QbD 列：QbD 部分因子实验编者注：这篇文章是由@龙克内特、阿纳特·雷纳-贝奈姆和@大卫_s的凯帕集团。 它是一系列博客文章的一部分，称为QbD 专栏。 有关作者的更多信息，请单击上面作者的社区名称。
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Anat Reiner-BenaimAnat Reiner-BenaimAnat Reiner-BenaimAnat Reiner-Benaim阿纳特·赖纳·贝奈姆
前两个帖子在这个系列描述了制药行业质量源于设计（QbD）的原则和方法。 现在焦点转移到角色实验设计在 QbD 中。
制药行业的质量源于设计是一种开发药品和药品制造工艺的系统方法。 在 QbD 下，统计设计的实验用于高效且有效地研究过程和产品因素如何影响关键质量属性。 它们导致了“设计空间”的确定，即一系列被证明可以提供优质产品的生产条件。 提交 QbD 备案的公司可以获得监管救济，这意味着无需事先批准即可更改设计空间内的设置条件。 经常听到的说法是，QbD 设计空间是从“告诉和做”转向“做和告诉”。只要变化是在设计范围内，监管机构就只需要了解这些变化即可。
纳米悬浮液的研究：一个例子
在这篇文章中，我们将探讨在 QbD 背景下规划统计设计实验、收集数据、进行统计分析以及得出实际结论时的注意事项。 该示例基于 Verma 等人。 （2013）。
该实验的目的是探索纳米混悬剂的制备过程，纳米混悬剂是一种流行的水不溶性药物制剂。 纳米混悬剂涉及离散药物颗粒的胶体分散体，其用聚合物和/或表面活性剂（例如 DOWFAX）稳定。 纳米混悬剂通过使用小颗粒来提高生物利用度，从而提高溶解度差的药物的溶出率。 从较大的颗粒开始后，该过程然后使用研磨来减小它们的尺寸。 目前的研究探讨了微流化在研磨阶段的使用。
CQA 是什么？
维尔马等人。研究了实验中的几个关键质量属性（CQA）：研磨阶段结束时和储存四个星期后颗粒的平均尺寸； Zeta 电位，通过测量颗粒之间的静电或电荷排斥来作为稳定性指标。 维尔马等人。提供了跟踪整个研磨过程中的粒度分布以及存储期间的粒度和 zeta 电位的附加数据。 我们将在这里重点关注研磨和存储结束时获得的结果。 在随后的文章中，我们将描述一种考虑到这些结果随时间变化的轨迹的分析。
尽管维尔玛等人。没有说明这些 CQA 的具体目标值，他们写道，平均粒径应尽可能小，zeta 电位应尽可能远离 0（表明稳定性更高）。
过程因素是什么？
该团队选择在研究中纳入五个不同的因素。 下表列出了这些因素及其实验设置。 第一个因素，吲哚美辛，是通过纳米混悬剂制备的药物。 如前所述，该药物具有三种不同的浓度。
实验设计是什么？
该实验被计划为具有中心点的两级分数阶乘。 分数阶乘是 2 5-1使用每个定量因素的极端水平的设计。 添加了六个中心点。 2 5-1设计允许估计所有主要效应和所有两因素相互作用。
中心点对设计做出了一些有用的贡献。 首先，它们可用于计算实验变异的估计，而不依赖于选择某种模型来拟合数据。 其次，它们提供了一些检查，以确定在将 CQA 与因子相关联时是否需要纯二次项。 如果是这样，那么它们可以帮助我们消除设计区域中部附近的估计偏差。 如果不是，那么它们会为我们在区域中心的预测带来更好的方差特性。 图 1 显示了设计的 JMP 方差刻画器，假设只有主效应很重要，并以数值因子的中心点作为参考点。 如果删除六个中心点，参考位置的方差从 0.091σ 增加近 40% 2至 0.125σ 2 。 设计评估工具对于决定包含多少个中心点非常有帮助。
图 1：具有 6 个中心点的 22 次试验设计的方差刻画器。
图 2：使用筛选设计平台选择设计。
我们如何生成设计？
当所有因素都是数字并且可以设置为中间水平时，教科书示例通常会显示中心点。 在这个实验中，有四个因素是数值因素，但稳定剂的选择是一个数值因素。 在这种设置中，自然的选择是将每个稳定器用于一半的中心点，这就是我们在这里使用的设计。
很容易构建设计联合管理计划与筛选设计平台美国能源部。 输入四个数值因子及其极端设置，并输入稳定器作为两级定性因子。 选择无阻塞的 16 次运行分数阶乘（本研究中不需要）。 然后指出您想要六个中心点。 图 2 显示了此过程中的最终屏幕。 单击“制作表格”会生成我们在本研究中使用的设计。
分析发现了什么？
我们的分析包括所有主要效应和两因素相互作用。 我们该如何处理中心点呢？ 有两种可能性。 如果我们在指定模型时忽略中心点，JMP 将识别它们并在输出中包含失拟摘要。 摘要将中心点的平均值与阶乘点的平均值进行比较，并计算中心重复数据的“纯误差”方差估计。 对于维尔马等人。实验中，实际上有两个中心点，每个稳定器一个，因此有两个中心点平均值。 因此，六个中心点为失拟提供 2 df（每个稳定器一个），为纯误差提供 4 df。
