超越SOPs：将严谨的QbD引入分析方法开发之中
由于QbD（质量源于设计）所蕴含的理念和技术逐渐成为制药行业的第二大基本原则，其应用领域也正日益扩展。而分析方法开发则是QbD当前的重点关注领域。分析方法的开发、验证和实施过程与产品开发极其相似，且可以从QbD所推崇的系统化的科学方法中获益。
由于药物开发和制造离不开可靠的分析数据，这就迫切需要在分析方法开发上做到更加严谨。一种全新的QbD方法，即分析QbD（AQbD），逐步被视为未来的发展方向。
分析方法开发的目标是要开发、验证并实施一种方法，该方法能为所需信息提供准确必要的分析，并且在任何情况下都可实现上述目标。首先，我们要明确进行测量的确切原因，这与常规QbD中为明确产品临床性能的目标所做的第一步是一样的。
一旦确定了这一点，这一过程将帮助我们形成认识和理解，以便控制那些在评估方法中能决定分析性能的关键元素的方方面面。这能切实反映出QbD在充分设计空间内的工作模型
本文将介绍AQbD并审视围绕它不断衍生的术语和方法。我们将以激光衍射粒度分析为模型，研究应用AQbD的实际步骤，并将探讨该仪器装置的各项特点，以期能在选择采用这种相对较新的方法时有所裨益。
QbD原理介绍
为了更好地探讨AQbD，我们需首先回顾大家广为接受的QbD定义。QbD的定义最早出现在国际药品注册协调会议文件Q8（R2）中，其对QbD的解释如下：
QbD是一种基于合理科学和质量风险管理的系统化开发方法，旨在预先确定目标，并强调对产品和过程的认识及过程控制。
QbD工作流程清楚地展示了这种系统化的方法。首先，我们需确定目标药品的质量概况（QTPP），明确应交付什么样的产品。其次，我们要明确为获得产品性能必须加以控制的各种变量，以及实施控制的最佳方式。
| 产品开发 | 分析方法开发 |
| 目标产品概况 | 分析目标概况 |
| 关键质量特性 | 关键质量特性 |
| 风险评估 | 风险评估 |
| 设计空间 | 方法的可操作 设计范围 |
| 控制策略 | 控制策略 |
| 全生命周期管理 | 全生命周期管理 |
首先我们要确定性能，包括关键质量参数（CQAs）、关键工艺参数（CPPs）和关键材料特性（CMAs）。其次我们应定义设计空间。设计空间是过程的作业范围，它包含了确切的CPP和CMAs范围，以确保CQA能够稳定实现。
最后一步是确定所需控制策略，将作业限定在指定的设计空间，同时该控制策略贯穿于整个药物生命周期不断完善的过程中。事实上，QbD的一大亮点在于利用它可在设计空间内进行持续优化，而无需进一步的监管审批。
ICHQ8（R2）并没有明确提到分析方法的开发。然而，当我们寻求严谨的结构化方法来开发分析方法时，我们能从QbD的原始定义（如上所述）里那些带下划线的短语中找到直接响应。这种响应促成了AQbD的演变。
AQbD：将QbD引入分析方法开发
FDA在有关AQbD应用的指南[1]中强调了这种方法的潜在好处。其观点认为AQbD可以开发出一种稳健的、适用于整个产品生命周期的方法。如同QbD一样，能够遵守AQbD都与一定程度上的监管灵活性相关联，让大家可以改变某一方法设计空间的参数，这被称为方法的可操作设计区间（MODR）。
进行AQbD的第一步是分析目标概况（ATP），这与QTPP非常相似。ATP定义了分析方法开发过程的目标，将该方法得到的结果与总体QTPP相关。确定需要某种分析信息的原因、用途以及使用时间可以帮助制定ATP。有关性能特点的补充目标，如精度和可重复性，则源于对这些需求更加详尽的分析。
接下来我们须参照在ATP中定义的需求来确定一种合适的分析技术。一旦确定了这种技术，AQbD就会着重于方法的开发，包括相关联因素波动带来的风险评估：
· 分析方法
· 仪器配置和维护
· 测量参数
· 材料特性
· 环境条件
这一评估可以确定影响ATP的参数值，即CQAs。随后，我们通过实验设计（DOE）的方法来定义MODR。这是CQAs的作业范围，为ATP设定的目标提供源源不断的支持。而完成对MODR的定义后，我们即可实施合理的方法控制并可根据ICH
Q2中的指导进行方法验证。
