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分光技術とケモメトリクスを組み合わせることで、違法と疑われる抗菌薬の迅速な現場での特性評価が可能になります
Spectroscopic techniques combined with chemometrics for fast on-site characterization of suspected illegal antimicrobials.
PMID: 32498874 DOI: 10.1016/j.talanta.2020.121026.
抄録
公衆衛生上の脅威である規格外・偽造（SF）抗菌薬の脅威には、重大な副作用、治療失敗、さらには抗菌薬耐性の開発が含まれています。これらの問題に加えて、SF抗菌薬が患者に到達したり、合法的なサプライチェーンに侵入したりすることを防ぐためには、効率的なオンサイトスクリーニングの方法が必要であることは間違いありません。本研究では、ケモメトリクスと組み合わせた分光法（中赤外、ベンチトップ近赤外、ポータブル近赤外、ラマン分光法）を用いて、SF抗菌薬の迅速なオンサイトスクリーニング法を開発することを目的としている。ベルギー連邦医薬品・健康製品庁（FAMHP）が押収した58種類の実在の違法抗菌薬（18種類の抗菌薬と1種類のβ-ラクタマーゼ阻害剤を主張）と14種類の本物の抗菌薬を分析し、モデルの構築と検証に使用しました。2種類のモデルを構築し、教師付きケモメトリクスツールを用いて検証した。1つは部分最小二乗判別分析（PLS-DA）を適用した医薬品有効成分（API）の同定に用いられ、もう1つはPLS-DA、k-最近接（k-NN）、クラスアナロジーによるソフト独立モデル化（SIMCA）を適用した非適合サンプル（過量投与または過少投与）の検出に用いられた。アモキシシリンとクラヴラン酸（co-amoxiclav）、アジスロマイシン、コトリモキサゾール、アモキシシリンを識別できる最適なモデルは、100％の正答率（cr）を持つ中間赤外線スペクトルに基づいていた。SIMCAを介してアモキシシリンとコ・アモキシラフの組み合わせグループ内の非適合サンプルを検出することができる最適なモデルは、中間赤外線またはベンチトップ近赤外分光法を使用して88％（7/8）のテストセットのcrを示した。SIMCA を介してアモキシシリンのグループ内の非準拠のサンプルを検出するための最良のモデルは、中間赤外線またはラマン分光を使用して得られた、テスト セット (4/5) の 80% の ccr と 100% の校正のための ccr で得られました。コ・アモキシクラフのグループについては、最適なモデルは、中赤外、ベンチトップ近赤外またはポータブル近赤外分光法を適用して、非適合サンプルの検出のために100％のcrを示した。得られたモデルは、分光学的手法とケモメトリクスを組み合わせたもので、SF抗菌薬の疑いがあるサンプルを容易に識別し、非適合サンプルと適合サンプルを区別することが可能である。
The threats of substandard and falsified (SF) antimicrobials, posed to public health, include serious adverse drug effects, treatment failures and even development of antimicrobial resistance. Next to these issues, it has no doubt that efficient methods for on-site screening are required to avoid that SF antimicrobials reach the patient or even infiltrate the legal supply chain. This study aims to develop a fast on-site screening method for SF antimicrobials using spectroscopic techniques (mid infrared, benchtop near infrared, portable near infrared and Raman spectroscopy) combined with chemometrics. 58 real-life illegal antimicrobials (claiming 18 different antimicrobials and one beta-lactamase inhibitor) confiscated by the Belgian Federal Agency for Medicines and Health Products (FAMHP) and 14 genuine antimicrobials were analyzed and used to build and validate models. Two types of models were developed and validated using supervised chemometric tools. One was used for the identification of the active pharmaceutical ingredients (APIs) by applying partial least squares-discriminant analysis (PLS-DA) and another one was used for the detection of non-compliant (overdosed or underdosed) samples by applying PLS-DA, k-nearest neighbors (k-NN) and soft independent modelling by class analogy (SIMCA). The best model capable of identifying amoxicillin and clavulanic acid (co-amoxiclav), azithromycin, co-trimoxazole and amoxicillin was based on the mid-infrared spectra with a correct classification rate (ccr) of 100%. The optimal model capable of detecting non-compliant samples within the combined group of amoxicillin and co-amoxiclav via SIMCA showed a ccr for the test set of 88% (7/8) using mid infrared or benchtop near infrared spectroscopy. The best model for detecting non-compliant samples within the group of amoxicillin via SIMCA was obtained using mid-infrared or Raman spectra, resulting in a ccr of 80% for the test set (4/5) and a ccr for calibration of 100%. For the group of co-amoxiclav, the optimal models showed a ccr of 100% for the detection of non-compliant samples by applying mid-infrared, benchtop near infrared or portable near infrared spectroscopy. Taken together, the obtained models, hyphenating spectroscopic techniques and chemometrics, enable to easily identify suspected SF antimicrobials and to differentiate non-compliant samples from compliant ones.
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