QbD update: a look back and to the future to see how QbD can help pharma and other industries streamline and optimize processes for state-of-the-art results.QbD 업데이트: QbD가 제약 및 기타 산업에서 최첨단 결과를 위한 프로세스를 간소화하고 최적화하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보기 위해 과거와 미래를 살펴보십시오. QbD(Quality by Design)는 프로세스, 제품 및 임상적 이해에 관한 것입니다. 5년 전, 제 동료와 저는 QbD 열 , 9개의 항목으로 구성되어 있습니다. QbD 열의 원본 게시물은 오늘날에도 여전히 매우 관련성이 있으므로 검토하는 것이 좋습니다.
칼럼을 다시 방문하기 전에 잠시 시간을 내어 이 4분 동영상 생명공학, 화학, 제조 및 제어(CMC)의 고급 구현을 보려면 미래의 사노피 공장을 방문하십시오. 의약품을 적절하게 제조하려면 제품이 안전하고 효과적이며 배치 간에 일관성이 있음을 보장하기 위해 특정 제조 공정, 제품 특성 및 제품 테스트를 모두 정의해야 합니다.
QbD 컬럼 시리즈는 제약 산업이 미래 공장의 요구 사항을 충족할 수 있도록 제품 및 프로세스를 개발하고 최적화하는 방법을 엿볼 수 있는 기회를 제공합니다. 각 열에 대한 개요를 알려 드리겠습니다.
- QbD 개요 , 5개 섹션을 다룹니다.
- QbD란 무엇입니까?
- QbD는 품질을 어떻게 개선합니까?
- QbD의 디자인 공간
- QbD에서 실험의 역할
- QbD 및 약물 개발
이들은 모두 다음 열에 대한 컨텍스트를 설정하도록 설계된 매우 간단한 섹션입니다.
- ㅏ 요인 설계 제네릭 제품의 스테로이드 로션 제형에 기반한 사례 연구. 디자인은 온도, 블렌딩 시간, 냉각 시간을 설정하여 8가지 품질 속성을 동시에 최적화하도록 설정되었습니다. 이 연구에서는 JMP가 반응을 시뮬레이션하여 요인 수준 설정의 변동성이 반응의 변동성에 미치는 영향을 시각화하는 방법을 보여줍니다.
- QbD 부분 요인 실험 . 실험의 목표는 수불용성 약물의 인기 있는 제형인 나노현탁액을 제조하는 과정을 탐구하는 것입니다. 나노현탁액은 폴리머 및/또는 계면활성제로 안정화된 개별 약물 입자의 콜로이드 분산을 포함합니다. 실험에는 4개의 3-수준 요인과 1개의 2-수준 요인이 포함됩니다.
- 확률적 에뮬레이터로 견고성 달성. 스토캐스틱 에뮬레이터는 베이츠 외, 2006 목표에 맞는 강력한 성능을 달성합니다. 이 매우 강력한 접근 방식은 JMP에서 구현됩니다. 이 방법은 FDA 약물 평가 및 연구 센터(CDER)의 SUPAC(Scale-Up and Post-Approval Changes) 표준을 참조하는 사례 연구를 통해 입증되었습니다.
- 혼합물 디자인 . 이러한 디자인의 경우 절대적인 양이 아니라 제형에서 성분의 상대적 비율의 영향에 중점을 둡니다. 컬럼은 혼합물을 처리하기 위해 맞춤화된 삼항 플롯 및 프로파일러의 예를 보여줍니다. 사용된 예는 분말 혼합에 대한 사례 연구입니다. 혼합 작업에 대한 주요 질문은 다음과 같습니다.
- 분말 블렌드의 성분을 동시에 정량화하는 방법은 무엇입니까?
- 다른 빠르고 편리한 분광법을 통해 공정 분석 기술(PAT) 혼합 공정 모니터링 결과를 검증하거나 확인하는 방법은 무엇입니까?
- API 및 부형제의 균질성과 조사 규모를 연결하는 방법은 무엇입니까?
- 반응 표면 및 순차적 실험. 이 게시물에서는 캡슐화 효율성(EE), 입자 크기 및 제타 전위라는 공식 실험의 세 가지 즉각적인 결과를 고려하는 사례 연구에서 Placket Burman(PB) 설계와 중앙 복합재 설계(CCD)를 소개합니다. 또한, 각 제형을 희석하여 보관용 샘플로 나누어 4⁰ C에서 반, 37⁰ C에서 반으로 나누었습니다. 이 샘플은 보관 중 활성 약물의 손실을 감지하기 위해 미리 결정된 시간(최대 24개월)에 테스트되었습니다.
- 분할 플롯 실험 . 이러한 실험에는 무작위화하기 어렵고 블록 수준에서만 적용할 수 있는 변경하기 어려운 요소가 있습니다. 변경하기 어려운 요인의 수준이 설정되면 해당 수준을 고정된 상태로 유지하는 몇 가지 다른 요인으로 실험이 실행됩니다. 이 칼럼에서 사용된 사례 연구는 심각한 만성 피부 자극의 치료를 위한 여러 방법을 테스트한 동물 모델에 대한 전임상 연구에서 이러한 실험을 설계하고 분석하는 방법을 보여줍니다.
- QbD를 분석 방법 개발에 적용할 수 있습니까? 이 글은 당시 테바에 있던 동생과 함께 쓴 글을 바탕으로 작성되었습니다( 케넷과 케넷, 2008). 사례 연구는 고성능 액체 크로마토그래피(HPLC) 방법의 개발입니다.
- 강력한 분석 방법을 만들기 위한 QbD 적용 . 이 게시물은 최종 선별 설계(DSD)를 사용하여 분석 방법을 평가하고 개선하는 방법을 보여줍니다.
QbD 열에 포함된 자료와 예는 여전히 관련이 있습니다. 일부 추가 개발은 센서 기술, 빅 데이터, 기계 학습 및 하이브리드 모델의 증가하는 영향을 설명합니다.
결국 문제는 실험실과 공장에서 수집된 모든 데이터에서 정보를 생성하는 것입니다. 더 큰 과제는 이 정보의 품질을 보장하는 것입니다. Anne Milley와의 이 대화 (대본이 있습니다. 여기 ). 코펜하겐에서 열린 JMP QbD 디스커버리 이벤트에서 보다 공식적인 프레젠테이션 비디오를 사용할 수 있습니다. 여기 .
2020년에는 광범위한 센서 데이터와 유연한 제조 및 고급 분석을 결합하여 첨단 제조 분야에서 4차 산업 혁명이 계속해서 성장할 것입니다. 시스템 엔지니어링과 4차 산업혁명의 최첨단 요소를 다루는 새로운 종합 책, 여기에서 사용할 수 있습니다.
I spoke with Anne Milley about "Quality Assurance in the Golden Age of Analytics" for the Analytically Speaking video series.저는 Anne Milley와 분석적 말하기 비디오 시리즈의 "분석 황금 시대의 품질 보증"에 대해 이야기했습니다.