和QbD一样，AQbD依据识别和处理变量的原则工作，以了解其潜在影响。通过识别分析设计空间，而不是应用一组固定的测量条件，AQbD可在医药产品的整个生命周期中，为应对日常分析中遇到的固有变化提供一种响应式方法。
该分析方法不仅在日常使用中十分有效，而且当该方法从研究实验室走向实际质量控制应用时，都能极大地降低潜在的失败风险。方法转化失败的根源通常可以追溯到对于常规操作环境的特性考虑不周及不能有效捕捉和传输确保测量有效的信息。应用AQbD能克服这些问题，并有可能消除代价高昂的人为失误。
AQbD实际操作案例：开发活性成分的粒度测量方法。
处理一项具体的分析案例有助于明确AQbD在实践中的应用。对微粉化活性药物成分粒径分布的测定及考察，旨在评估其是否适合下游工艺以及对于固体口服产品的生物利用度。
在这种情况下，ATP是在过程中的某个定位点测定粒度分布的手段，保证足够的精确度，能确保该材料的表现符合预期。
在实践中，所需的精度水平可能超过美国和欧洲药典[2，3]中的规定，但简便起见，我们假定美国药典和欧洲药典规定的验收标准足以满足要求。测量粒度分布有许多技术可用，但对于大多数药物应用领域，激光衍射是首选。因此，我们将这一AQbD实例建立在激光衍射粒度测量的基础上。
激光衍射简介
由于具有快速、无损并易于实现自动化的特点，激光衍射已经成为现代检测设备进行粒径测量的一种高效的常规技术。使用激光衍射粒度分析仪时，样品中的颗粒受到准直激光束的照射。
光遇到颗粒后以各种角度发生散射，大粒子主要产生角度小、强度高的散射光，而较小的粒子则以分布更加广泛的角度产生低强度信号。激光衍射系统测定颗粒产生的散射光强度与角度和波长的函数关系。应用适当的光散射模型，如米氏理论，可从测得的散射光图直接计算出粒度分布。
激光衍射法所需的样本制备工作相对较少，但必须使样品呈适当的分散状态，以使产生的数据具有代表性。
在本例中，需要测量活性药物成分的初级颗粒尺寸分布。这意味着，必须在测量之前将存在的所有团块材料分散开，以确保获取一致和相关的结果。此处所用确保完全分散的参数为CQA，即各种对检测结果的质量有直接影响的变量。因此，当涉及到定义激光衍射法的MODR时，以系统性的方式研究分散成为首要目标。
界定MODR的范围
当采用激光衍射测量粒度时会涉及到样品分散，必须在干法分散或湿法分散之间做出选择。干法分散是较好的选择，因为它：
可进行快速测量；
非常适用于对湿度敏感的材料；
适合相对较大的样本量，能实现多分散材料的可再现测量；
由于避免使用有机液体分散剂，因而对环境无害。
虽然干法分散具有上述优点，但它并非适用于所有类型的样品。干法分散需要用高速气流吸入样品。这种吸入的过程会使粒子受到巨大的剪切能量，并导致颗粒与颗粒或颗粒与容器壁发生碰撞，使各种团块分散开来。
这种方法可能破坏易碎材料。因为存在与雾化有关的风险，用这种方式处理高度活性成分时，也可能较为危险。因此，某些样品更适合于基于湿法分散的测量方法。
图3显示了一些与干法微粉化API粉末相关的CQA。在干法分散中，样品吸入过程中所施加的空气压力，是用来控制分散过程中能量输入的手段。这表明它是一项CQA。另一个考虑因素是样品的进料速率，因为它决定了分散过程中通过文丘里管的样品量，从而也就决定了分散效率。
同时还确定了样品的浓度，这反过来也会对测量过程本身产生影响。如果粒子数量或密度过低，则测量过程中的信噪比可能较低。相反，较高的颗粒密度会增加多重散射的风险，即光在检测之前与多个粒子相互作用，这种现象使得粒径计算更加复杂。
因此，采用干法分散进行激光衍射粒度测定时，进料速率成为另一项CQA。
因此，基于干法分散适用于我们的模型样品的前提，依据对该方法界定的CQA，上述评估是切合实际的，其中的另一个步骤——界定MODR范围，则是为了确定空气压力怎样影响分析结果。而能提供必要数据的实验，通常被称为压力滴定。
使用的仪器是马尔文Mastersizer 3000，它带有多个模块式干法分散单元，可以使颗粒分散强度与样品相匹配。较高的两条曲线是使用标准文丘里管干法分散单元进行测定的结果，而较低的曲线则是使用能提供更高分散能量的高能文丘里管所测得的结果。
