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摘要

生物藥物(biologics)近年來在全球范圍內(nèi)迅速發(fā)展, 其分析技術(shù)涵蓋分子結(jié)構(gòu)表征、純度與雜質(zhì)分析、功能及穩(wěn)定性評(píng)價(jià)等多個(gè)方面, 是確保生物藥物質(zhì)量的關(guān)鍵。質(zhì)量源于設(shè)計(jì)(quality by design, QbD)作為一種系統(tǒng)化方法, 在制藥行業(yè)中被廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)工藝的優(yōu)化和確保最終產(chǎn)品的質(zhì)量可靠性, 而基于QbD框架衍生發(fā)展的分析質(zhì)量源于設(shè)計(jì)(analytical quality by design, AQbD)則為所開發(fā)的產(chǎn)品“分析方法”的質(zhì)量賦予信心和提供保障。AQbD是以定義分析目標(biāo)概況(analytical target profile, ATP)為起點(diǎn), 通過風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估識(shí)別和分析關(guān)鍵方法屬性(critical method attributes, CMAs)及關(guān)鍵方法參數(shù)(critical method parameters, CMPs), 并利用實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)(design of experiments, DoE)構(gòu)建數(shù)學(xué)模型探索CMPs與CMAs之間的關(guān)系, 以建立方法參數(shù)的可操作設(shè)計(jì)區(qū)域(method operable design region, MODR)和分析方法控制策略。與基于傳統(tǒng)理念開發(fā)的分析方法相比, 基于AQbD理念開發(fā)的分析方法在MODR范圍內(nèi)具有更高的穩(wěn)健性, 能夠減少因分析方法所導(dǎo)致的超趨勢(shì)或不合格結(jié)果的產(chǎn)生, 從而實(shí)現(xiàn)監(jiān)管靈活性并降低分析成本。本文綜述了AQbD的工作流程及其在生物藥物分析方法開發(fā)中的應(yīng)用現(xiàn)狀, 并探討了該領(lǐng)域?qū)嵤〢QbD的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。

 

關(guān)鍵詞

生物藥物; 分析方法開發(fā); 分析質(zhì)量源于設(shè)計(jì); 分析目標(biāo)概況; 可操作設(shè)計(jì)區(qū)域; 分析方法控制策略

 

生物藥物(biologics)是綜合運(yùn)用生物學(xué)、生物化學(xué)、免疫學(xué)及現(xiàn)代藥學(xué)等原理與方法, 利用生物體、生物組織及其成分等生產(chǎn)的一類用于預(yù)防、診斷和治療疾病的制品。常見的生物藥物包括抗體藥物、重組蛋白、疫苗、血液制品及細(xì)胞與基因治療產(chǎn)品等。近年來, 生物藥物以超越傳統(tǒng)小分子藥物的增速在全球迅猛發(fā)展。其分析方法涵蓋結(jié)構(gòu)表征、純度與雜質(zhì)分析、功能及穩(wěn)定性評(píng)價(jià)等多個(gè)層面, 各類方法都獨(dú)具特點(diǎn)和作用。通過綜合運(yùn)用這些技術(shù), 可以全面評(píng)估和控制生物藥物的質(zhì)量與安全性。

“質(zhì)量源于設(shè)計(jì)”(quality by design, QbD)是一種基于科學(xué)和風(fēng)險(xiǎn)的系統(tǒng)方法學(xué), 最早由約瑟夫·朱蘭于1990年提出, 強(qiáng)調(diào)產(chǎn)品質(zhì)量問題與其設(shè)計(jì)密切相關(guān)。為推廣QbD在制藥領(lǐng)域的實(shí)施, 人用藥品技術(shù)要求國(guó)際協(xié)調(diào)理事會(huì)(International Council for Harmonization of Technical Requirements for Pharmaceuticals for Human Use, ICH)與美國(guó)食品藥品監(jiān)督管理局(US Food and Drug Administration, FDA)及歐洲藥品管理局(European Medicines Agency, EMA)聯(lián)合發(fā)布了相關(guān)質(zhì)量指南, 詳細(xì)闡述了QbD的原則、工具及實(shí)際應(yīng)用, 包括ICHQ8(R2)藥品開發(fā), ICHQ9(R1)質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)管理, ICHQ10藥品質(zhì)量系統(tǒng), ICHQ11藥品原料的開發(fā)和制造, ICHQ12藥品產(chǎn)品生命周期管理的技術(shù)和法規(guī)考慮, ICHQ13藥品原料和制劑的連續(xù)制造。QbD運(yùn)用設(shè)計(jì)工具與統(tǒng)計(jì)分析, 優(yōu)化工藝并降低生產(chǎn)波動(dòng), 在確保藥物質(zhì)量的同時(shí), 通過全流程成本控制加速產(chǎn)品上市。如今, QbD已成為制藥行業(yè)工藝和產(chǎn)品設(shè)計(jì)與優(yōu)化的強(qiáng)制性要求。

“分析質(zhì)量源于設(shè)計(jì)”(analytical quality by design, AQbD)是QbD在分析方法開發(fā)中的延伸應(yīng)用, 旨在建立穩(wěn)健的分析方法, 有效防控超趨勢(shì)(out of trend, OOT)、失控(out of control, OOC)或不合格(out of specification, OOS)等質(zhì)量偏差事件, 通過在方法參數(shù)的可操作設(shè)計(jì)區(qū)域(method operable design region, MODR)內(nèi)實(shí)現(xiàn)參數(shù)變化的監(jiān)管靈活性, 從而降低分析成本。AQbD在分析方法開發(fā)中的應(yīng)用與QbD在藥物研發(fā)中的應(yīng)用高度相似, 兩者涉及的關(guān)鍵要素可相互映射(表1)。

 

 

近年來, 隨著FDA批準(zhǔn)的一些新藥展示了AQbD在分析方法開發(fā)中的重要性和應(yīng)用價(jià)值, AQbD在分析方法開發(fā)中的推廣得到了進(jìn)一步推動(dòng)。此外, 美國(guó)藥典(US Pharmacopoeia, USP)于2022年5月發(fā)布了新通則<1220>《分析方法生命周期》, 英國(guó)藥典(British Pharmacopoeia, BP)也在2022版補(bǔ)充章節(jié)“分析質(zhì)量源于設(shè)計(jì)在藥典方法中的應(yīng)用”中指出, 基于AQbD開發(fā)的方法, 可在經(jīng)驗(yàn)證的范圍內(nèi)調(diào)整方法參數(shù)而無需重新驗(yàn)證, 從而為分析方法變更提供了更大的靈活性。與此同時(shí), ICH發(fā)布了新指導(dǎo)原則《分析方法開發(fā)》(Q14)和《分析方法驗(yàn)證》(Q2(R2))并于2023年11月正式生效。這些指南均涉及AQbD框架的制定, 進(jìn)一步推動(dòng)了其在制藥行業(yè)中的應(yīng)用。在當(dāng)前形勢(shì)下, 結(jié)合AQbD理念開發(fā)高效、高質(zhì)量的分析方法已成為制藥行業(yè)的重要趨勢(shì)。值得一提的是, Beg等撰寫的《分析質(zhì)量源于設(shè)計(jì)手冊(cè)》系統(tǒng)地梳理了AQbD術(shù)語, 并提供了實(shí)際應(yīng)用案例, 為分析人員提供了寶貴的參考。

