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.Actualización de QbD: una mirada al pasado y al futuro para ver cómo QbD puede ayudar a la industria farmacéutica y otras industrias a optimizar y optimizar los procesos para obtener resultados de última generación. Quality by Design (QbD) se trata de procesos, productos y comprensión clínica. Hace cinco años, mis colegas y yo lanzamos una columna QbD , que constaba de nueve entradas. Los animo a revisar las publicaciones originales en la columna QbD ya que siguen siendo muy relevantes hoy en día.
Antes de volver a visitar la columna, tómese un momento para ver este video de cuatro minutos. video de la fábrica de Sanofi del futuro para ver una implementación avanzada de biotecnología, química, fabricación y controles (CMC). Para fabricar adecuadamente un producto farmacéutico, se debe definir un proceso de fabricación específico, características del producto y pruebas del producto para garantizar que el producto sea seguro, efectivo y consistente entre lotes.
La serie de columnas QbD ofrece un vistazo bajo el capó de cómo la industria farmacéutica desarrolla y optimiza productos y procesos, para que cumplan con los requisitos de la fábrica del futuro. Déjame darte una descripción general de cada columna:
- Descripción general de QbD , que abarca cinco secciones:
- ¿Qué es QbD?
- ¿Cómo QbD mejora la calidad?
- Espacio de diseño en QbD
- Papel de los experimentos en QbD
- QbD y desarrollo de fármacos
Todas estas son secciones muy breves diseñadas para establecer el contexto para las siguientes columnas.
- A diseño factorial estudio de caso basado en la formulación de una loción esteroide de un producto genérico. El diseño se estableció para optimizar ocho atributos de calidad simultáneamente al establecer la temperatura, el tiempo de licuado y el tiempo de enfriamiento. Este estudio muestra cómo JMP simula respuestas para visualizar cómo la variabilidad en la configuración del nivel de factor afecta la variabilidad en las respuestas.
- Un QbD experimento factorial fraccionario . El objetivo del experimento es explorar el proceso de preparación de nanosuspensiones, una formulación popular para fármacos insolubles en agua. Las nanosuspensiones implican dispersiones coloidales de partículas discretas de fármacos, que se estabilizan con polímeros y/o tensioactivos. El experimento involucra cuatro factores de tres niveles y un factor de dos niveles.
- Logrando robustez con emuladores estocásticos. Los emuladores estocásticos se propusieron por primera vez en Bates y otros, 2006 para lograr un rendimiento sólido y en el objetivo. Este poderoso enfoque se implementa en JMP. El método se demuestra con un estudio de caso que hace referencia al estándar de Scale-Up and Post-Approval Changes (SUPAC) del Centro de Evaluación e Investigación de Medicamentos (CDER) de la FDA.
- diseños de mezcla . Para estos diseños, el énfasis está en el efecto de las proporciones relativas de los ingredientes en una formulación, más que en sus cantidades absolutas. La columna muestra ejemplos de gráficos ternarios y perfiladores adaptados para tratar mezclas. El ejemplo utilizado es un estudio de caso sobre la mezcla de polvos. Las preguntas clave para la operación de mezcla son:
- ¿Cómo cuantificar los componentes de las mezclas en polvo simultáneamente?
- ¿Cómo validar o confirmar los resultados del monitoreo del proceso de mezcla de la tecnología analítica de procesos (PAT) a través de otros métodos espectroscópicos rápidos y convenientes?
- ¿Cómo vincular la escala de escrutinio y la homogeneidad tanto de API como de excipientes?
- Superficies de respuesta y experimentación secuencial. En esta publicación, se presenta un diseño Placket Burman (PB) seguido de un diseño compuesto central (CCD) en un estudio de caso que considera tres resultados inmediatos de un experimento sobre formulaciones: eficiencia de encapsulación (EE), tamaño de partícula y potencial zeta. Además, cada formulación se diluyó y se dividió en muestras para almacenamiento, la mitad a 4⁰ C y la otra mitad a 37⁰ C. Estas muestras se analizaron en tiempos predeterminados (hasta 24 meses) para detectar pérdidas de fármaco activo durante el almacenamiento.
- Experimentos de parcelas divididas . Estos experimentos tienen factores difíciles de cambiar que son difíciles de aleatorizar y solo se pueden aplicar a nivel de bloque. Una vez que se establece el nivel de un factor difícil de cambiar, se realizan experimentos con varios otros factores que mantienen fijo ese nivel. El estudio de caso utilizado en esta columna, que proviene de investigaciones preclínicas en modelos animales donde se prueban varios métodos para el tratamiento de irritaciones cutáneas crónicas graves, demuestra cómo diseñar y analizar tales experimentos.
- ¿QbD es aplicable para desarrollar métodos analíticos? Esta publicación se basa en un artículo que escribí con mi hermano, que estaba en Teva en ese momento ( Kenett y Kenett, 2008). El estudio de caso es del desarrollo de un método de cromatografía líquida de alta resolución (HPLC).
- Aplicación de QbD para hacer que los métodos analíticos sean robustos . Esta publicación muestra cómo se pueden usar los diseños de detección definitivos (DSD) para evaluar y mejorar los métodos analíticos.
El material y los ejemplos contenidos en las columnas de QbD siguen siendo relevantes. Algunos desarrollos adicionales explican el impacto creciente de la tecnología de sensores, big data, aprendizaje automático y modelos híbridos.
Eventualmente, el desafío es generar información a partir de todos los datos recopilados en el laboratorio y en la planta; un desafío aún mayor es garantizar la calidad de esta información, que analizo en esta conversación con Anne Milley (una transcripción está disponible aquí ). Está disponible un video de una presentación más formal en un evento de descubrimiento de JMP QbD en Copenhague aquí .
En 2020, la Cuarta Revolución Industrial continúa creciendo en la fabricación avanzada, combinando extensos datos de sensores con fabricación flexible y análisis avanzado. Un nuevo libro completo, que cubre los elementos más avanzados de la ingeniería de sistemas y la Cuarta Revolución Industrial, está a la venta. disponible aquí.
I spoke with Anne Milley about "Quality Assurance in the Golden Age of Analytics" for the Analytically Speaking video series.Hablé con Anne Milley sobre "Garantía de calidad en la era dorada de la analítica" para la serie de videos Analytically Speaking.