干法分散的目的是为了使所有团块完全分散，而不破坏初级粒子。结果表明，粒径随着压力的增加而减小。这就提出了一个问题，即如何确定某个给定压力是按照要求打破团块，还是会对初级次粒子造成损坏。与作为参照的湿法分散测定对照，将有助于找到这一问题的答案，因为湿法分散几乎不会引起粒子破碎。
图4蓝色所示为湿法分散测定的结果。结果表明标准文丘里管在约3 巴的压力下可实现样品颗粒完全分散，而采用高能文丘里管则只需约1 巴的空气压力即可。
这些数据表明，以上两种文丘里管都可使用。然而，通过每种文丘里管对应的粒径与空气压力的函数关系曲线，可以看出，标准文丘里管是更好的选择。该图表明，采用标准文丘里管比高能文丘里管拥有更宽的有效工作范围。
这些结果表明，采用高能文丘里分散系统，空气压力发生任何细微的变化都会对粒径产生显著影响，从而降低该方法满足ATP的能力。而使用标准文丘里管，在3～4巴的压力范围内，粒径结果保持合理的一致性。因此，标准文丘里管能提供更稳定的测定结果。在这些数据基础上，对应合适的空气压力，可以对与其使用相关的工作范围作出判断。
方法验证
为确保建议的方法能满足ATP，无论测试方法如何变化，都不应使结果的精度超出预期范围以外，确定这一点至关重要。这就要求按照ICH Q2中概述的指导对该方法进行验证。
有两个概念对于确定粒径测定方法是否能实现目标来说十分重要：可重复性和可再现性。可重复性评估涉及同一样品的重复测定。因此，这将考验仪器的精确度、采样和分散过程的一致性。可再现性则是一个更宽泛的概念，它涉及多个操作者甚至多个分析系统装置。
对于可重复性测试，USP[2]和EP[3]都有建议的验收标准。对于接近粒径分布中心的中位数（Dv50）粒径值或其它接近的粒径值，小于10％的变异系数（COV）被认为是可以接受的。
而对于接近粒径分布边缘的粒径值，变异系数增至15%，如Dv10和Dv90，其分别代表占全体样本体积10%和90%的颗粒粒径低于此值。对于包含粒径小于10微米的样本，由于如此细小的粉末难以分散，变异系数要扩大一倍。
在我们的例子中，结果验收的标准按照药典指导执行，严格的MODR的定义要求任何变异源头都不应使数据的重现性超出这些限值。例如，分散中空气压力的控制是分析仪的功能之一。
作为一项CQA，如果空气压力要求控制在±0.1 巴范围内，就有必要进行实验，以确定这对所测量数据的可重复性和可再现性带来的影响。必须以这种方式对所有变化的潜在根源进行研究。
让AQbD更加简便的工具
QbD、AQbD强调对过程的充分理解，而非简单着眼于适用特定样品种类的一系列条件。这种方法的潜在优势已经凸显，但是要获取更多的信息，需要进行更大规模的实验。因而能够缓解与本研究相关负担的工具，自然也就受到欢迎。
这是一项软件功能，可以提供实时反馈，表明改变分析参数带来的影响。作为人工测量控制的一部分，用户可以实时手动修改参数；而该软件的SOP-player工具也可以在预定义的测量序列中设置参数。这种工具提供了迈向方法开发过程全自动化的第一步。
除了在方法开发过程中提供协助，还要求确保所收集数据的合理性，从而反映出该分析方法在解决产品变化和提供可再现结果两方面的能力。在这里，数据质量评估工具极具价值，有助于指导用户对好的方法进行定义。
马尔文Mastersizer 3000的数据质量评估工具的输出结果，并对测量过程提出了建议（例如：仪器的清洁度和校准），以及对分析过程的建议（例如：通过仪器获取的光散射数据和通过这些数据计算粒径分布的所选的光学模型之间的最佳匹配效果）。
这有助于解决在图4中突显出来的许多方法控制问题。当涉及到AQbD应用时，此类先进软件有重要作用，大幅减少与运行相关的分析负担。
前景展望
大约十年前推出的标准化作业程序（SOPs）在当时十分具有开创性。而现在，分析方法的开发正在超越对一组固定的测量参数进行简单定义。AQbD邀请分析师建立起强大的MODR安全分析工作空间。
在MODR内工作，可以确保结果始终符合规定的质量标准，同时又具有灵活性，以应对经常遇到的变化。与MODR范围界定随之而来的深入理解将确保分析方法在整个产品生命周期的有效应用，并大大简化了方法转移。