鑒于AQbD在生物藥物分析中的技術(shù)革新價(jià)值及國(guó)際監(jiān)管推動(dòng)趨勢(shì), 本綜述基于ICH系列質(zhì)量指南的框架, 結(jié)合USP、BP相關(guān)章節(jié)及最新文獻(xiàn)報(bào)道, 系統(tǒng)闡述了AQbD的工作流程, 總結(jié)了AQbD理念在生物藥物分析方法開發(fā)中的應(yīng)用現(xiàn)狀, 并對(duì)該領(lǐng)域?qū)嵤〢QbD所帶來的機(jī)遇與挑戰(zhàn)提出了見解與展望。

 

1AQbD工作流程

傳統(tǒng)上, 分析方法開發(fā)通常采用單因素法(one factor at a time, OFAT), 即一次改變一個(gè)因素?；谠摲椒ㄩ_發(fā)的分析方法存在實(shí)驗(yàn)參數(shù)耐用性范圍較窄的問題, 可能導(dǎo)致方法轉(zhuǎn)移時(shí)需要重復(fù)驗(yàn)證, 進(jìn)而增加開發(fā)成本; 同時(shí), 為實(shí)現(xiàn)同等的準(zhǔn)確度和精密度, 該類方法往往需要開展更多的試驗(yàn), 且無法評(píng)估各因素間的交互作用。相比之下, AQbD從產(chǎn)品質(zhì)量出發(fā), 基于科學(xué)認(rèn)知將風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估(risk assessment, RA)與方法選擇相結(jié)合, 采用多因素實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)(design of experiments, DoE), 在方法參數(shù)與預(yù)期結(jié)果之間建立聯(lián)系, 最終開發(fā)出高度穩(wěn)健且成本效益高的分析方法。AQbD可減少OOT、OOC及OOS結(jié)果, 實(shí)現(xiàn)監(jiān)管靈活性, 現(xiàn)已成為分析方法開發(fā)的首選策略。圖1展示了AQbD的典型工作流程及關(guān)鍵要素。

Figure 1 Typical workflow and key elements of AQbD

 

1.1 ATP制定

AQbD的工作流程始于分析目標(biāo)概況(analytical target profile, ATP)的制定。ATP類似于產(chǎn)品的質(zhì)量目標(biāo)概況(quality target product profile, QTPP), 明確了分析方法的預(yù)期目的、關(guān)鍵質(zhì)量屬性及方法性能標(biāo)準(zhǔn), 但不涉及具體技術(shù)或操作模式。作為AQbD的基石, ATP指導(dǎo)分析技術(shù)的選擇, 并促進(jìn)方法的持續(xù)監(jiān)測(cè)與改進(jìn)。在分析方法生命周期中, 方法的開發(fā)、驗(yàn)證及監(jiān)測(cè)均以ATP為基準(zhǔn), 確保方法始終符合預(yù)期目的。

1.2 技術(shù)選擇

確定ATP后, 下一步即是根據(jù)ATP需求, 基于先驗(yàn)知識(shí)或預(yù)實(shí)驗(yàn)選擇合適的分析技術(shù)。此時(shí)需考慮一系列問題, 如: 分析方法的目的是什么? 性能要求如何? 待測(cè)樣本有何特點(diǎn)? 實(shí)驗(yàn)室設(shè)備及操作條件是否滿足? 方法復(fù)雜性如何? 是否需要特殊培訓(xùn)? 檢測(cè)時(shí)間和成本如何控制? 對(duì)于這些問題的思考有助于分析人員準(zhǔn)確理解擬開發(fā)方法的需求, 從而選擇最合適的分析技術(shù)?？傮w而言, 應(yīng)綜合考慮方法的科學(xué)性、實(shí)用性和經(jīng)濟(jì)性, 選擇適用于檢測(cè)目的的分析技術(shù); 也可使用決策樹、流程圖或決策矩陣等工具比較不同分析技術(shù)的優(yōu)劣。

1.3 基于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估確定CMAs和CMPs

選定分析方法后, AQbD將聚焦于方法開發(fā), 全面評(píng)估儀器配置、樣品特性、樣品制備、環(huán)境條件及方法參數(shù)等與變異性相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)。其主要目的是通過風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估確定關(guān)鍵方法屬性(critical method attributes, CMAs)和關(guān)鍵方法參數(shù)(critical method parameters, CMPs)。CMAs可直接衡量分析方法的變異性或準(zhǔn)確度, 如以RSD評(píng)價(jià)精密度或回收率評(píng)價(jià)準(zhǔn)確性; 也可以是與系統(tǒng)相關(guān)的屬性指標(biāo), 如色譜法中的分離度、拖尾因子和信噪比等。這些指標(biāo)需控制在適當(dāng)范圍內(nèi), 以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。CMPs則是可能影響CMAs的潛在變量, 涵蓋樣品制備、分析測(cè)量和數(shù)據(jù)分析等環(huán)節(jié)。

風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估需遵循ICH Q9指南, 分為風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)分析和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估三個(gè)步驟。常用的風(fēng)險(xiǎn)管理工具包括Ishikawa圖(魚骨圖或因果圖)和失敗模式效應(yīng)分析(failure mode and effect analysis, FMEA), 前者常用于識(shí)別CMPs和CMAs, 后者常用于對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行優(yōu)先排序。通過FMEA, 根據(jù)各風(fēng)險(xiǎn)因素影響結(jié)果的嚴(yán)重程度(severity, S)、產(chǎn)生影響的概率(probability, P)和產(chǎn)生影響后檢測(cè)的難易程度(detection, D), 計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)先指數(shù)(risk priority number, RPN), 對(duì)各因素進(jìn)行打分和排序。其他工具還包括比較矩陣(comparison matrix, CM)、故障樹分析(fault tree analysis, FTA)和危害分析與關(guān)鍵控制點(diǎn)(hazard analysis and critical control point, HACCP)等。

