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小奕说药 | 一张图讲述下游纯化工艺表征

发布时间：2024-12-13 13:00分类：无浏览：143评论：0

导读：根据FDA的工艺验证指南，工艺表征(Process Characterization，PC)设定为一个建立和获取工艺知识与理解的步骤，是工艺验证中非常重要的环节，也是产品通过注册获...

根据FDA的工艺验证指南，工艺表征(Process Characterization，PC)设定为一个建立和获取工艺知识与理解的步骤，是工艺验证中非常重要的环节，也是产品通过注册获得上市许可的前提条件。根据药品质量管理体系（PQS），需要将对产品和工艺的增强理解，与质量风险管理结合起来，建立适当的控制策略（ICHQ10）。

因此基于已有经验，评估风险，并通过实验获得更多产品和工艺理解，通过有目的性地改变操作参数以确定其对产品质量属性和工艺性能的影响，确保生产稳健性，提高产品质量是工艺表征的主要目标，也是向监管机构展示生产企业对生产工艺的理解和认知的重要步骤，工艺表征相关内容也是项目监管申报的CTD资料的3.2.S.2.6工艺验证/评价中需要体现的内容。

基于产品开发的QbD方法、法规理解、行业实践及生物工艺的可操作性，一个完整和成功的工艺表征研究需要整合和完成以下内容：

下游纯化工艺表征流程

一、信息收集

充分的信息收集为工艺表征的前提，主要内容包括：确定产品策略（计划的上市及开发时间，上市规模、上市工艺），收集既往工艺和生产数据，其主要目的是便于理解和熟悉整个生产过程，寻找潜在关键工艺参数（pCPP）和潜在关键质量属性（pCQA），为工艺参数风险评估以及缩小模型的建立提供理论和数据支持。

一般下游工艺从澄清收获液中捕获抗体，通过3个层析单元，2个正交的病毒灭活和清除，超滤浓缩，原液过滤共7个步骤组成。工艺流程图和对应目的如图。

图1. 下游纯化生产工艺

二、工艺参数的风险评估

FDA的工艺验证指南指出，因为不可能对所有的工艺参数进行实验性研究，因此需要使用一定的工具来筛选出高风险的工艺参数，即对工艺性能和产品质量属性影响风险比较高的工艺参数。

常使用的风险评估的工具包括因果效应矩阵（C&E）、失败模式与效应分析（FMEA）以及风险排序与过滤（RRF）等。本示例用FMEA工具对生产工艺各步骤的工艺参数从严重性（S）、发生频率（O）、可发现性（D）三个维度进行风险评估，以三个维度的乘积RPN作为依据筛选可能影响CQA的工艺参数，筛选出的高风险工艺参数即会进入后续的工艺表征研究。

表1.工艺参数风险评估示例

三、建立和确认缩小模型

FDA的工艺验证指南同时指出，因为不可能在生产规模上对工艺参数进行研究性工作，因此需要设计实验室规模的模型，即缩小模型。该模型的设计基于完善的层析过滤比例缩放原则，保持相同的柱高，线性流速，上样载量，清洗洗脱体积（标准化柱体积）和基于塔板数和对称性的柱效。

法规指南对缩小模型的唯一要求是，缩小模型需要能够代表商业化生产工艺，即需要对缩小模型进行确认。此时，常使用统计学的工具，比如等价检验、主成分分析等。使用实验室规模系统运行三次，并对实验室，中试和生产规模的性能参数的平均值做统计比较，包括收率、峰收集体积和杂质去除（如HCP和DNA）等。

图2.不同规模下一致的层析图谱和工艺表现示例

四、工艺表征研究

4.1

单因素及实验设计

在缩小模型上设计实验以研究高风险的工艺参数对工艺性能和产品质量的影响，使用单因素实验（OFAT）或者实验设计（DoE）的方法。

图3. DOE实验设计和统计分析示例

4.2

最差条件预测和研究

模拟最差条件，对每一个CQA分别达到最差情况时对KPP和CPP进行预测，对得出的最差条件进行验证，根据在该工艺条件下所得到的最终产品的质量属性，评估是否满足原液合格标准。

五、建立设计空间

5.1

确定CPP和KPP

根据DoE结果，进行数据分析分类工艺参数。

图4. 关键工艺参数和重要工艺参数评估标准示例

5.2

确定CPP和KPP范围和控制

通过工艺表征研究需要确定关键质量属性和关键工艺参数的列表，以及关键质量属性的可接受范围与关键工艺参数的设计空间。至此，工艺表征才算基本完成。

表2. 工艺设计空间（参数分类、范围和控制）示例

六、其他相关研究

除了上述工艺表征内容，下游还需要在小试规模针对每个步骤做额外的验证研究，确保工艺验证和商业化生产可以稳健运行，并满足申报的法规要求。这部分研究包括填料膜包的使用寿命、工艺对病毒安全的评估、中间体样品的储存，以及工艺再处理、过滤器尺寸评估和搅拌研究等。值得注意的是，对于连续流纯化工艺的表征，还需要额外考察样品在每一个纯化阶段和中间储罐中的停留时间。