Teori Pendahuluan Analisis Data Udt Bootstrap(1).docx

TEORI PENDAHULUAN UJI DISOLUSI TERBANDING DAN PERANGKAT LUNAK PHEQ_BOOTSTRAP Oleh: Maratussholikhah Nurazizah

Pengertian Obat Obat adalah bahan atau paduan bahan yang digunakan untuk mempengaruhi sistem fisiologi atau keadaan patologi dalam rangka penetapan diagnosis, pencegahan, penyembuhan, pemulihan dan peningkatan kesehatan manusia (BPOM, 2011). Terdapat berbagai macam golongan obat. Salah satu penggolongannya yaitu: 1. Obat inovator Obat yang pertama kali mendapatkan izin untuk dipasarkan, biasanya sebagai obat yang dipatenkan, berdasarkan dokemntasi khasiat, keamanan, dan mutu (sesuai dengan persyaratan yang berlaku). Bila obat telah beredar selama 20 tahun, masa paten akan habis dan obat generik dapat dibuat sebagai obat copy dari obat inovator (WHO, 2005). 2. Obat generik Obat generik diharapkan dapat saling dipertukarkan dengan obat inovatornya dan biasanya dijual dengan harga yang lebih murah. Obat ini dibuat tanpa lisensi dari perusahaan inovator dan dipasarkan setelah hak paten dari perusahaan inovator berakhir dengan nama tata resmi kimia zat aktifnya. Akan tetapi, obat generik suatu perusahaan farmasi dapat mendaftarkan obat generik dengan nama dagang sehingga obat generik ini disebut dengan obat bermerek (WHO, 2005). Obat generik harus memenuhi beberapa persyaratan agar mendapatkan izin untuk beredar di pasaran, diantaranya (FDA, 2009) : a. Mengandung zat aktif yang sama dengan obat inovator (zat tambahan dapat berbeda) b. Memiliki kesamaan kekuatan dosis, bentuk sediaan, dan rute pemberian c. Memiliki indikasi yang sama dengan obat innovator d. Bioekivalensi dengan obat komparator Uji Disolusi Terbanding Uji disolusi terbanding dilakukan menggunakan instrumen uji disolusi tipe 1 Farmakope Indonesia (FI) edisi IV pada 100 rpm atau instrumen uji disolusi tipe 2 FI pada 50 rpm dengan 900 ml media disolusi untuk setiap wadahnya (FI, 1995). Media disolusi yang dapat digunakan yaitu: 0,1 N Asam klorida atau simulasi cairan lambung USP tanpa enzim; Buffer pH 4,5; serta Buffer pH 6,8 atau simulasi cairan usus USP tanpa enzim (FDA, 2000). Di Indonesia, instrumen disolusi yang digunakan harus memenuhi persyaratan yang tertera pada Farmakope Indonesia (FI) edisi IV <1231> Uji disolusi (FI, 1995). Instrumen uji disolusi tipe 1 (metode keranjang) secara umum digunakan untuk kapsul atau produk yang cenderung mengapung, dan instrumen uji disolusi tipe 2 (metode dayung) secara umum digunakan untuk tablet. Jumlah minimum 12 unit produk obat harus dievaluasi. Sampel harus diambil pada interval waktu yang cukup untuk mendapatkan profil disolusi produk obat (misalnya, 10, 15, 20, 30 menit) (FDA, 2000). Uji disolusi terbanding biasa digunakan untuk (FDA, 1997): 1. Penerimaan kemiripan produk apabila terdapat perubahan kecil pada formulasi obat yang telah beredar dipasaran 2. Terhindar dari kewajiban uji bioekivalensi dosis obat yang lebih rendah pada sediaan yang sama 3. Pengembangan dan evaluasi formulasi 4. Prediksi bioavaibilitas suatu obat dalam tubuh 5. Terhindar dari kewajiban uji bioekivalensi untuk beberapa hal yang lain.