在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過程中, 重點(diǎn)是對(duì)識(shí)別出的CMPs進(jìn)行分類: 哪些參數(shù)可以固定或通過小范圍調(diào)整控制; 哪些參數(shù)難以預(yù)測(cè)或控制; 哪些參數(shù)需通過實(shí)驗(yàn)研究確定其對(duì)CMAs的影響及可接受范圍。因此, 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的重要產(chǎn)出之一是根據(jù)FMEA的RPN打分和排序制定評(píng)價(jià)策略, 以確定需通過DoE進(jìn)一步研究的CMPs, 如將超過某一RPN閾值或RPN值位于前30%的高風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)納入DoE研究范圍, 作為DoE考察的核心變量。

1.4 DoE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

DoE是一種系統(tǒng)的化學(xué)計(jì)量學(xué)工具, 專門用于方法開發(fā)與優(yōu)化, 它通過將方法參數(shù)(輸入因子, Xn)與輸出響應(yīng)(Yn)相關(guān)聯(lián), 幫助分析人員獲取過程相關(guān)信息, 并構(gòu)建數(shù)學(xué)模型以反映參數(shù)與響應(yīng)之間的因果關(guān)系。根據(jù)實(shí)驗(yàn)?zāi)康? DoE設(shè)計(jì)通常分為篩選設(shè)計(jì)和優(yōu)化設(shè)計(jì)(響應(yīng)曲面設(shè)計(jì))兩大類。此外, 多種專業(yè)軟件可用于DoE設(shè)計(jì)和統(tǒng)計(jì)建模, 如JMP、MATLAB、Fusion、Drylab、Design-Expert和MODDE等。

1.4.1 篩選設(shè)計(jì)

篩選設(shè)計(jì)能夠在較少實(shí)驗(yàn)次數(shù)下研究大量輸入因子, 識(shí)別關(guān)鍵因子以納入優(yōu)化實(shí)驗(yàn), 并可同時(shí)評(píng)估定性和定量參數(shù)對(duì)CMAs的影響, 由于具備顯著的經(jīng)濟(jì)效益優(yōu)勢(shì)而被廣泛應(yīng)用。通過篩選設(shè)計(jì), 不僅能確定不影響CMAs的參數(shù)及其工作條件, 還可獲得部分參數(shù)的最優(yōu)值, 從而減少優(yōu)化階段需研究的CMPs數(shù)量, 降低實(shí)驗(yàn)次數(shù)。此外, 基于篩選實(shí)驗(yàn)獲得的參數(shù)范圍, 可進(jìn)一步調(diào)整以獲得最佳結(jié)果。

在篩選階段, 通常采用兩水平設(shè)計(jì), 以較少的實(shí)驗(yàn)次數(shù)研究盡可能多的參數(shù)。其中Plackett-Burman設(shè)計(jì)(PBD)和部分因子設(shè)計(jì)(fractional factorial design, FFD)為最常用的方法, 尤其適用于因子數(shù)量≥5的情況。若根據(jù)現(xiàn)有信息能合理規(guī)劃后續(xù)優(yōu)化設(shè)計(jì), 有時(shí)也可基于先驗(yàn)知識(shí)或初步單變量實(shí)驗(yàn)直接決策, 而不必開展篩選研究。

1.4.2 優(yōu)化設(shè)計(jì)

優(yōu)化階段通常采用響應(yīng)曲面方法(response surface methodology, RSM)來評(píng)估CMPs對(duì)CMAs的主要相互作用和二次效應(yīng)。與篩選階段相比, 優(yōu)化階段旨在評(píng)估模型是否存在曲率, 因此每個(gè)參數(shù)需至少研究3個(gè)水平, 實(shí)驗(yàn)次數(shù)相應(yīng)增加。該階段一般側(cè)重于研究連續(xù)CMPs對(duì)CMAs的影響, 例如色譜法中的梯度條件、流速、緩沖液濃度和pH值等。所考察的CMPs可基于篩選試驗(yàn)結(jié)果或直接從風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中選擇。

在優(yōu)化階段, 常用的對(duì)稱設(shè)計(jì)包括全因子設(shè)計(jì)(full factorial design, FD)、中心組合設(shè)計(jì)(central composite design, CCD)、Box-Behnken設(shè)計(jì)(Box-Behnken design, BBD)、田口設(shè)計(jì)(Taguchi design, TD)和Doehlert設(shè)計(jì)(Doehlert design, DD)。當(dāng)需要研究的CMPs數(shù)量較多時(shí), 可采用D-最優(yōu)設(shè)計(jì)(D-optimal design, DoD)以減少實(shí)驗(yàn)次數(shù)。此外, I-最優(yōu)、G-最優(yōu)和A-最優(yōu)設(shè)計(jì)也可用于特定模型的優(yōu)化, 這些設(shè)計(jì)可根據(jù)模型主效應(yīng)或系統(tǒng)復(fù)雜性包含二次項(xiàng), 并可用于篩選目的。優(yōu)化設(shè)計(jì)還包括混料設(shè)計(jì)(mixture design, MD)以及混料–過程變量設(shè)計(jì)(mixture process variable, MPV)。

1.5 MODR

根據(jù)ICH指南Q8, 分析方法的MODR等同于產(chǎn)品開發(fā)中的“設(shè)計(jì)空間”(design space, DS)。ICH指南Q14將MODR定義為“由兩個(gè)或多個(gè)分析方法參數(shù)的組合范圍組成, 在這些參數(shù)范圍內(nèi), 分析方法產(chǎn)生的結(jié)果始終符合ATP規(guī)定的目標(biāo)”。因此, MODR可被視為分析方法的穩(wěn)健性區(qū)域, 在MODR范圍內(nèi)調(diào)整參數(shù)將不被視為方法變更, 且在每個(gè)點(diǎn)上以特定概率水平保證方法性能的質(zhì)量。MODR越大, 方法滿足CMAs要求的穩(wěn)健性越強(qiáng)。計(jì)算MODR時(shí), 需考慮模型參數(shù)的不確定性及滿足CMAs要求的概率等因素, 常用工具包括蒙特卡洛模擬、貝葉斯建模和自舉法等。

1.6 分析方法控制策略

為保證分析方法的性能和質(zhì)量, 制定合適的控制策略至關(guān)重要。“控制策略”的概念首次出現(xiàn)在ICH Q8(R2)中, 并在ICH Q10和Q11中進(jìn)一步發(fā)展, 隨后在ICH Q14“分析方法開發(fā)”中擴(kuò)展至分析方法領(lǐng)域。分析方法控制策略(analytical control strategy, ACS)包括方法描述、待控制的分析參數(shù)及系統(tǒng)適用性測(cè)試(system suitability test, SST)。分析方法描述應(yīng)涵蓋分析測(cè)試的所有步驟, 如標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)、樣品和試劑的準(zhǔn)備, 儀器使用, 標(biāo)準(zhǔn)曲線生成, 結(jié)果計(jì)算公式及其他必要步驟。

