质量源于设计与高端制剂的开发和质量控制

胡雪丹，李菁，孙敏捷

（中国药科大学药剂学教研室，江苏 南京 210009）

质量源于设计（quality by design，QbD）理念在21世纪初由美国食品和药品管理局（FDA）引入制药行业[1]。随后，人用药品注册技术要求国际协调会（ICH）出台了药物开发（Q8）[2]、质量风险管理（Q9）[3]和药物质量体系（Q10）[4]等相关指南，详细阐述了QbD理念。作为一种系统的药物开发方法，QbD以预定义的产品目标为起点，以科学和质量风险管理为基础，强调对产品和过程的理解及过程控制[2]。QbD对于制药行业来说是一个机遇，为药品带来价值，为制药行业、监管部门和患者带来利益[5]。

尽管QbD的理念和优势已被广泛接受，但其在制药行业中的应用尚未被完全开发。受资金、时间和经验的限制，制药行业对QbD方法的实施和基础知识的掌握仍有欠缺[5-7]。Grangeia等[5]的调查研究显示，QbD方法主要应用于常规剂型，如速释片。然而对于高端制剂或药物递送系统开发，对其工艺如何影响产品质量的理解还不足，产品开发阶段相当复杂，需要大量的知识积累且耗费时间[8]。QbD将是一种有效的策略，增强对处方和工艺的理解，优化复杂给药系统。因此本文结合QbD方法实施案例，展开介绍了QbD的主要元素、实施步骤及辅助工具；以缓控释制剂、纳米制剂、生物技术产品为主，介绍了QbD在高端制剂开发中的应用及优势，以期为国内制药行业更好地实施QbD提供思路；此外，分析方法作为药品研发中质量控制的手段，其QbD方法的实施也将加以介绍。

1 质量源于设计的执行步骤与工具

QbD的执行步骤如图1所示。

图1 质量源于设计（QbD）的执行步骤[9]Figure 1 Sequence of steps for conducting quality by design (QbD)

1.1 目标产品质量概况和关键质量属性

明确目标药品的质量概况是实施QbD的第一步。ICH Q8将目标产品质量概况（quality target product profile，QTPP）定义为“从理论上达到对药品质量特性的前瞻性总结，确保预期的质量，同时兼顾药品的安全性和有效性[2]”。FDA发布了简略新药申请（abbreviated new drug application，ANDA）的QbD：分别选取缓释制剂[10]和速释制剂[11]的实例，介绍了开发早期由原研药品的特点、说明书、质量标准及临床给药特点等方面总结QTPP的方法。同样的，在开发高端药物制剂过程中，QTPP可以从剂型、规格、给药途径、药动学、稳定性等方面入手[10]。以上这些质量要求被称为质量属性（quality attributes，QAs），其中受制剂处方或生产工艺的变动而受到影响的关键质量属性（critical quality attributes，CQAs）是药物开发过程的研究重点[12]。

Sipos等[13]开发了一种无增黏剂和防腐剂的美洛昔康（meloxicam）鼻腔给药聚合物胶束冻干粉针，其再分散性好，2 s内复溶为液体产品，作为滴鼻剂或喷雾剂可随时使用。该产品QTTP被定义为基于Soluplus®（聚乙烯己内酰胺-聚乙酸乙烯酯-聚乙二醇接枝共聚物）的含美洛昔康的聚合物胶束，具有合适的粒径及分布、最佳的物理化学特性、适当的溶解性和渗透性，以便通过鼻内给药到达中枢神经系统，作为一种非甾体抗炎药用于成人患有神经退行性疾病的治疗。风险评估将可能影响最终产品的潜在因素分为材料特性、生产方法、产品特性和治疗期望。产品的CQAs为平均粒径、多分散性、zeta电位、溶出时间、包封率、溶解性和渗透性、稳定性、毒性/刺激性，对聚合物胶束的质量和疗效影响大，由此进行控制，指导产品和工艺开发，以确保所需的产品质量。