在第二种方法中，我们首先在数据表中生成一个新的“中心点”列，该列对于中心点等于 1，对于阶乘点等于 0。 包括中心点柱的主效应及其与稳定器的相互作用，由于缺乏拟合而拾取 2 df。 该模型现在正好有 4 个 df 误差，对应于纯误差。 此方法的优点是现在将使用纯误差方差估计来计算因子效应的 p 值。
图 3、图 4 和图 5 显示了这些因素及其相互作用的排序效果。 效果以回归系数的形式给出。 由于此处输入的因子是真实水平，而不是一般编码为 -1 和 +1，因此系数的大小不仅取决于因子的强度，还取决于水平的分布。 分布也会影响系数的标准误差。 因此，JMP 因子摘要会根据 t 统计量对效应强度进行排序并以图形方式显示。
图 3：研磨阶段结束时平均粒径的排序参数估计值。
图 4：存储阶段结束时平均粒径的排序参数估计值。
图 5：zeta 电位的排序参数估计值。
关于颗粒尺寸我们可以得出什么结论？
研磨后平均粒径范围为 500 以下至近 1,000 纳米。 通常，储存后平均尺寸略有增加。 图 6 显示了储存前后平均粒径之间的高度相关性。 毫不奇怪，在分析这两种反应时，相同的因素显示出主导作用。 最重要的因素是加工压力，在高压下平均粒径显着降低。
稳定剂也很重要，因为 DOWFAX 可以产生更小的粒径。 增加稳定剂的浓度具有适度的减少效果，研磨后具有统计显着性，但储存后处于显着性边界 (p=0.035)。 吲哚美辛的浓度和处理温度的影响相对较小。 研磨后两者均达到统计显着性，但与压力和稳定剂的影响相比，它们非常小。
分析清楚地表明，增加压力和使用 DOWFAX 稳定剂是实现小粒径的关键。 增加稳定剂的浓度会降低研磨后的粒径，但在储存后效果很小。 较低浓度的吲哚美辛和较高的温度也导致较小的颗粒尺寸，但与压力和稳定剂的影响相比，这些影响很小。
中心点平均值明显高于阶乘点的平均值，表明存在一定的非线性。 第一个猜测是压力是具有非线性效应的因素，因为它显然是最强的数值因素。 稳定剂相互作用也存在重要的中心点。 图 7 显示了在压力下研磨后的平均粒径图，其中点由稳定剂编码。 HPMC 的结果看起来相当线性，但 DOWFAX 的结果显示出明显的曲率。 这表明，使用 DOWFAX 稳定器，一旦压力超过 14,000 psi，增加压力带来的好处就不那么明显了。
图 6：储存 28 天后的平均粒径与储存前研磨 90 分钟后的平均粒径的关系图。
图 7：研磨 90 分钟后的平均粒径与压力的关系图，针对稳定剂进行编码。 压力以 1,000 psi 为单位给出。
关于 zeta 电位我们可以得出什么结论？
Zeta 电位范围为 -8 至 -76。 由于所有因素都是负面的，因此需要导致“更强烈的负面”潜力的因素设置。 影响 zeta 电位的主要因素是稳定剂，DOWFAX 导致的结果平均比 HPMC 低约 53 个单位。 稳定剂浓度也有一定的影响。 浓度的影响仅限于使用 DOWFAX 的配方，使用 HPMC 的影响很小。 使用预测刻画器很容易看到浓度影响的这种变化。 图 8 显示了“首选条件”的分析器：DOWFAX、高稳定剂浓度和高压，使吲哚美辛和温度保持在中心水平。 将稳定剂的垂直条滑动到图的右端（对于 HPMC）表明浓度对 zeta 电位的影响变得更弱。
图 8：在实现小粒径和大绝对 zeta 电位的首选条件下的预测刻画器。
设计空间建议
实验表明，通过使用高压和 DOWFAX 稳定剂可以实现较小的平均粒径。 稳定剂浓度的影响不大，浓度越高，颗粒尺寸越小。 对 zeta 电位的主要影响是稳定剂； DOWFAX 再次产生了更好的结果。 有了这些结果的规格限制，就可以像我们在中所做的那样确定设计空间本系列的第二篇文章。 温度影响很小意味着它可以在很大程度上通过其他标准来设置，例如易于操作或降低成本，而不会对 CQA 产生有害影响。 吲哚美辛浓度的微小影响意味着这些发现广泛适用于该药物的生产。
即将到来的景点
在下一篇文章中，我们将展示如何使用随机模拟器在设计空间内实现稳健的设计设置。
参考
维尔马，S.， 兰，Y.， Gokhale, R. 和 Burgess, DJ (2009)。 通过设计质量方法来了解纳米混悬剂的制备过程。 国际药剂学杂志，377, 185-198。
在这篇文章中，我们将探讨在 QbD 背景下规划统计设计实验、收集数据、进行统计分析以及得出实际结论时的注意事项。