與傳統(tǒng)方法的ACS相比, AQbD下的ACS可能沒有顯著差異, 但基于AQbD的ACS在分析方法參數(shù)的操作范圍內(nèi)提供了更大的靈活性, 允許參數(shù)在允許范圍內(nèi)波動(dòng)。此外, 由于ACS基于ATP、DoE實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和MODR制定, 它在分析方法性能與目的之間建立了更強(qiáng)的聯(lián)系。ACS應(yīng)在方法驗(yàn)證前確定, 并在驗(yàn)證完成后加以確認(rèn)。

1.7 方法驗(yàn)證

一旦建立ACS并將其納入分析方法生命周期, 下一步即可開展方法性能驗(yàn)證, 以確認(rèn)方法符合ATP的要求。驗(yàn)證的目的是識(shí)別不同實(shí)驗(yàn)室使用該方法時(shí)可能引入的變異來源, 并加深對(duì)方法的整體理解, 以確保其始終符合ATP的規(guī)定。為此, 需制定驗(yàn)證方案以確認(rèn)方法性能, 并遵循ICH Q2等相關(guān)驗(yàn)證指南。

1.8 持續(xù)改進(jìn)

經(jīng)驗(yàn)證的方法投入日常使用后, 作為持續(xù)性能維護(hù)的一部分, 應(yīng)建立持續(xù)收集、評(píng)估和分析與分析方法性能相關(guān)的信息和數(shù)據(jù)的程序。通過性能監(jiān)控系統(tǒng)、糾正預(yù)防系統(tǒng)及變更管理系統(tǒng)等工具, 實(shí)現(xiàn)對(duì)分析方法的持續(xù)監(jiān)測(cè)與改進(jìn)。例如, 預(yù)先設(shè)定OOT標(biāo)準(zhǔn), 使用統(tǒng)計(jì)過程控制(statistical process control, SPC)圖或其他工具跟蹤系統(tǒng)適用性數(shù)據(jù)或方法相關(guān)調(diào)查。這種持續(xù)監(jiān)測(cè)使分析人員能夠檢測(cè)、識(shí)別并解決方法的異常; 當(dāng)出現(xiàn)不符合時(shí), 及時(shí)記錄并采取行動(dòng)。此外, 可將風(fēng)險(xiǎn)管理和風(fēng)險(xiǎn)溝通工具嵌入工作流程, 必要時(shí)基于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果實(shí)施部分或完整的再驗(yàn)證。

 

2AQbD在生物藥物分析方法開發(fā)中的應(yīng)用現(xiàn)狀

AQbD是一種系統(tǒng)的方法論, 旨在確保“在合適的時(shí)間使用合適的方法”, 通過了解和控制變異源, 并在MODR范圍內(nèi)工作, 以確保監(jiān)管的靈活性。近年來, AQbD在化學(xué)藥、中藥等領(lǐng)域的分析方法開發(fā)中已廣泛應(yīng)用, 涉及多種理化分析技術(shù), 包括液相色譜法(liquid chromatography, LC)、紫外–可見分光光度法(ultraviolet-visible spectrophotometry, UV-Vis)、毛細(xì)管電泳法(capillary electrophoresis, CE)、超臨界流體色譜法(supercritical fluid chromatography, SFC)、高效薄層色譜法(high-performance thin-layer chromatography, HPTLC)以及一些分析聯(lián)用技術(shù), 如UPLC-MS、LC MS/MS和GC-MS/MS等。

隨著對(duì)AQbD理念理解的深入, 其在生物藥物分析方法開發(fā)中的應(yīng)用也逐漸推廣。盡管AQbD在不同藥物領(lǐng)域的應(yīng)用流程相似, 但由于生物藥物的復(fù)雜性, 其分析方法開發(fā)仍面臨挑戰(zhàn)。因此, 實(shí)際應(yīng)用中需根據(jù)方法特點(diǎn)和需求保持靈活性。本節(jié)將通過不同的生物藥物分析方法開發(fā)實(shí)例, 展示AQbD在該領(lǐng)域的具體應(yīng)用場(chǎng)景, 以期為生物藥物分析方法開發(fā)提供參考。

2.1 液相色譜法(LC)

根據(jù)文獻(xiàn)檢索, LC作為分離技術(shù)的“金標(biāo)準(zhǔn)”, 不僅在化學(xué)小分子領(lǐng)域是最常見的基于AQbD理念開發(fā)和優(yōu)化的分析技術(shù), 在生物藥物領(lǐng)域也得到廣泛應(yīng)用。

Nompari等基于AQbD理念開發(fā)了一種快速、選擇性好、靈敏度高的超高效液相色譜檢測(cè)方法(ultra-high-performance liquid chromatography, UHPLC), 用于檢測(cè)乙型腦膜炎疫苗Bexsero上清中的抗原含量。Bexsero是首個(gè)獲批用于2月齡及以上個(gè)體主動(dòng)免疫的疫苗, 用于預(yù)防B群腦膜炎奈瑟菌引起的侵襲性疾病, 其未吸附抗原含量是關(guān)鍵質(zhì)量屬性。該研究以準(zhǔn)確定量Bexsero的5個(gè)活性蛋白成分并實(shí)現(xiàn)基線分離為目標(biāo), 選擇了RP-UHPLC作為分析技術(shù)。研究以奈瑟菌肝素結(jié)合抗原的容量因子、抗原峰分離度和峰面積作為CMAs, 基于Ishikawa圖評(píng)估識(shí)別可能影響CMAs的CMPs, 并通過預(yù)實(shí)驗(yàn)優(yōu)化了檢測(cè)器類型、樣品表面活性劑等CMPs。在實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)階段, 采用兩輪非對(duì)稱篩選矩陣和CCD, 系統(tǒng)評(píng)估了樣品小瓶類型、濃度、進(jìn)樣量、色譜柱類型等因素對(duì)CMAs的影響, 并通過RSM和蒙特卡洛模擬確定了CMPs的MODR。最終優(yōu)化的條件使抗原在5min內(nèi)實(shí)現(xiàn)完全分離。在方法驗(yàn)證階段, 研究人員通過全因子設(shè)計(jì)進(jìn)行耐用性測(cè)試, 并按照ICH Q2指南開展驗(yàn)證, 結(jié)果表明方法具備良好的選擇性、線性、準(zhǔn)確度(回收率90.9%~115.9%)和精密度(重復(fù)性RSD為1.7%, 中間精密度RSD為2.8%~8.4%), 且定量限低至0.5μg·mL-1, 可用于Bexsero疫苗的常規(guī)分析。此外, 還考察了分析人員、色譜柱批次、樣品制備等日常使用中易變因素對(duì)結(jié)果的影響, 進(jìn)一步證實(shí)了方法的穩(wěn)健性。該研究首次將AQbD應(yīng)用于疫苗質(zhì)量控制, 展示了其在復(fù)雜生物藥物分析方法開發(fā)中的系統(tǒng)性和科學(xué)性, 為類似產(chǎn)品的質(zhì)量控制提供了可借鑒的開發(fā)框架。