Metode Interpretasi Data Uji Disolusi Terbanding

Terdapat berbagai macam metode pendekatan untuk interpretasi data hasil uji in vitro disolusi. Secara umum, metode tersebut dibagi menjadi dua kelompok, yaitu kelompok pendekatan metode dependent dan kelompok pendekatan metode independent (FDA, 2000). Faktor Kemiripan (f2) dan Faktor Perbedaan (f1) Diantara beberapa metode interperetasi data hasil uji disolusi terbanding, faktor kemiripan (f2) termasuk dalam kelompok pendekatan metode independent yang paling mudah dan paling banyak diterapkan. Moore dan Flanner mengusulkan pendekatan secara matematis untuk membandingkan profil disolusi dengan model independen menggunakan dua faktor, yaitu f1 dan f2. 𝑓1 = {[∑𝑛𝑡=1

|𝑅𝑡 − 𝑇𝑡 |]/[∑𝑛 𝑡=1 1

𝑓2 = 50 × 𝑙𝑜𝑔 {[1 + (𝑛) ×

∑𝑛𝑡=1

𝑅𝑡 ]} × 100

(𝑅𝑡 − 𝑇𝑡 )2 ]−0,5 × 100}

dengan Rt dan Tt sebagai jumlah persentase obat yang terdisolusi pada setiap n interval waktu pengambilan sampel dari produk obat komparator dan obat uji (Shah, 2005). Faktor f1 merupakan perbandingan rata-rata perbedaan antara dua profil disolusi. Sedangkan faktor f2 merupakan perbandingan rata-rata kemiripan dari dua profil disolusi, sehingga faktor f1 disebut faktor perbedaan dan faktor f2 disebut faktor kemiripan. Faktor f2 ini diadopsi oleh FDA dalam panduannya untuk mengetahu kemiripan profil disolusi antara komparator dengan obat uji. Parameter suatu profil obat disebut mirip apabila berada pada rentang nilai f2 50 sampai 100. Untuk menggunakan metode ini, profil disolusi harus memenuhi syarat berikut (Shah, 2005): 1. Paling sedikit 12 unit produk obat digunakan untuk setiap penentuan profil disolusi 2. Rata-rata nilai persentase disolusi dapat digunakan untuk memperkirakan faktor kemiripan, f2. Untuk menggunakan hasil rata-rata dari data, persentase simpangan deviasi relatif pada titik waktu pengambilan sampel awal (kurang dari 10 menit) harus tidak lebih dari 20% dan pada titk interval waktu pengambilan sampel berikutnya harus tidak lebih dari 10%. 3. Penentuan disolusi dari kedua produk harus dilakuakan pada kondisi yang sama dan interval waktu pengambilan sampel yang sama 4. Sebab nilai f2 sensitif terhadap persentase terdisolusi, hanya satu pengukuran disolusi yang diperbolehkan mencapai nilai 85% 5. Untuk produk obat yang terdisolusi 85% atau lebih pada waktu pengambilan sampel ke 15 menit, perbandingan profil disolusi tidak diperlukan 6. Apabila terdapat keadaan simpangan deviasi relatif memiliki variabilitas besar atau evaluasi secara statistik diperlukan untuk nilai f2, maka dapat dilakukan pendekatan menggunakan bootstrap untuk menghitung interval kepercayaan (confidence interval, CI) Metode pendekatan bootstrap digunakan untuk membuat simulasi distribusi nilai f2 sehingga mendapatkan kemungkinan terburuk nilai f2 sebagai batas bawah interval kepercayaan dari nilai f2 yang sebenarnya (Mendyk et al., 2013) Perangkat Lunak PhEq_bootstrap Pada komputasi perangkat lunak PhEq_bootstrap, sebuah populasi baru dari profil disolusi akan diolah secara numerik menggunakan metode bootstrap. Populasi baru ini adalah hasil pengambilan sampel secara acak dari profil disolusi. Prosedur ini diterapkan baik pada sampel komparator ataupun sampel uji (Mendyk, 2013). Terdapat dua cara pengambilan sampel yang diterapkan pada perangkat lunak ini. Kedua cara ini berdasarkan definisi dari sampel yang ada di perangkat lunak. Cara pertama, profil keseluruhan sebagai satu sampel ‘whole vectors’. Profil disolusi yang baru merupakan hasil penggandaan sederhana dari profil

