Die Digitalisierung macht auch vor der HPLC nicht halt, und sie wird die etablierte Trenntechnik smarter machen. Der aktuelle Stand der Entwicklungen zeigt bereits jetzt einen Trend hin zu unterstützenden Systemen, die Fehler vermeiden und die Wirtschaftlichkeit steigern. Vollautomatisierte Prozesse sind in vielen Bereichen jedoch aus Kostensicht selbst auf längere Zeit nicht absehbar.
Das HPLC-Labor der Zukunft wird in jedem Fall smarter werden (Symbolbild)
Die HPLC ist seit Jahrzehnten eine etablierte Messtechnik, um unbekannte Stoffgemische zu quantifizieren und qualifizieren. Kombiniert mit Detektionsarten wie der Massenspektrometrie (MS) sind immer niedrigere Nachweisgrenzen möglich. Ebenso der Einsatz im Hochdurchsatz. Ihren Ruf als langsame Trennmethode mit teils stundenlangen Messungen hat die HPLC schon lange verbessert – v. a. durch die hardware-seitige Weiterentwicklung, auch bei den Säulenmaterialien. Entwicklungen wie die praxistaugliche SFC – einer Chromatographie mit überkritischem CO2 – werden immer noch als Ergänzung und alternative Trenntechnik angesehen. Vereinheitlicht man die HPLC zur Flüssig-Festphasen-Chromatographie, sind Trenntechniken wie die GPC, die 2D-HPLC oder die Ionenchromatographie bei einigen Anwendungen aus wirtschaftlicher und/oder technischer Sicht alternativlos.
HPLC – wohin geht die Entwicklung?
Man mag vermuten, dass der erste Gedanke zur Weiterentwicklung der HPLC in Richtung höhere Betriebsdrücke geht – wie zu Zeiten der ersten UHPLCs. In der Praxis zeigt sich aber, dass dies nicht der Fall ist. Das hat mehrere Gründe:
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Es werden schlichtweg sehr selten Methoden mit extrem kurzen Laufzeiten benötigt
Mit höheren Drücken steigen auch die Anforderungen und Belastungen an die verwendeten Materialien, was kürzere Wartungsintervalle zur Folge hat, zumindest im Hochdurchsatz.
Es sind vielmehr Begriffe wie das Labor 4.0, das smarte Labor oder Futurlab NRW, die interessante Konzepte widerspiegeln. Bei allen spielt die Digitalisierung eine entscheidende Rolle und ist Voraussetzung für die Integration, ebenso wie die erforderliche innere Bereitschaft, neue Arbeitsweisen sowie die Weiterentwicklung der Hardware.
Digitalisierung – ein Beispiel
Die Digitalisierung ist kein Trend der Neuzeit. Das zeigt das Beispiel Pharmaindustrie. Integre Prozesse aufzusetzen, erforderte hier schon vor langer Zeit geeignete Software-Lösungen. Die Datenbank-gestützten Software-Systeme machen die Verfahren und Daten ALCOA-konform und bieten gleichzeitig die Basis, Zusammenhänge herzustellen und Abläufe zu automatisieren. Dies zeigen bereits etablierte Prozesse in der F&E neuer aktiver pharmazeutischer Wirkstoffe.
Das ALCOA-Prinzip
Das englische Akronym ALCOA wird als Rahmen für Datenintegrität und Governance genutzt. Alcoa bezieht sich auf Daten, auf Papier oder elektronisch, und setzt sich zusammen aus Attributable, Legible, Contemporaneous, Original and Accurate:
Attributable (zuordenbar) - wer führt eine Aktion aus und wann?
Legible (lesbar) - ist eine Datei bzw. sind alle handschriftlichen Einträge lesbar?
Contemporaneous (zeitnah) - wurde zum Zeitpunkt der Aktion auch dokumentiert?
Original (original) - handschriftlich ausgefüllter Ausdruck oder Beobachtung oder eine zertifizierte Kopie
Accurate (korrekt) - keine Fehler oder Editierung ohne dokumentierte Ergänzung
Dies sollte als Basis für alle Data Governance Aktivitäten dienen und ist wegweisend für die Kontrolle über die Datenintegrität. Quelle: www.gmp-navigator.com
Da eine Vielzahl an Substanzen gescreent wird, ist eine Automatisierung erforderlich. Die Aufreinigung der synthetisierten Substanzen geschieht teils automatisiert und nach normierten Verfahren. Dies macht zwar die notwendige Standardisierung von Arbeitsabläufen sichtbar, die meisten existierenden Lösungen sind aber individuell und nicht 1:1 auf andere Labore übertragbar. Setzt sich der Automatisierungstrend fort, muss die nötige Flexibilität für Anpassungen gegeben sein. Durch strengere Regularien werden in Zukunft auch Untersuchungslabore sowie andere Forschungseinrichtungen aufgefordert, die Datenintegrität einzuhalten. Dies ist eine gute Chance, bereits bestehende Formen der Automatisierung zu integrieren und existente Prozesse nachhaltiger, wirtschaftlicher und effizienter zu gestalten.
Angelehnt an den Begriff der Industrie 4.0, die vierte industrielle Revolution, steht Labor 4.0 für den vollständig vernetzten, selbststeuernden und optimierenden Prozess. Dies wird zeitnah flächendeckend nicht umsetzbar sein, da die hohen Investitionskosten manche Labore überfordern. Aber es bietet sich an, bereits bestehende Lösungen zu implementieren und die in den Standard-CDS-Systemen etablierten Möglichkeiten der Automatisierung und Unterstützung zu nutzen. Dies können Funktionen sein, um typische Fehler zu vermeiden oder neue Algorithmen für eine reproduzierbarere und erleichterte Auswertung.
Das HPLC-Labor der Zukunft – wo stehen wir?
Ein Blick in die gegenwärtigen Labore zeigt, dass keines dem anderen gleicht. In kleinen Einheiten mit geringem Probendurchsatz wird oft mit klassischen Software-Lösungen gearbeitet oder teils noch manuell ausgewertet. In Betrieben mittlerer Größe ist oft schon ein Datenbank-basiertes CDS-System vorhanden, um die Nachverfolgbarkeit zu sichern und den hohen Datenstrom zu handhaben. Einige wenige Labore arbeiten automatisiert. Die bestehenden Lösungen sind meist Eigenentwicklungen und auf eine Anwendung spezialisiert.
Stand: 08.12.2025
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Die verwendeten Analysenmethoden sind teils schon sehr alt, etwa weil die Zeit fehlt für Methodenoptimierung oder Neuentwicklung. Normen und Zulassungen, die eine dedizierte Methode vorschreiben, können ein weiterer Grund sein. Dabei stehen der HPLC so viele verschiedene Trennmaterialien wie noch nie zur Verfügung. Von Phasen mit extrem kleinen Partikeln für die UHPLC, über spezialisierte Trennphasen für eine einzige Anwendung, bis hin zu Mixed-Bett-Phasen sind viele Materialien vorhanden, mit denen sich fast jede Methode auf den heutigen Stand der Technik bringen lässt, z. B. mit Applikationsnoten der Säulen- oder Systemhersteller. Neue Methoden sind zumeist auch robuster, nachweisstärker und wirtschaftlicher, weshalb sich in den meisten Fällen die Optimierung lohnt.