1.2 风险评估

在建立了期望产品的QTPP和CQAs后，需要对处方变量和工艺参数进行风险评估，确定关键物料属性（critical material attributes，CMAs）和关键工艺参数（critical process parameters，CPPs）。风险评估是实施QbD的重要工具，也是质量风险管理过程的第一步，这一过程包括识别、分析和评估，用于识别风险发生的可能性及其后果和严重程度[3]。常见的风险评估工具包括：石川图/鱼骨图、失效模式及后果分析（failure mode and effects analysis，FMEA）、故障树形图分析、危害分析和关键控制点、风险排序和过滤等[3]。其中，以FMEA[14-15]和石川图[16-17]最为常用。

QbD的开展需要进行充分的风险评估，包括CQAs确定前、风险控制和风险控制完成后[9]。Mohammed等[9]演示了QbD方法的实施流程（见图1），过程中使用了3次FMEA，在实验设计（design of experiments，DoE）完成后进行风险评估确定风险是否降低。如果风险没有降低，那就说明可能使用了错误的CPPs或CMAs，应查明这些风险因素的可能性和潜在严重性以及由此产生的失效模式，从而减轻风险因素。

1.3 实验设计、设计空间和控制策略

DoE是QbD常用工具，用于确定影响过程的输入因素（如CMAs、CPPs）和该过程的输出（即CQAs）之间的关系，最终确定最佳工艺条件和设计空间[18]。DoE一般包括筛选和优化设计。Plackett-Burman设计是常用的筛选设计，仅用于筛选关键因素[19]。响应面法是一种广泛使用的优化方法，包括中心复合设计[20]、Box-Behnken设计[17]等，运用数学模型和统计分析方法，考察各变量或变量之间的交互作用对关键质量属性的影响，从而获得最优条件。在药品的整个生命周期中，DoE对产品设计的选择、稳健的商业生产流程、设计空间和总体控制策略均至关重要[21]。

合理的DoE将有效减少实验次数，降低研究成本并确保结果可靠。Prentice等[22]在单抗纯化过程中，基于QbD方法，先后运用全因子实验设计和部分因子实验设计（包括2个中心点），依次评估了使用辛酸钠进行宿主细胞蛋白还原沉淀的7个工艺参数对产品质量（沉淀产物和产品中的宿主细胞蛋白杂质、单体纯度、电荷变化）和工艺性能（步进收率和过滤性能）的影响。相比于单一多变量全因子实验设计，本研究的两步DoE，在不影响工艺理解的情况下，将实验总数由128个减少到32个。通过工艺建模和模型拟合分析最终获得设计空间和控制策略：沉淀步骤中辛酸钠浓度≤1%（m/v）、pH 5.0 ～ 6.0可实现产品的宿主细胞蛋白含量小于0.01%、沉淀步骤产率≥90%的预期目标。沉淀步骤pH 5.0 ～ 5.3则可实现产品的宿主细胞蛋白含量小于0.007%。

