Infrared spectroscopy is a fast and easy-to-use method that has been shown to be able to differentiate between rocket and groundsel leaves. Therefore, it could be further studied for implementation in the safety control of rocket salads. © 2016 Society of Chemical Industry.

This research aimed to show the usefulness of artificial neural networks (ANNs) to investigate significant factors on the biopharmaceutical relevant parameter. It is the first time ANNs were used on such a comprehensive set of data collected during two-years of industrial production of tablets containing two active pharmaceutical ingredients (APIs). The feature selection technique was applied to the ANNs models to recognize critical material attributes and process parameters. Altogether, we have identified seven critical material attributes related to APIs, croscarmellose sodium, magnesium stearate, and colloidal silicon dioxide, together with five critical process parameters related to the roller compaction and tablet compression. The study demonstrates the usefulness of ANNs in facilitating a higher level of tablet manufacturing understanding. RezumatStudiul a evaluat utilitatea rețelelor neuronale artificiale (ANN) cu scopul de a investiga factori ce influențează semnificativ parametri biofarmaceutici. Astfel, ANN-urile au fost aplicate pe un set cuprinzător de date colectate pe parcursul a doi ani de producție industrială a comprimatelor ce conțin două ingrediente farmaceutice active (API). Tehnica de selectare a caracteristicilor a fost aplicată modelelor ANN pentru a recunoaște atributele materiale critice și parametri procesului. În total, au fost identificate șapte atribute materiale critice legate de API, croscarmeloză sodică, stearat de magneziu și dioxid de siliciu coloidal, împreună cu cinci parametri critici ai proceselor de compactare și comprimare. Studiul demonstrează utilitatea ANN-urilor în facilitarea înțelegerii procesului de obținere a comprimatelor.

No abstract