Làm gì khi RSD lớn hơn quy định khi nghiên cứu đồ thị phóng thích hoạt chất

Nghiên cứu tương đương độ hòa tan in vitro là một trong những bước quan trọng trước khi thực hiện thử nghiệm đánh giá tương đương sinh học (bioequivance). Trong đó, hệ số tương đồng f2 là thông số nhằm đánh giá sự tương đồng của đồ thị phóng thích in vitro (comparative dissolution profile-CDP). Khi hệ số tương đồng f2 > 50, đồ thị phóng thích in vitro của thuốc thử và thuốc đối chứng được xem là tương đương.

Theo phụ lục 1, hướng dẫn nghiên cứu tương đương sinh học (Investigation of Bioequivance) từ EMA có 1 số yêu cầu khi tính hệ số tương đồng f2 như sau:

• Khi > 85% hoạt chất được hòa tan trong 15 phút thì không yêu cầu tính f2.
• Đối với các trường hợp còn lại:
  • Cần lấy ít nhất 3 thời điểm lấy mẫu (không tính thời điểm 0)
  • Thời điểm lấy mẫu nên tương đồng giữa 2 công thức
  • Thực hiện trên ít nhất 12 đơn vị mỗi công thức
  • Không nhiều hơn 1 thời điểm có giá trị độ hòa tan > 85% cho bất kỳ công thức nào.
  • RSD < 20% cho thời điểm đầu lấy mẫu và < 10% cho các thời điểm lấy mẫu sau.

Theo đó, hệ số tương đồng f2 không phù hợp khi RSD lớn hơn các yêu cầu trên. Khi đó, theo EMA, việc sử dụng khoảng tin cậy 90% 2 phía của f2 được đề xuất để so sánh độ hòa tan.

Phương pháp f2 bootstrap

Kỹ thuật này dựa trên việc sử dụng dữ liệu có sẵn để lấy mẫu lại (resampling) từ dữ liệu bằng cách thay thế nhằm tạo ra phân phối lấy mẫu thống kê. Phân tích bootstrap được sử dụng ít nhất 5000 mẫu lấy lại và số lượng mẫu phải được đề cập trong báo cáo thử nghiệm. Bootstrapped f2 tạo ra phân bố của giá trị f2 từ các giá trị đã được quan sát, nếu phân vị 5% (khoảng tin cậy 90%) giới hạn dưới > 50 thì đồ thị phóng thích in vitro được xem là tương đồng. Các bước thực hiện f2 bootstrap như sau:

• Thu thập dữ liệu độ hòa tan ở nhiều thời điểm lấy mẫu của thuốc thử và thuốc đối chứng
• Tính hệ số f2.
• Thực hiện tái lấy mẫu bootstrap: Tạo nhiều tập dữ liệu được lấy mẫu lại từ dữ liệu gốc bằng cách lấy mẫu ngẫu nhiên có thay thế. Mỗi tập dữ liệu lấy mẫu lại phải có cùng số lượng quan sát như dữ liệu gốc.
• Tính toán giá trị f2 cho các tập dữ liệu được lấy mẫu lại: Tính chỉ số f2 cho từng tập dữ liệu được lấy mẫu lại, tạo ra sự phân bổ các giá trị f2. Phân phối này thể hiện sự thay đổi với hệ số f2  từ dữ liệu cơ bản.
• Hiệu chỉnh sai lệch (bias-correction) và tăng tốc (accelaration): Tính hệ số hiệu chỉnh sai lệch và số hạng gia tốc (accelaration term) để điều chỉnh khoảng tin cậy bootstrap cho giá trị f2. Hệ số hiệu chỉnh sai lệch giải thích cho độ lệch tiềm ẩn trong phân bố bootstrap, trong khi số hạng gia tốc giải quyết độ lệch trong phân bố.
• Đánh giá sự tương đồng và diễn giải kết quả: So sánh giá trị f2 bootstrap đã được hiệu chỉnh sai lệch và tăng tốc với chỉ số f2 thông thường. Xác định xem CDP của sản phẩm tham chiếu và sản phẩm thử nghiệm có giống nhau hay không dựa trên giá trị bootstrap f2 và khoảng tin cậy liên quan của nó. Nói chung, giá trị f2 nằm trong khoảng 50 – 100 biểu thị sự tương đồng giữa hai đồ thị phóng thích hoạt chất.

NGUỒN THAM KHẢO:

1. Alternatives to f2 Testing for Dissolution Similarity – f2 Bootstrapping and MSD Method
2. Bootstrapping in JMP Pro
3. The Statistical Basis of BCa Bootstrap f2 Dissolution
4. Bootstrap approach for dissolution similarity testing, performance and limitations