Moineau等報(bào)道了應(yīng)用AQbD建立了一種高效陰離子交換色譜–脈沖安培檢測(cè)法(high-performance anion-exchange chromatography with pulsed ampero metric detection, HPAEC-PAD), 用于定量市售六價(jià)液體疫苗中非吸附多糖—聚核糖核糖醇磷酸酯(polyribosyl ribitol phosphate, PRP)的含量及其去聚合PRP的百分比。HPAEC-PAD是一種已建立的多糖變體檢測(cè)方法, 其分析步驟包括低速離心提取非吸附PRP、超速離心分離去聚合多糖與原生共軛多糖, 隨后在堿性條件下將PRP水解為二糖并進(jìn)行HPAEC-PAD分析。研究中, AQbD用于優(yōu)化超速離心和色譜分離階段的關(guān)鍵實(shí)驗(yàn)參數(shù)。首先, 基于歐洲藥典要求和液相色譜標(biāo)準(zhǔn), 制定了ATP。同時(shí), 根據(jù)放行標(biāo)準(zhǔn)和先前色譜法相關(guān)的歷史驗(yàn)證數(shù)據(jù), 明確了方法的專屬性、范圍、準(zhǔn)確度、精密度和定量限等性能指標(biāo)的可接受標(biāo)準(zhǔn)。隨后, 采用FMEA對(duì)可能影響方法精度和準(zhǔn)確性的CMPs進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估, 識(shí)別了7個(gè)高風(fēng)險(xiǎn)CMPs, 包括超速離心的速度、溫度、時(shí)間、超速離心后在上清液回收之前的保持時(shí)間以及色譜分析中流動(dòng)相的氦氣壓力、存儲(chǔ)時(shí)間和自動(dòng)進(jìn)樣器中的樣品存儲(chǔ)時(shí)間。接下來, 采用Ishikawa圖的方式展示了上述7個(gè)參數(shù)對(duì)分析方法精度的影響。這與多數(shù)文獻(xiàn)中風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估先采用Ishikawa圖工具羅列所有可能影響CMAs的CMPs, 再采用FMEA進(jìn)行打分排序的方式略有不同; 而且, 該研究中FMEA評(píng)分與常規(guī)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估也不同, 未考慮可檢測(cè)性, 僅基于嚴(yán)重性和發(fā)生概率計(jì)算RPN。這可能是因?yàn)閿M優(yōu)化的方法已獲批準(zhǔn), 研究人員對(duì)其有充分理解, 因此風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估策略根據(jù)實(shí)際情況作了調(diào)整。在實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)階段, 采用L18田口正交設(shè)計(jì)研究了7個(gè)CMPs對(duì)結(jié)果的影響, 并通過18輪實(shí)驗(yàn)確定了每個(gè)CMP的MODR。最終, 基于對(duì)方法的理解和耐用性研究, 建立了ACS。該研究展示了AQbD在優(yōu)化已批準(zhǔn)分析方法中的應(yīng)用, 顯著提升了方法的穩(wěn)健性和可操作性, 為復(fù)雜疫苗產(chǎn)品的質(zhì)量控制提供了有力支持。同時(shí), 與傳統(tǒng)方法相比, 基于AQbD優(yōu)化的方法參數(shù), 未來在定義的MODR范圍內(nèi)變動(dòng)時(shí), 都將被接受和認(rèn)可, 這為變更管理提供了更大的靈活性。

2.2 酶聯(lián)免疫吸附法(ELISA) 

ELISA作為最常用的免疫化學(xué)方法之一, 廣泛用于蛋白疫苗抗原含量、體外效價(jià)或蛋白藥物結(jié)合活性的測(cè)定。以下案例展示了如何在免疫分析方法開發(fā)中實(shí)施AQbD。

Yarovoi等將AQbD應(yīng)用于四價(jià)疫苗候選物體外相對(duì)效力測(cè)定放行方法的開發(fā)。研究首先制定了ATP, 明確了方法的用途、開發(fā)周期及性能要求?；贏TP對(duì)精密度、耐用性、樣品類型和檢測(cè)通量的要求, 選擇ELISA作為開發(fā)技術(shù)。隨后, 使用Ishikawa圖識(shí)別可能影響方法性能的因素, 并通過因果矩陣對(duì)其進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)排序, 以確定需優(yōu)化或控制的關(guān)鍵因素。在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中, 研究團(tuán)隊(duì)采用FMEA計(jì)算RPN, 綜合考慮嚴(yán)重性、發(fā)生概率和可檢測(cè)性。通過棋盤滴定法初步探究了實(shí)驗(yàn)條件, 并根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果確定因子范圍, 開展后續(xù)DoE研究。DoE設(shè)計(jì)采用Design Expert軟件完成, 篩選階段使用FFD, 優(yōu)化階段采用五水平半?yún)^(qū)CCD?；诤Y選結(jié)果, 將堿性磷酸酶偶聯(lián)抗體和底物顯色時(shí)間等參數(shù)控制在最優(yōu)水平, 并對(duì)捕獲和檢測(cè)條件進(jìn)行優(yōu)化。最終, 通過第二輪CCD確認(rèn)最優(yōu)條件, 并采用完全巢式方差分析和Minitab軟件評(píng)價(jià)方法的精密度。該研究系統(tǒng)展示了AQbD在ELISA方法開發(fā)中的應(yīng)用, 通過風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)優(yōu)化關(guān)鍵參數(shù), 顯著提升了方法的精密度和耐用性, 為疫苗效力測(cè)定提供了可靠的分析工具。

