子径と個数がどのように変化するかを追跡できます。 微細および粗大のサイズ区分における個数など、各弦長分布の統計情報は時間経過に沿って傾向を追跡できます。工程内の粒子径分布と傾向を提供することで、科学者やエンジニアは特定の粒子特性に的を絞り、確信を持って粒子を制御して、製品品質とプロセス性能を向上させることができます。image-to-cords により、研究者はより迅速で、より適切な情報に基づいた意思決定を行う能力を得られます。 単一のその場プローブを用いてあらゆる実験から得られるリアルタイムのプロセス洞察は、粒子系の研究と最適化のあり方を一変させます。詳細は mt.com slash easyviewer をご覧ください。

こんにちは。メトラー・トレドの結晶化分野の専門家の一人、デズ・オグラディです。今回は、当社の「Take Control of Particles」イニシアチブについて簡単に近況をご報告し、粒子工学と結晶化に関するいくつかの重要な課題や問題の解決に役立つ粒子工学ワークステーションという概念をご紹介したいと思います。 結晶化は、ご存じのとおり、製品を非常に便利な方法で分離・精製できる単位操作です。結晶化装置で適切な結晶サイズと形状分布を得ることは、たとえばろ過、乾燥、輸送、製剤化の過程で下流工程に生じる可能性のある問題を軽減するのに役立ちます。このプロセスのさまざまな段階で見られる課題の一部には、 例えば、微粒子が多すぎてろ過に時間がかかりすぎる結果としてフィルター上で製品が分解してしまうことや、粒子形状に起因する流動性の問題のために材料の搬送が難しくなることなどがあり、結晶化装置で物事を適切に進めることは下流工程の最適化に大きく役立ちます。 結晶化と粒子工学に関連する主要な課題のいくつかは、私が結晶化をテーマにしたとても良い2本の論文から抜粋した、これら2つの引用に示されています。最初の論文はEli Lillyによる連続結晶化の論文ですが、この取り組みで取り上げた引用の一つには、200ミクロンを超える粒子サイズは吸収、つまりバイオアベイラビリティを制限しうるとありました。 要するに、結晶化では凝集していない、アスペクト比が小さく、200ミクロン未満の結晶を得る必要があったということです。したがって、製品が適切に機能することを確実にするためには、結晶サイズが小さいことが重要でした。別のプロジェクトに関する2本目の論文を見ると、多くの場合、微粒子は下流処理、特にろ過、洗浄、乾燥で扱いが非常に難しいため、望ましくないと書かれています。 つまり、ここで示していることは、効果的な製品を得ることと、良好で効率的なプロセスを実現することは、実際には相反する目標になりうるということであり、そのため粒子工学の設計はかなり難しいものになります。 粒子工学について考える際の検討事項として、私はこのワークフローの観点で考えるのが好きです。そこでは、科学者として変更したり最適化を試みたりできる特定のプロセスパラメータがあります。たとえば、使用する溶媒の種類、採用する混合条件、pHや抗溶媒の添加速度、あるいは単純な冷却速度などです。そして、こうしたさまざまな選択の組み合わせによって、異なる変化が得られます。 結晶化プロセス中に起こる変化としては、たとえば核生成よりも成長が優位になることがありますし、混合速度が高すぎると破砕が過剰になったり、pHが何らかの理由で適切でない場合には凝集が多く発生したりします。つまり、プロセスパラメータはこれらの変化に影響を与え、その結果として、得られる製品の粒子サイズ、形状、純度、収率などの面だけでなく、生成した粒子のプロセス適性という点でも、異なる結果につながる可能性があります。 例えば、ろ過しやすいか、流れるか、製剤化しやすいか、といった点です。したがって、粒子を設計する際には、このワークフロー、つまり選択するパラメータ、起こる変化、そして最終的に得られる結果を考慮することが非常に重要です。 従来、これを行う方法は、オフラインで試料を採取し、採取と前処理の後の特定時点で粒子を評価することでした。ここに典型的なワークフローが示されていますが、これを適切に行うには、たとえば結晶が変化してしまわないようにするための、非常に優れた方法開発が必要です。通常は試料を採取し、ろ過し、場合によっては乾燥させ、何らかの形で前処理を行ったうえで分析し、結果を得ます。 これは規制遵守の観点で非常に重要であり、プロセスの制御を示すための標準的な方法で、仕様設定にも役立ちます。また、特定時点のスナップショットとして何が起きているのかをよく理解する手がかりにもなります。これがオフラインの粒子評価アプローチです。 しかし、このパラメータから変化、そして結果へと進むワークフローの概念を振り返ると、オフライン試料が与えてくれる情報は実質的に結果だけです。