Mise à jour de QbD: un regard en arrière et vers le futur pour voir comment QbD peut aider la pharmacie et d'autres industries à rationaliser et à optimiser les processus pour obtenir des résultats à la pointe de la technologie. La qualité dès la conception (QbD) concerne les processus, les produits et la compréhension clinique. Il y a cinq ans, mes collègues et moi avons lancé un Colonne QbD , qui se composait de neuf entrées. Je vous encourage à consulter les articles originaux dans la colonne QbD car ils sont toujours très pertinents aujourd'hui.
Avant de revoir la chronique, prenez un moment pour regarder ces quatre minutes vidéo de l'usine Sanofi du futur pour voir une mise en œuvre avancée de la biotechnologie, de la chimie, de la fabrication et des contrôles (CMC). Pour fabriquer correctement un produit médicamenteux, un processus de fabrication spécifique, des caractéristiques du produit et des tests de produit doivent tous être définis pour garantir que le produit est sûr, efficace et cohérent entre les lots.
La série de colonnes QbD donne un aperçu sous le capot de la façon dont l'industrie pharmaceutique développe et optimise les produits et les processus, afin qu'ils répondent aux exigences de l'usine du futur. Permettez-moi de vous donner un aperçu de chaque colonne:
- Présentation de QbD , qui couvre cinq sections:
- Qu'est-ce que QbD?
- Comment QbD améliore-t-il la qualité?
- Espace de conception dans QbD
- Rôle des expériences en QbD
- QbD et développement de médicaments
Ce sont toutes des sections très brèves conçues pour définir le contexte des colonnes suivantes.
- UNE Conception factorielle étude de cas basée sur la formulation d'une lotion stéroïdienne d'un produit générique. La conception a été définie pour optimiser huit attributs de qualité simultanément en réglant la température, le temps de mélange et le temps de refroidissement. Cette étude montre comment JMP simule les réponses pour visualiser comment la variabilité des paramètres au niveau des facteurs affecte la variabilité des réponses.
- Un QbD expérience factorielle fractionnaire . Le but de l'expérience est d'explorer le processus de préparation des nanosuspensions, une formulation populaire pour les médicaments insolubles dans l'eau. Les nanosuspensions impliquent des dispersions colloïdales de particules de médicament discrètes, qui sont stabilisées avec des polymères et / ou des tensioactifs. L'expérience comprend quatre facteurs à trois niveaux et un facteur à deux niveaux.
- Atteindre la robustesse avec les émulateurs stochastiques. Les émulateurs stochastiques ont été proposés pour la première fois dans Bates et coll., 2006 pour atteindre des performances robustes et conformes aux objectifs. Cette approche très puissante est implémentée dans JMP. La méthode est démontrée avec une étude de cas qui fait référence à la norme sur les changements d'échelle et post-approbation (SUPAC) du Centre FDA pour l'évaluation et la recherche des médicaments (CDER).
- Dessins de mélanges . Pour ces conceptions, l'accent est mis sur l'effet des proportions relatives des ingrédients dans une formulation, plutôt que sur leurs quantités absolues. La colonne montre des exemples de tracés ternaires et de profileurs conçus pour traiter les mélanges. L'exemple utilisé est une étude de cas sur le mélange de poudres. Les questions clés pour l'opération de mélange sont:
- Comment quantifier simultanément les composants des mélanges de poudres?
- Comment valider ou confirmer les résultats de la surveillance du processus de mélange de la technologie d'analyse de processus (PAT) via d'autres méthodes spectroscopiques rapides et pratiques?
- Comment lier l'échelle de contrôle et l'homogénéité de l'API et des excipients?
- Surfaces de réponse et expérimentation séquentielle. Dans cet article, une conception Placket Burman (PB) suivie d'une conception composite centrale (CCD) est présentée dans une étude de cas qui considère trois résultats immédiats d'une expérience sur les formulations: l'efficacité d'encapsulation (EE), la taille des particules et le potentiel zêta. De plus, chaque formulation a été diluée et divisée en échantillons pour le stockage, la moitié à 4 ° C et l'autre à 37 ° C. Ces échantillons ont été testés à des moments prédéterminés (jusqu'à 24 mois) pour détecter la perte de médicament actif pendant le stockage.
- Expériences de parcelle partagée . Ces expériences ont des facteurs difficiles à modifier qui sont difficiles à randomiser et ne peuvent être appliqués qu'au niveau du bloc. Une fois que le niveau d'un facteur difficile à modifier est défini, des expériences sont exécutées avec plusieurs autres facteurs qui maintiennent ce niveau fixe. L'étude de cas utilisée dans cette colonne, qui est issue de la recherche préclinique sur des modèles animaux où plusieurs méthodes de traitement d'irritations cutanées chroniques sévères sont testées, montre comment concevoir et analyser de telles expériences.
- QbD est-il applicable pour le développement de méthodes analytiques? Cet article est basé sur un article que j'ai écrit avec mon frère, qui était à Teva à l'époque ( Kenett et Kenett, 2008). L'étude de cas est issue du développement d'une méthode de chromatographie liquide haute performance (HPLC).
- Appliquer QbD pour rendre les méthodes analytiques robustes . Cet article montre comment les plans de dépistage définitifs (DSD) peuvent être utilisés pour évaluer et améliorer les méthodes analytiques.
Le matériel et les exemples contenus dans les colonnes QbD sont toujours pertinents. Certains développements supplémentaires expliquent l'impact croissant de la technologie des capteurs, du big data, de l'apprentissage automatique et des modèles hybrides.
Finalement, le défi est de générer des informations à partir de toutes les données collectées dans le laboratoire et l'usine; un défi encore plus grand est d'assurer la qualité de cette information, dont je discute dans cette conversation avec Anne Milley (une transcription est disponible ici ). Une vidéo d'une présentation plus formelle lors d'un événement de découverte JMP QbD à Copenhague est disponible ici .
En 2020, la quatrième révolution industrielle continue de croître dans la fabrication de pointe, combinant des données de capteurs étendues avec une fabrication flexible et des analyses avancées. Un nouveau livre complet, couvrant les éléments de pointe de l'ingénierie système et la quatrième révolution industrielle, est disponible ici. J'ai présenté sur ce sujet à ENBIS, et vous pouvez voir la partie montrant JMP ici . 
J'ai parlé avec Anne Milley de "L'assurance qualité à l'âge d'or de l'analytique" pour la série de vidéos Analytically Speaking.