Han等基于AQbD理念開發(fā)了一種通用雙抗體夾心ELISA法, 用于檢測(cè)嚴(yán)重急性呼吸綜合征冠狀病毒2型(severe acute respiratory syndrome coronavirus2, SARS-CoV-2)蛋白亞單位疫苗的抗原含量。研究中, 采用豬抗SARS-CoV-2蛋白受體結(jié)合區(qū)域(receptor-binding domain, RBD)多克隆抗體作為包被抗體, 辣根過氧化物酶(horseradish peroxidase, HRP)標(biāo)記的單克隆抗體20D8作為檢測(cè)抗體。通過風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估, 研究確定了包被抗體和酶標(biāo)抗體濃度、抗原抗體孵育及顯色溫度、抗原抗體孵育時(shí)間及顯色培養(yǎng)時(shí)間等CMPs, 并以信噪比作為CMA。采用JMP軟件進(jìn)行定制化實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì), 并通過蒙特卡洛模擬確定了各參數(shù)的MODR。方法驗(yàn)證指標(biāo)通過BMV®軟件計(jì)算, 抗原含量則采用Biostat®軟件中的量反應(yīng)平行線法進(jìn)行定量分析。經(jīng)驗(yàn)證, 該方法具有足夠的特異性和準(zhǔn)確度, 精密度≥90%, 在70%~143%的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)范圍內(nèi), 方法能力指數(shù)>0.96, 且誤判概率<0.39%; 另外, 可檢測(cè)5個(gè)不同廠家的SARS-CoV-2蛋白亞單位疫苗抗原, 展示了其廣泛的適用性。該研究開發(fā)的通用ELISA方法不僅解決了SARS-CoV-2疫苗抗原含量檢測(cè)的技術(shù)瓶頸, 還為已上市、緊急使用及研發(fā)中的疫苗提供了高效、可靠的分析工具, 體現(xiàn)了AQbD在生物藥物分析方法開發(fā)中的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

在另一項(xiàng)研究中, Rodríguez等基于AQbD工具開發(fā)了一種簡(jiǎn)便可靠的間接ELISA方法, 用于檢測(cè)針對(duì)重組SARS-CoV-2蛋白R(shí)BD的人IgG。研究中, 使用HEK293細(xì)胞生產(chǎn)和純化的SARS-CoV-2蛋白R(shí)BD作為捕獲抗原, 兔抗人IgG-HRP作為檢測(cè)抗體。以提高陽性血清與陰性血清的信號(hào)比為目標(biāo), 研究對(duì)包被抗原用量和兔抗人IgG-HRP稀釋度進(jìn)行了三水平全因子設(shè)計(jì), 包含4個(gè)中心點(diǎn), 共完成13次實(shí)驗(yàn)。采用Stat-Ease Design-Expert軟件分析數(shù)據(jù), 并通過分層多項(xiàng)式模型擬合信號(hào)比。在響應(yīng)優(yōu)化階段, 應(yīng)用滿意度函數(shù)確定了最佳條件, 并進(jìn)行了驗(yàn)證。通過Cohen's kappa統(tǒng)計(jì)量評(píng)估, 該方法與參考方法RT-PCR的一致性達(dá)到0.92, 表明其具有較高的可靠性。該研究開發(fā)的間接ELISA方法操作簡(jiǎn)便、結(jié)果可靠, 不僅可用于檢測(cè)病毒暴露, 還具備評(píng)估保護(hù)性免疫的潛力, 展示了AQbD在高通量免疫分析方法開發(fā)中的高效性和實(shí)用性。

2.3 毛細(xì)管電泳法(CE) 

CE系基于電場(chǎng)中電荷分子的差異遷移進(jìn)行分離, 目前已成功用于生物藥物活性成分及相關(guān)變異體的檢測(cè)。

van Tricht等基于AQbD開發(fā)了一種快速穩(wěn)健的CE方法, 用于定量生產(chǎn)全工藝段樣品中的完整腺病毒顆粒。傳統(tǒng)方法如定量聚合酶鏈?zhǔn)椒磻?yīng)(quantitative polymerase chain reaction, qPCR)和陰離子交換HPLC(anion exchange HPLC, AEX-HPLC)分別存在耗時(shí)長(zhǎng)、成本高、重復(fù)性差或回收率低等問題, 難以滿足全工藝段樣品的定量需求。因此, 該研究以開發(fā)一種可在一天內(nèi)完成分析, 且能對(duì)0.5×1011~1.5×1011·mL-1的完整腺病毒顆粒實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確精密定量作為ATP, 同時(shí)還期望建立的方法可用于上游工藝(upstream processing, USP)和下游工藝(downstream processing, DSP)樣品的定量分析。CE因其對(duì)化學(xué)小分子、多肽、蛋白質(zhì)及顆粒的高效分辨能力而被選為替代方法。研究中, 從USP和DSP中選取具有代表性的一組樣本, 用于優(yōu)化完整腺病毒顆粒與其他基質(zhì)成分的分離。通過全因子設(shè)計(jì), 優(yōu)化了Tris濃度、N-三(羥甲基)甲基甘氨酸濃度、分離電壓和毛細(xì)管有效長(zhǎng)度4個(gè)CMPs, 并采用JMP統(tǒng)計(jì)軟件確定了各參數(shù)的MODR。方法開發(fā)完成后, 研究人員選取了裂解收獲液、澄清收獲液、陰離子交換純化液、超濾液和原液等5個(gè)代表性樣品進(jìn)行驗(yàn)證, 并與傳統(tǒng)方法結(jié)果進(jìn)行比較。結(jié)果顯示, 基于AQbD開發(fā)的CE方法能夠精確定量含有細(xì)胞碎片、裂解液、宿主細(xì)胞蛋白、DNA、鹽和去污劑等復(fù)雜基質(zhì)的腺病毒樣品, 加樣回收率為95%~110%, 中間精密度RSD為7.8%(n=18), 重復(fù)性RSD為2.1%~4.8%(n=18), 顯著優(yōu)于傳統(tǒng)方法(qPCR和AEX-HPLC重復(fù)性RSD一般分別為10%和25%)。該研究開發(fā)的CE方法不僅解決了腺病毒顆粒定量中的技術(shù)難題, 還為疫苗生產(chǎn)過程中的質(zhì)量控制提供了高效、可靠的分析工具, 展示了AQbD在復(fù)雜生物樣品分析方法開發(fā)中的優(yōu)勢(shì)。