MATLAB Toledoでは、粒子工学のためのツールを提供し、実際には最適化すべきプロセスパラメータに関する情報、さらに結晶化プロセスで起きている変化に関する情報も提供することを目指しています。たとえば、プロセスパラメータについては、それらを制御し記録できるようにし、さらに結晶化プロセスにおける固相、つまり粒子そのものと液相も監視できるようにしています。これらの情報を組み合わせることで、科学者が最終的に必要な結果、つまり良い製品と効率的なプロセスにつながる結果を得るのに役立つ、非常に有用なプロセス理解が得られます。したがって、私たちの目的は、 こうした粒子工学ツールを提供し、プロセスパラメータの制御と記録を支援するとともに、例えば結晶化プロセスにおける固相と液相をその場でリアルタイム分析できるようにすることです。 では、非常に簡単に、こうした製品の組み合わせがツールボックスや粒子工学ワークステーションの中でどのようにパッケージ化されるかを見てみましょう。ここではリアルタイム顕微鏡画像を見ることができ、実際にシード結晶化プロセスが成長し、凝集していく様子、さらに樹枝状成長が起こって崩壊し、二次核生成が生じる様子が確認できます。非常に複雑な機構を可視化しており、これらの機構を定量化することもできます。 particle track装置で粒子サイズや粒子数をリアルタイム追跡することでこれらの機構を定量化でき、しかもこれらはすべて、ここでは温度というプロセスパラメータとともに一つのパッケージにまとめられています。この例では温度が下がると、二次核生成が起こるちょうどそのあたりで粒子数が増加しているのが分かります。これが、典型的な粒子工学ツールボックスまたはワークステーションがどのように機能するかの非常に簡単な概要です。 そして、私たちがこれをどう捉えているかというと、データを提供するだけでは十分ではなく、実際には包括的なソリューションを提供することを目指しています。これにはいくつかの異なる要素があります。まず第一に、これらのツールは、すべての科学者が成功のためにすぐ使える、ウォークアップ型のツールでなければなりません。私たちは反応器を、大規模装置に対応するように設計することで、スケールアップの判断を少しでも容易にできるようにしています。ICソフトウェアプラットフォームには非常に強力なデータ解析ツールがあります。 そしてデータ管理ソリューションもあります。このアプローチを導入すると、より多くのデータが生成され始め、そこから有用な情報を抽出できるように、そのデータを管理することが非常に重要になります。そのため、IC Data Centerを中心としたデータ管理ソリューションも用意し、これをしっかり支援しています。つまり、これが完全なソリューションとしてまとめられたもので、非常に使いやすいウォークアップ型ツール、シンプルでわかりやすい、しかし強力なソフトウェアです。 では、これらすべては最終的に何を意味するのでしょうか。私たちは、これらの粒子工学ワークステーションによって、お客様が特に4つの点に注力できるようになることを期待しています。第一は、 良い粒子を設計できることです。つまり粒子設計です。望ましい物理特性、具体的には適切な粒子サイズと形状を備えた粒子を設計できることです。迅速なトラブルシューティングも重要です。問題や失敗の根本原因を特定できる証拠を科学者が得られるようにできればと考えています。引用一覧には良い例があり、次の最終スライドでご紹介しますが、私たちのツールが実際にプロセス理解の文書化や プロセス管理の実証に使われており、これは規制当局の受け入れに非常に有用です。そして最後に、予測可能な製造です。ラボで生成されたデータを、キロラボ、パイロットプラント、または製造現場で収集される可能性のあるデータと組み合わせることで、最終的に本格生産スケールに到達したときに、信頼できるスケールアップと優れた製造能力を確保します。 では手短に、ぜひご覧いただきたい引用一覧をご紹介します。結晶化プロセスの開発サイクル全体にわたって、粒子工学ワークステーションにはさまざまな用途があります。ここには、過飽和モニタリング、oiling outや相分離の確認、スケールアップ、連続化など、いろいろな有用事例を挙げています。この引用一覧と、さらに多くの参考資料は実際には ここでご案内しているウェブサイトでご覧いただけます。URLは www.mt.com/AC-controlparticles です。もし、この粒子工学ワークステーションを使って産業界や学術界の他のユーザーが何をしているのかをもっと知りたい場合は、このウェブサイトに比較的新しい参考文献が40〜50件ほど掲載されており、ご覧になる価値があると思います。ありがとうございます。