disolusi pada data asli. Hal yang membedakan hanyalah rangakain profil disolusi dari setiap data hasil bootstrap dimasukkan kedalam profil obat komparator dan obat uji. Pada cara kedua, profil disolusi dibuat berdasarkan pegambilan sampel dari tiap titik individual ‘individual values’. Untuk setiap titik persentase obat terlarut di dalam data asli, diambil datanya secara acak untuk membuat profil disolusi baru secara numerik. Berikut ini adalah ilustrasi pengambilan sampel:

Gambar 2.2 Contoh pengambilan sampel acak cara ‘whole vectors’ (Mendyk, 2013).

Gambar 2.3 Contoh pengambilan sampel acak cara ‘individual value’ (Mendyk, 2013). Untuk kedua cara diatas, pengambilan sampel dilakukan secara terpisah untuk obat komparator dan obat uji berdasarkan distribusi seragam (rata). Pada perangkat lunak ini diberikan aturan dasar 5000 bootstrap dan interval kepercayaan 90%. Interpretasi data berdasarkan aturan umum kemiripan uji disolusi, yaitu nilai f2 > 50. Akan tetapi, nilai f2 yang ditunjukkan pada perangkat lunak ini adalah nilai interval kepercayaan bawah (Mendyk, 2013). Pengoperasian Perangkat Lunak PhEq_bootstrap

Interpretasi data hasil disolusi menggunakan pendekatan model independent, faktor kemiripan (f2) dengan formula 𝑛

1 𝑓2 = 50 × 𝑙𝑜𝑔 {[1 + ( ) × ∑ 𝑛

(𝑅𝑡 − 𝑇𝑡 )2 ]−0,5 × 100}

𝑡=1

yang berdasarkan FDA Guidance for Industry: Dissolution Testing of Immediate Release Solid Oral Dosage Forms tahun 1997 memiliki parameter uji hasil disolusi dinyatakan mirip apabila nilai f2 pada rentang 50100. Data hasil uji disolusi diolah secara manual mengunakan perangkat lunak Microsoft Office Excel dan secara otomatis menggunakan perangkat lunak PhEq_bootstrap yang merupakan open source software atau tersedia gratis dan bisa diunduh secara online. Pada penggunaan perangkat lunak PhEq_bootstrap, ada beberapa opsi pengolahan data yang dapat dipilih sesuai dengan kebutuhan dan jenis data hasil disolusi. Berikut ini adalah contoh halaman muka dari perangkat lunak PhEq_bootstrap.

Gambar 3.1 Halaman muka perangkat lunak PhEq_bootstrap Berdasarkan penjelasan peneliti yang membuat perangkat lunak ini, Mendyk et al., Terdapat opsi cara pengambilan sampel. Cara pertama yaitu ‘whole vectors’ dengan profil keseluruhan sebagai satu sampel dan cara kedua yaitu ‘individual values’ dengan pegambilan sampel dari tiap titik individual secara acak (Mendyk, 2013). Pada parameter bootstrap terdapat pengaturan dasar dari perangkat lunak, yaitu jumlah bootstrap 5000 yang berarti dilakukan pengambilan sampel acak untuk mendapatkan 5000 profil disolusi baru dan interval kepercayaan 90% yang berarti ada kepercayaan 90% bahwa nilai f2 yang sesungguhnya berada dalam rentang nilai f2 yang diperoleh dari perangkat lunak. Untuk kemungkinan terburuk, perangkat lunak