另外, Simeoni等報(bào)道了采用AQbD理念開發(fā)了還原型毛細(xì)管電泳法(reduced capillary electrophoresis sodium dodecyl sulfate, rCE-SDS), 以取代SDS-聚丙烯酰胺凝膠電泳(SDS-polyacrylamide gel electrophoresis, SDS-PAGE)作為商品化單克隆抗體產(chǎn)品的放行和穩(wěn)定性測(cè)試方法, 展示了如何通過AQbD對(duì)過時(shí)技術(shù)進(jìn)行更新。研究中, 首先明確了方法的預(yù)期用途: 在還原條件下分析和定量IgG1X變體, 以替代SDS-PAGE。盡管RP-HPLC和rCE-SDS均可滿足ATP要求, 但rCE-SDS對(duì)IgG1X片段的分離度更優(yōu), 且符合USP通則“重組治療性單克隆抗體分析方法”的推薦, 因此被選為目標(biāo)方法。通過Ishikawa圖進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估, 確定了重鏈峰拖尾因子、非糖基化重鏈峰分離度等CMAs和遷移電壓、緩沖液稀釋度和樣品pH等CMPs。隨后, 采用MODDE軟件進(jìn)行DoE優(yōu)化設(shè)計(jì), 確定了方法的MODR。方法開發(fā)完成后, 按ICH Q2指南進(jìn)行全面驗(yàn)證, 并通過橋接研究比較了rCE-SDS與SDS-PAGE在檢測(cè)IgG1X變體方面的一致性。結(jié)果顯示, 兩種方法均能指示樣品穩(wěn)定性, 但rCE-SDS比SDS-PAGE更靈敏, 測(cè)得的雜質(zhì)總量更高, 而且對(duì)于SDS-PAGE無法定量的非糖基化重鏈也可進(jìn)行定量, 通過建立兩種方法測(cè)定結(jié)果間的轉(zhuǎn)換因子補(bǔ)償了靈敏度差異, 避免了歷史數(shù)據(jù)的丟失, 為方法變更提供了支持。該研究展示了AQbD在方法變更中的應(yīng)用, 通過系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì), 成功開發(fā)了更靈敏、更可靠的rCE-SDS方法, 為單克隆抗體產(chǎn)品的質(zhì)量控制提供了高效工具。

2.4 其他分析技術(shù)

除上述分析技術(shù)外, AQbD工具還可應(yīng)用于生物藥物其他方法的開發(fā)和優(yōu)化。

Yao等基于AQbD理念開發(fā)了一種UV-Vis方法, 用于測(cè)定L-天冬酰胺酶(L-ASNase)的活性, 以滿足藥品質(zhì)量控制的需求。研究中, ATP被定義為開發(fā)一種操作簡(jiǎn)單、省時(shí)且成本低, 能夠準(zhǔn)確精密測(cè)定L-ASNase藥物制劑的活性的方法。通過對(duì)Nessler法、Berthelot法、吲哚克辛法、谷氨酸脫氫酶法和天冬氨酸轉(zhuǎn)氨酶法的性能特征、操作便捷性和成本進(jìn)行比較, Nessler法被選為目標(biāo)開發(fā)技術(shù)。研究評(píng)估了測(cè)定過程的每個(gè)步驟, 包括溶液制備、實(shí)驗(yàn)操作和數(shù)據(jù)處理, 確定了450nm處的吸光度值(A450nm)及其精密度作為CMAs; 而CMPs分別從Nessler方法和酶活性反應(yīng)條件進(jìn)行評(píng)估, 其中Nessler方法選擇CKI/CHgI2、CNaOH/CHgI2、CHgI2final和反應(yīng)時(shí)間作為4個(gè)CMPs, 而酶活性反應(yīng)條件選擇了反應(yīng)溫度、L-天冬酰胺濃度、緩沖液pH值和KH2PO4濃度4個(gè)對(duì)L-ASNase活性有顯著影響的CMPs。最終, 該方法的MODR為Nessler法和酶活性反應(yīng)條件MODR的組合。通過設(shè)置系統(tǒng)適用性要求, 以保證方法性能的一致性, 并建立了ACS。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明, 基于AQbD開發(fā)的UV-Vis法能夠有效測(cè)定加壓處理和未加壓處理的L-ASNase活性。該研究展示了AQbD在酶活性測(cè)定方法開發(fā)中的應(yīng)用, 通過系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì), 成功開發(fā)了一種高效、可靠的UV-Vis方法, 為L(zhǎng)-ASNase制劑的質(zhì)量控制提供了有力支持。

Pathak等基于AQbD理念開發(fā)了一種新型天然聚丙烯酰胺凝膠電泳法(native gel electrophoresis, N-PAGE), 作為分析單克隆抗體聚集體的低成本工具, 并與現(xiàn)行金標(biāo)準(zhǔn)分子排阻色譜法(size exclusion chromatography, SEC)進(jìn)行了比較。SEC設(shè)備昂貴且存在固定相與分析物二次相互作用導(dǎo)致洗脫時(shí)間較長(zhǎng)等問題, 研究提出了將N-PAGE作為正交分析方法。研究中, 首先對(duì)運(yùn)行緩沖液pH值、摩爾濃度、氨基己酸濃度、凝膠緩沖液pH值、上樣染料、樣品濃度和運(yùn)行電壓等參數(shù)進(jìn)行了初篩。隨后, 通過兩輪DoE設(shè)計(jì)優(yōu)化分離膠條件和凝膠百分含量。第一輪DoE以運(yùn)行緩沖液pH值、摩爾濃度、氨基己酸濃度和凝膠緩沖液摩爾濃度為CMPs, 聚集體條帶數(shù)為CMA, 采用JMP軟件進(jìn)行實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。第二輪DoE采用三因素兩水平全因子設(shè)計(jì), 通過監(jiān)測(cè)聚集體條帶數(shù)量、擴(kuò)散情況及聚集百分比誤差評(píng)估分離質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明, N-PAGE與SEC在分析單克隆抗體聚集體方面具有相當(dāng)?shù)囊恢滦? 且成本顯著降低。該研究開發(fā)的N-PAGE方法不僅為單克隆抗體聚集體分析提供了一種低成本、高效的替代方案, 還展示了AQbD在優(yōu)化電泳方法中的應(yīng)用潛力, 為生物藥物質(zhì)量控制提供了新的工具。

