QbD 업데이트 : QbD가 제약 및 기타 산업에서 최첨단 결과를위한 프로세스를 간소화하고 최적화하는 데 어떻게 도움이되는지 알아보기 위해 과거와 미래를 살펴 봅니다. QbD (Quality by Design)는 프로세스, 제품 및 임상 이해에 관한 것입니다. 5 년 전, 동료들과 저는 QbD 컬럼 , 9 개의 항목으로 구성되었습니다. QbD 칼럼의 원본 게시물은 오늘날에도 매우 관련성이 있으므로 검토해 보시기 바랍니다.
칼럼을 다시 방문하기 전에 잠시 시간을내어이 4 분 비디오 생명 공학, 화학, 제조 및 제어 (CMC)의 고급 구현을보기 위해 미래의 Sanofi 공장의 의약품을 적절하게 제조하려면 특정 제조 공정, 제품 특성 및 제품 테스트를 모두 정의하여 제품이 배치간에 안전하고 효과적이며 일관성이 있는지 확인해야합니다.
QbD 컬럼 시리즈는 제약 산업이 미래 공장의 요구 사항을 충족 할 수 있도록 제품 및 프로세스를 개발하고 최적화하는 방법을 엿볼 수 있습니다. 각 열에 대한 개요를 제공합니다.
- QbD 개요 , 5 개 섹션으로 구성됩니다.
- QbD는 무엇입니까?
- QbD는 품질을 어떻게 개선합니까?
- QbD의 디자인 공간
- QbD에서 실험의 역할
- QbD 및 약물 개발
다음 열에 대한 컨텍스트를 설정하기 위해 설계된 매우 간단한 섹션입니다.
- ㅏ 요인 설계 제네릭 제품의 스테로이드 로션 제형을 기반으로 한 사례 연구. 이 설계는 온도, 혼합 시간 및 냉각 시간을 설정하여 8 가지 품질 속성을 동시에 최적화하도록 설정되었습니다. 이 연구는 JMP가 반응을 시뮬레이션하여 요인 수준 설정의 변동성이 반응의 변동성에 미치는 영향을 시각화하는 방법을 보여줍니다.
- QbD 부분 요인 실험 . 실험의 목표는 수 불용성 약물의 인기있는 제형 인 나노 현탁액을 준비하는 과정을 탐구하는 것입니다. 나노 현탁액은 폴리머 및 / 또는 계면 활성제로 안정화 된 개별 약물 입자의 콜로이드 분산을 포함합니다. 실험에는 4 개의 3 단계 요인과 1 개의 2 단계 요인이 포함됩니다.
- 확률 적 에뮬레이터로 견고성 달성. 확률 적 에뮬레이터는 Bates et al, 2006 강력한 목표 달성 성능을 달성합니다. 이 매우 강력한 접근 방식은 JMP에서 구현됩니다. 이 방법은 FDA 약물 평가 및 연구 센터 (CDER)의 Scale-Up 및 Post-Approval Changes (SUPAC)에 대한 표준을 참조하는 사례 연구로 입증됩니다.
- 혼합물 디자인 . 이러한 디자인의 경우 절대량보다는 제제 내 성분의 상대적 비율의 효과에 중점을 둡니다. 이 열은 혼합물 처리에 맞게 조정 된 삼항 플롯 및 프로파일 러의 예를 보여줍니다. 사용 된 예는 분말 혼합에 대한 사례 연구입니다. 블렌딩 작업에 대한 주요 질문은 다음과 같습니다.
- 분말 혼합물의 성분을 동시에 정량화하는 방법은 무엇입니까?
- 다른 빠르고 편리한 분광법을 통해 공정 분석 기술 (PAT) 혼합 공정 모니터링 결과를 검증하거나 확인하는 방법은 무엇입니까?
- 조사 규모와 API 및 부형제의 동질성을 연결하는 방법은 무엇입니까?
- 반응 표면 및 순차적 실험. 이 게시물에서는 캡슐화 효율 (EE), 입자 크기 및 제타 전위의 세 가지 즉각적인 결과를 고려하는 사례 연구에서 Placket Burman (PB) 설계에 이어 중앙 복합 설계 (CCD)가 소개되었습니다. 또한, 각 제제를 희석하여 보관 용 시료로 나누어 4 ° C에서 절반, 37 ° C에서 절반으로 나누어 보관했습니다. 이러한 시료는 보관 중 활성 약물의 손실을 감지하기 위해 미리 정해진 시간 (최대 24 개월)에 테스트되었습니다.
- 분할 플롯 실험 . 이러한 실험에는 무작위 화가 어렵고 블록 수준에서만 적용 할 수있는 변경하기 어려운 요인이 있습니다. 변경하기 어려운 요인의 수준이 설정되면 해당 수준을 고정하는 여러 다른 요인으로 실험이 실행됩니다. 이 칼럼에 사용 된 사례 연구는 심각한 만성 피부 자극 치료를위한 여러 가지 방법을 테스트 한 동물 모델에 대한 전임상 연구에서 이러한 실험을 설계하고 분석하는 방법을 보여줍니다.
- QbD는 분석 방법 개발에 적용 할 수 있습니까? 이 게시물은 당시 Teva에 있던 형제와 함께 작성한 논문을 기반으로합니다. Kenett 및 Kenett, 2008). 사례 연구는 고성능 액체 크로마토 그래피 (HPLC) 방법을 개발 한 것입니다.
- QbD를 적용하여 강력한 분석 방법 만들기 . 이 게시물은 최종 선별 설계 (DSD)를 사용하여 분석 방법을 평가하고 개선하는 방법을 보여줍니다.
QbD 컬럼에 포함 된 자료와 예제는 여전히 관련이 있습니다. 일부 추가 개발은 센서 기술, 빅 데이터, 기계 학습 및 하이브리드 모델의 증가하는 영향을 설명합니다.
결국 문제는 실험실과 공장 현장에서 수집 된 모든 데이터에서 정보를 생성하는 것입니다. 더 큰 과제는이 정보의 품질을 보장하는 것입니다. Anne Milley와의 대화 (대본을 사용할 수 있습니다 여기 ). 코펜하겐에서 열린 JMP QbD 디스커버리 이벤트에서보다 공식적인 프레젠테이션 비디오를 사용할 수 있습니다. 여기 .
2020 년에 4 차 산업 혁명은 광범위한 센서 데이터와 유연한 제조 및 고급 분석을 결합하여 첨단 제조 분야에서 계속 성장하고 있습니다. 시스템 엔지니어링과 4 차 산업 혁명의 최첨단 요소를 다루는 새로운 종합 책은 여기에서 사용할 수 있습니다. 이 주제를 ENBIS에서 발표했는데 JMP를 보여주는 부분을 볼 수 있습니다. 여기 . 
Analytically Speaking 비디오 시리즈의 "분석 황금기에서의 품질 보증"에 대해 Anne Milley와 이야기했습니다.