ini secara otomatis mengambil nilai interval kepercayaan bawah sebagai nilai f2. Parameter bootstrap dapat diubah sesuai kebutuhan namun tidak kurang dari pengaturan dasar. Opsi lain yang terdapat di perangkat lunak ini adalah ‘f2 auto-rule’. Opsi ini berkaitan dengan persen obat terdisolusi 85%. Cara ‘no-auto’ yaitu perhitungan nilai f2 menggunakan semua profil disolusi tanpa memperhatikan ada obat terdisolusi lebih dari 85%, cara ‘1 profile’ yaitu apabila salah satu profil disolusi obat (komparator atau uji) melebihi 85% maka perhitungan nilai f2 hanya akan sampai pada titik dimana obat terdisolusi 85%, dan cara ‘2 profiles’ yaitu apabila kedua profil disolusi obat (komparator dan uji) melebihi 85% maka perhitungan nilai f2 hanya akan sampai titik dimana obat terdisolusi 85%. Data hasil uji disolusi yang akan diolah menggunakan perangkat lunak ini harus dalam bentuk file tabs delimited text (.txt) Cara menggunakan perangkat lunak PhEq_Bootstrap sebagai berikut: 1. Install file installer perangkat lunak PhEq_Bootstrap sesuai dengan spesifikasikasi perangkat komputer yang digunakan. Spesifikasi dapat dilihat pada: My Computer > System properties (tab dibagian atas) > System type: 32-bit Operating System atau 64-bit Operating System 2. Buka perangkat lunak notepad pada perangkat komputer. Masukkan data persen hasil disolusi sesuai format dibawah ini: Data yang diperoleh: Tabel 4.5 Hasil disolusi tablet ibuprofen komparator media aquadest Persen obat terdisolusi (%) Nomor sampel 5 menit 15 menit 30 menit 45 menit 60 menit 1 1,127 5,514 12,140 15,388 18,988 2 1,765 5,079 15,983 16,993 18,656 3 1,910 4,483 11,159 15,209 17,721 4 1,829 6,608 11,784 16,107 18,562 5 1,523 6,692 11,479 14,969 18,198 6 1,560 3,826 12,587 15,565 18,624 7 3,085 7,204 15,103 17,496 19,655 8 5,008 5,845 13,314 16,312 19,553 9 5,451 9,514 16,205 19,652 22,477 10 7,079 7,140 15,943 18,366 21,143 11 4,757 6,778 9,844 14,867 18,939 12 4,323 6,794 7,795 15,217 17,710 Rata-rata 3,285 6,290 12,778 16,345 19,186 SD 1,963 1,487 2,644 1,507 1,395 RSD 59,768 23,636 20,693 9,221 7,270 Keterangan: SD = standar deviasi RSD = standar deviasi relative Data yang dimasukkan kedalam notepad:

Gambar 4.9 Data waktu dan persen disolusi obat komparator media aquadest pada file .txt

3. Buat file notepad terpisah untuk data obat referensi dan obat uji (2 file berbeda) 4. Buat file notepad kosong, simpan dengan nama file “hasil perhitungan f2 obat x”

5. Buka perangkat lunak PhEq_Bootstrap. Upload file yang telah dibuat sesuai dengan bagiannya masingmasing seperti terlihat pada bagian muka perangkat lunak tersebut.

6. Pilih opsi “sampling mode” dan “f2 auto-rule” sesuai kebutuhan. Penjelasan mengenai opsi ini ada di teori pendahuluan 7. Pilih “bootstrapping parameters” sesuai kebutuhan. Penjelasan mengenai opsi ini juga ada di teori pendahuluan 8. Klik Start 9. Keluar hasil. Original value f1 dan f2 (ini merupakan nilai f2 rata-rata dengan CI 90%). Hasil yang digunakan merupakan nilai f2* yang berwarna hijau/ merah dibagian bawah (Nilai f2* ini menunjukkan nilai f2 batas bawah dengan CI 90%)

10. Klik tab “graph” (dibagian atas) untuk mendapatkan kurva persen disolusi. Sumbu vertikal menandakan persen terdisolusi. Sumbu horizontal menandakan titik-titik waktu pengambilan sampel