科学家们展示了一种研究干吸入粉末特性的新方法，该方法将相关 X 射线显微镜与人工智能图像分析相结合。该研究为加速哮喘非专利疗法的开发打开了大门，并为如何显着改善吸入药物提供了见解。
据估计，全球有 3.39 亿人患有哮喘，每天约有 1000 人死于该病。通过及时施用呼吸系统药物可以避免许多死亡，但缺乏低成本治疗方法。研究伙伴 Parmesh Gajjar 博士和 Darragh Murnane 教授认为这是市场上需要更多仿制药的根本原因，但建立生物等效性可能具有挑战性。现在，在《欧洲药剂学和生物药剂学杂志》上发表的一项研究中，研究人员展示了一种独特的方法来检查吸入器配方，可以帮助弥合这一差距。
大多数药物成分，无论是以片剂、气雾剂、胶囊还是悬浮液的形式给药，都由多晶固体组成。因此，了解此类固体的关键物理化学和结晶特性对于确保药品有效且安全至关重要。然而，吸入制剂在这里提出了一项艰巨的任务。这一挑战的核心是这样一个事实，即颗粒的特性使其适合吸入——它们的尺寸很小，小于 5 微米，小于人类头发的直径——导致它们聚集在一起，如下所示：团聚体，使得它们非常难以物理表征。
因此，表征干粉吸入 (DPI) 混合物的结构传统上依赖于需要对粉末进行破坏性取样的测试，而这些测试随后无法检查散装制剂。这些方法包括电子显微镜、形态定向拉曼成像、溶出测试和单颗粒气溶胶质谱分析。此外，此类技术主要用于在吸入制剂离开吸入装置后表征雾化后的吸入制剂。
相比之下，Gajjar 博士和 Murnane 教授试图了解雾化前配方混合物的微观结构，他们认为这可以更深入地了解配方特征如何以及为何导致患者间气雾剂特征的差异。为此，研究人员采用了 X 射线计算机断层扫描 (XCT)，这是一种无损成像技术，可以对样品进行 3D 数字重建，以揭示颗粒的大小、形状和排列。
“X 射线计算机断层扫描尚未真正用于吸入空间，因为它提出了非常困难的挑战，”Gajjar 博士解释道。“我们正在踏入未知……试图突破界限。”
其中一项挑战是 DPI 混合物的两种主要成分——载体颗粒（通常是结晶乳糖）和微粉化活性药物成分 (API)——尺寸差异很大，这意味着它们需要在多个长度尺度上成像。
为了克服这个问题，研究人员利用相关纳微米 XCT 的独特光学器件，使用蔡司的两个 XRM、用于亚微米分辨率无损 3D 成像的Versa 系列模型和用于纳米级 3D成像的Ultra 系列模型成像。
使用这些仪器拍摄的图像使用两个基于人工智能的图像分析工具 PhaseEvolve 和 DeepRecon 进行处理，这两个模块都来自蔡司高级重建工具箱 (ART)。PhaseEvolve 是一种消除相位条纹的智能算法，使研究人员能够更好地分割不同的相位。然后使用深度学习工具 DeepRecon Pro 对这些区域进行纳米级相关成像，以减少噪声伪影并提高图像处理的吞吐量。
“人工智能驱动的重建 DeepRecon Pro 可以清除图像背后的所有噪音，使我们能够了解这些材料的结构，”Gajjar 博士解释道。
因此，通过结合相关的 XCT 和 AI 图像处理，研究人员能够推断出粉末混合物中的不同相，包括空气、载体乳糖和由 API 团聚物组成的药物丰富区域（图 1）。
图 1. 吸入混合粉末 X 射线计算机断层扫描（中）和药物层密度图（右）以黄色显示药物丰富区域
图 2. 使用 XCT 获得的 3D 渲染显示两种干粉混合物（微粉化硫酸特布他林（左）和微粉化丙酸氟替卡松（右））之间药物富含区域的分布差异
这种识别粉末混合物中 API 微观结构“指纹”的新颖能力有可能帮助优化 DPI 配方，并提供一种新的微观结构评估方法，这对于生物等效性研究可能具有无价的价值。
使用这种方法，Gajjar 博士和 Murnane 教授已经进行了后续研究，比较了不同干粉混合物的微观结构，揭示了混合物成分的内聚特性引起的含量均匀性的明显差异（图 2）。
至关重要的是，他们发现这些均匀性差异会影响干粉在雾化过程中的性能。“我们使用 X 射线显微镜方法测量和观察的定性结构差异可以帮助我们了解这些粉末在配制为 DPI 产品时的雾化和混合行为，”Murnane 教授解释道。“我们能够研究混合物的分离或含量均匀性，并且我们能够用它来检查其中一些气溶胶性能。”
图 3. X 射线计算机断层扫描图像（左）提供了一组丰富的定量数据，涉及各个乳糖载体方中富含药物的相的分布，而这些数据无法通过 SEM 成像（右）来识别。
研究人员还能够计算富含药物相的厚度，识别散装粉末中的单个簇“单元”，并对这些单个单元进行定量分析。“与当前的 SEM 成像行业标准相比，我们看到了 XRM 可以实现的全新深度和更丰富的分析，”Gajjar 博士说。“人工智能驱动的工具使我们能够以全新的定量细节水平研究一系列吸入药物。”
Parmesh Gajjar 博士是曼彻斯特大学 X 射线成像机构的客座研究员，也是 InformiX Pharma Ltd 的首席技术官。 Darragh Murnane 教授是赫特福德郡大学药剂学教授，也是 InformiX Pharma 的首席科学官有限公司
在此点播网络研讨会中 ，详细了解如何使用人工智能驱动的相关 X 射线显微镜来定量表征哮喘吸入混合物的特征>>
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