Kochling等基于AQbD理念開發(fā)了一種具有通用性的平臺(tái)分析方法, 用于分析蛋白質(zhì)的不同關(guān)鍵質(zhì)量屬性, 展示了AQbD在平臺(tái)方法開發(fā)中的潛力。研究中, 考慮到肽圖分析、氧化物檢測(cè)和C末端變異體分析具有相同的樣品前處理步驟(還原、烷基化和脫鹽), 研究人員將這三種方法的開發(fā)同步進(jìn)行, 以優(yōu)化資源利用。根據(jù)分析目標(biāo), 分別選擇UHPLC-UV、UHPLC-MS和UHPLC-UV作為肽圖、氧化物和C末端變異體擬開發(fā)的分析方法。開發(fā)過程中, 既有對(duì)三種方法共有的步驟樣品前處理?xiàng)l件的考慮, 也有針對(duì)每種方法各自不同的檢測(cè)特點(diǎn)特定的考慮, 其中風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估均采用Ishikawa進(jìn)行, 色譜方法開發(fā)軟件采用Drylab。在肽圖分析中, 研究以兩個(gè)關(guān)鍵肽段的酶切錯(cuò)切量為CMA, 還原時(shí)間、還原溫度、烷基化時(shí)間和烷基化溫度為CMPs, 通過全因子設(shè)計(jì)和RSM確定了前處理的通用條件和MODR。在氧化物L(fēng)C-MS定量分析中, 研究以待測(cè)峰與相鄰峰的分離度(Rs)為CMA, 評(píng)估了去溶劑化氣體流量和溫度的影響。對(duì)于C末端變異體分析, 研究人員通過Drylab軟件進(jìn)行全因子設(shè)計(jì)模擬, 優(yōu)化了色譜分離條件, 將開發(fā)時(shí)間從1~3個(gè)月縮短至1周左右。該研究通過AQbD策略成功開發(fā)了通用的平臺(tái)分析方法, 顯著縮短了開發(fā)時(shí)間并降低了成本。其系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)為蛋白質(zhì)多屬性分析提供了高效、可靠的解決方案, 展示了AQbD在平臺(tái)方法開發(fā)中的顯著優(yōu)勢(shì)。

 

3總結(jié)與展望

AQbD是一種基于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的系統(tǒng)開發(fā)策略, 旨在開發(fā)高質(zhì)量的分析方法, 提升方法性能, 同時(shí)滿足監(jiān)管靈活性, 確保方法在穩(wěn)健的MODR范圍內(nèi)運(yùn)行, 避免方法轉(zhuǎn)移過程中的故障。其核心是在方法設(shè)計(jì)和開發(fā)階段, 聚焦于對(duì)最終產(chǎn)品質(zhì)量有重要影響的因素的理解和控制, 包括方法選擇、樣品前處理、儀器性能等。通過系統(tǒng)研究這些因素, 可以更好地預(yù)測(cè)和控制方法性能, 從而實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的藥物分析。

為支持AQbD的實(shí)施, ICH、USP及BP陸續(xù)發(fā)布了相關(guān)指南。其中, ICH于2023年11月發(fā)布的Q14與Q2(R2)指南終稿, 提供了全球統(tǒng)一的協(xié)議框架, 并在關(guān)鍵要素和術(shù)語上達(dá)成一致, 以推動(dòng)分析方法的全生命周期管理。根據(jù)文獻(xiàn)調(diào)研表明, AQbD在化學(xué)小分子藥物和中藥分析方法開發(fā)中已廣泛應(yīng)用, 而生物藥物由于其復(fù)雜性, 給分析方法的開發(fā)帶來挑戰(zhàn), 使AQbD在該領(lǐng)域的應(yīng)用尚處于起步階段。盡管如此, 這一系統(tǒng)化的開發(fā)策略正逐步得到認(rèn)可和推廣。AQbD可有效應(yīng)用于疫苗、單抗、重組蛋白藥物及酶等多種生物藥物領(lǐng)域, 既可用于全新方法的開發(fā), 也可用于已批準(zhǔn)方法的優(yōu)化或替代。此外, 它不僅適用于高純度原料藥或制劑的活性成分及雜質(zhì)分析, 還適用于中間品及強(qiáng)制降解產(chǎn)物等不同工藝階段的產(chǎn)品分析。涉及的分析手段既包括色譜法、CE、LC-MS等理化分析技術(shù), 也包括ELISA、PAGE等免疫分析方法, 甚至在平臺(tái)分析方法開發(fā)中也有嘗試。

從不同方法的開發(fā)和優(yōu)化流程可以看出, AQbD開發(fā)策略并非固定模式, 而是基于實(shí)際開發(fā)目的和便捷性, 有選擇性地涵蓋重點(diǎn)要素。在實(shí)際應(yīng)用中, AQbD強(qiáng)調(diào)建立分析方法的設(shè)計(jì)空間, 即在特定參數(shù)范圍內(nèi)確保方法的穩(wěn)健性和可靠性, 通常涉及優(yōu)化條件的確定及對(duì)潛在變化的敏感性評(píng)估。與傳統(tǒng)開發(fā)方法相比, AQbD開發(fā)策略的優(yōu)勢(shì)在于分析方法可在全生命周期管理中進(jìn)行持續(xù)改進(jìn), 即基于開發(fā)過程中的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)不一定可以獲得“滿分”方法, 但可以通過在日常使用中的持續(xù)監(jiān)測(cè), 繼續(xù)改進(jìn)解決該方法仍然存在的缺點(diǎn)。隨著各種創(chuàng)新生物藥的迅猛發(fā)展, 基于多技術(shù)聯(lián)合分析的場(chǎng)景越來越多, 比如CE與MS聯(lián)用, 流式細(xì)胞術(shù)與MS聯(lián)用, qPCR與高通量測(cè)序聯(lián)用等, 由于AQbD策略可實(shí)現(xiàn)從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的模式轉(zhuǎn)變, 將通過理念創(chuàng)新與監(jiān)管協(xié)同, 為這些復(fù)雜的生物分析方法開發(fā)提供便捷和保障, 并有望將生物藥分析方法開發(fā)效率提升30%~50%, 同時(shí)降低驗(yàn)證失敗率和方法生命周期內(nèi)的管理成本。當(dāng)然, 為了充分利用AQbD在分析方法開發(fā)中的優(yōu)勢(shì), 分析人員需具備深厚的專業(yè)知識(shí)和敏銳度, 針對(duì)不同方法的特點(diǎn), 制定有針對(duì)性的開發(fā)策略, 以有效管理知識(shí)和風(fēng)險(xiǎn), 提高數(shù)據(jù)質(zhì)量并降低重新開發(fā)和驗(yàn)證的成本?；陂_發(fā)經(jīng)驗(yàn), 分析人員可不斷建立新的知識(shí)空間, 并將其應(yīng)用于后續(xù)工作。

盡管AQbD在生物藥物分析方法開發(fā)中顯著提升了分析效率并減少了資源消耗, 但仍面臨一些挑戰(zhàn)。例如, 生物藥物分析方法開發(fā)本身的復(fù)雜性、對(duì)設(shè)備和技術(shù)的高要求、人員培訓(xùn)及知識(shí)管理和風(fēng)險(xiǎn)管理的綜合性等問題, 仍需在成本效益之間取得平衡。未來, 隨著技術(shù)的發(fā)展和經(jīng)驗(yàn)的積累, AQbD有望在生物藥物分析領(lǐng)域發(fā)揮更重要的作用。通過深入研究AQbD的應(yīng)用, 可以更好地理解其原理, 并為其進(jìn)一步發(fā)展提供有價(jià)值的參考。