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【药研制剂】做了这么多年稳定性,你依然没搞懂这些内容!
发表于:2019-07-11 浏览:3731

  对于药品生产企业中非研发人员来说,我们应当如何认识、理解药品稳定性问题?面对我们日常管理中的几件事,我们应当如何做呢?做到什么程度呢?今天,就以上几个问题,谈谈我个人的理解与看法,希望能抛砖引玉。


  一、药品商业批生产阶段,稳定性分析的目的和工作内容是什么?

  对于非研发人员的我们来说,在我们手中生产的,和我们面对的是商业批药品,它们的有效期已经有了,是不能随意改变的,如要改变,则需要上报药监局批准才可以的。(比如,4、5年前,我们的头孢拉定颗粒,原有效期是3年,但发现,含量在2年多时,就低于下限90%了,所以,经报备后缩短为现在的2年。)

  1、商业批生产阶段,我们做稳定性分析的目的是什么?

  1.1、对已有的有效期,是否适合,进行校验,以规避风险;如上面的“头孢拉定颗粒”例子。

  1.2、对稳定性很好的药品,可考虑延长其有效期,以提高企业经济效益和质量声誉;

  1.3、在缺少研发阶段稳定性数据和资料的情况下,建立每个药品的基础“稳定性”图谱;

  1.4、为商业批生产过程中,变更原辅料品种或增加供应商,提供可比较标准和数据,以便备案;

  1.5、为商业批生产过程中,出现中等及以上级偏差时,评估其对偏差批质量的影响程度,是否可以放行;

  1.6、为商业批生产管理中,研究分析产品批次之间,是否稳定,是否有显著性差异,是对首次工艺验证,再验证,以及持续性工艺验证,对产品是否稳定,是否受控,的延续和深入;更是终极证明的方法;

  注:2010版GMP 第231条持续稳定性考察的目的是在有效期内监控已上市药品的质量,以发现药品与生产相关的稳定性问题(如杂质含量或溶出度特性的变化),并确定药品能够在标示的贮存条件下,符合质量标准的各项要求。

  2、商业批生产阶段,我们做稳定性分析的工作内容有哪些?

  2.1、根据GMP要求,每年每个品种,至少留一批,做持续性稳定性考察;

  2.2、考察方案(GMP害人的地方,一提的方案,马上让人产生“八股”的情绪,其实,也就是干这个活必须要考虑的几个方面问题,考虑不到,就可能得不到科学合理的结果,当然这个结果或许是预期的,或许是不想要的,处理起来很麻烦的)至少要涵盖8方面内容:

  1、每种规格、每个生产批量药品的考察批次数;

  2、相关的物理、化学、微生物和生物学检验方法,可考虑采用稳定性考察专属的检验方法;

  3、检验方法依据;

  4、合格标准;

  5、容器密封系统的描述;

  6、试验间隔时间(测试时间点);

  7、贮存条件(应当采用与药品标示贮存条件相对应的《中华人民共和国药典》规定的长期稳定性试验标准条件);(比如我们现在碰到的“阴凉”贮存产品的长期稳定性试验目前是放在阴凉留样室内,而不是药典要求的标准条件问题。)

  8、检验项目,如检验项目少于成品质量标准所包含的项目,应当说明理由。

  2.3、稳定性数据出来后,进行分析与评估,以判定,相应产品有效期是否适合,质量是否持续稳定;相应的质量标准或工艺是否需要变更调整。


  二、稳定性分析的法规依据有哪些?

  1、《中国药典》四部 2015年版(9001原料药物与制剂稳定性试验指导原则)

  2、2010年版GMP(第10章 第3节 持续稳定性考察)

  3、《化学药物(原料药和制剂)稳定性研究技术指导原则》2015年2月5日

  4、《中药、天然药物稳定性研究技术指导原则》2008年

  5、ICH Q1A、Q1B、Q1C、Q1D、Q1E

  以上标准中第3项是最近的,要求与ICH很相近,同时,也能反映国家局的指导方向与思路。


  三、稳定性分析的工具有哪些?

  1、EXCEL (散点图/趋势线;数据分析/回归;数据分析/方差分析;)

  2、MINITAB 17 (回归/稳定性研究;回归/回归/拟合回归模型;协助/能力分析;)


  四、稳定性分析的方法与步骤

  以minitab17为例进行:

  1、将所得数据整理后,按列录入,分别为时间、批次、待分析项(如含量);例如minitab工作表:


微信图片_20190711151917.jpg


  2、依次“统计/回归/稳定性研究”,依据对话框要求操作,得到数据分析结采


  五、稳定性分析输出数据的含义与讨论

  1、对于minitab17输出的结系,明白它的含又并进行判定是至关重要的,现举例子如下:


微信图片_20190711151920.jpg

微信图片_20190711151923.png


  2、当R-sq(拟合优度、调整、预测)值小时,如何理解?怎么办?

  拟合优度指标,是反映,经回归分析后,拟合所得的模型(回归方程),能反映数据间差异的多少,如上例所示预测为26.98%,则说明该回归方程,只能反映26.98%的数据差异情况,这样,可能还有影响数据差异的因素没有找到。

  如,目前困扰我们中药清膏微生物问题,从持续的时间(108天)和数据量(75组)来讲,已经可以反映出一些问题,也能得到初步结论,如下图所示:

  A、需氧菌在低温冷库中贮存,随着时间的延长,其数量是下降的;

  B、 商业批次之间是呈显著性差异的,说明批生产过程控制不稳定,存在异常原因;


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  作者:三九 来源:蒲公英

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