设计空间内的处方、工艺可最大限度地实现产品所需的CQAs。Hales等[20]通过QbD开发了用于结肠靶向的负载姜黄素聚合物微粒（Col-CUR-MPs）口服给药系统。通过中心复合设计确定输入变量[pH依赖性肠溶性聚合物Eudragit®FS比例、姜黄素浓度和聚合物混合物（Eudragit®FS-聚己内酯）浓度]和响应（粒径和粒径分布、载药量和包封率、收率、体外释放）之间的函数关系。实验设计的有效性和回归模型对实验数据的拟合度通过拟合优度（R2）、预测精度和方差分析来验证。设计空间被描述为二维等高线图。在设计空间内、外各选择了一个配方制备Col-CUR-MPs，结果显示，设计空间内的配方所制备的产品，其CQAs均达到期望，而设计空间外的配方，除粒径分布外，所有实验结果均在期望范围之外。Kim等[23]运用QbD将替米沙坦和氨氯地平双层片开发成单层片（TA），随着DoE模型的开发和验证，最终通过多维组合CMAs和CPPs对每个响应的单独接受区域得到最佳设计空间。在设计空间内制备的TA与双层市售产品Twynstar®具生物等效性，但TA尺寸减少了50%，且无需再使用双层压片机，简化了工艺，实现了比传统双层片（90% ～95%）更高的单层片产品产量（95% ～ 100%）。综上，实施QbD的目的不仅限于得到某一最佳处方或工艺最优解，关键在于建立一种可以在一定范围内调节偏差以保证产品质量的处方和工艺，即设计空间。在对产品和工艺的理解上，建立控制策略，确保生产的产品在设计空间设定的质量标准之内，并进行持续监控和改进，保证产品在生命周期内质量一致。

1.4 过程分析技术

过程分析技术（process analytical technology，PAT）也是QbD开发中一个重要工具。常用的过程分析仪有拉曼光谱、近红外光谱、傅里叶变换红外光谱、荧光光谱和紫外/可见光谱等[24-25]。PAT通过对药物制造和生物加工过程进行实时近线、在线或线内测量，快速、无损地提供化学和物理性质信息，必要时有可能对参数立即进行调整，以纠正错误，增强对过程的控制[26-27]。

Gavan等[28]采用微近红外光谱技术，结合DoE和多元数据分析，对含2种活性药物成分产品的流化床造粒过程的关键造粒参数——颗粒水分含量进行线内监测。该研究根据配方的特殊性对工艺参数进行精确控制，实现了产品在设计空间内的维护，消除了材料相关的变异性，并提供了一个用户友好的过程控制策略。Won等[29]在运用QbD方法开发由缓释层中的高剂量盐酸二甲双胍（metformin）和速释层中的低剂量酒石酸艾格列汀（evogliptin tartrate）组成的双层片剂过程中，采用近线透射拉曼光谱，实时测量双层片中小剂量药物的含量均匀性。该研究基于QbD和PAT解决了2种药物剂量差异较大的情况下，对CQA（如药物含量均匀度）的负面影响。

2 基于质量源于设计的缓控释制剂开发

FDA发布的ANDA中缓释制剂的实例[10]，设计为速释颗粒、延迟释放包衣微丸和外加缓冲剂及其他辅料一起压制的刻痕片，为缓释口服固体制剂研发中实施QbD提供了经验和知识。Kanwal等[30]通过合理使用QbD方法和工具，成功开发了苯磺酸氨氯地平（amlodipine besylate）和辛伐他汀（simvastatin）差速释放固定剂量复方片，Eudragit®RSPO-磷酸二钙共混物是控制药物释放的关键，实现片剂中2种药物的差异释放。Patel等[31]运用QbD方法制备供儿童患者使用的头孢泊肟酯（cefpodoxime proxetil）双释微丸型干混悬剂。该过程构建鱼骨图确定CQAs，再用FMEA定量评估速释微丸和缓释微丸的初始风险变量的风险优先级数。预实验确定HPMC K100M浓度和Eudragit®RSPO浓度是影响药物释放的关键。HPMC K100M浓度和Eudragit®RSPO的浓度被选为32全因子实验中的自变量，Q2（2 h药物累积释放量）、Q10（10 h药物累积释放量）、t50（药物释放50%所需时间）和t90（药物释放90% 所需时间）为因变量，通过响应面分析确定设计空间，并制定双释微丸的控制策略：滚圆速度（1 200 r · min-1）、滚圆时间（15 min）、挤出速度（55 r · min-1）、挤出时间（10 min）、混合时间（5 min）、干燥时间（10 ～ 15 min）和黏合剂浓度（1% ～ 3%）。

Shinde等[17]采用QbD法开发了聚乙二醇包衣的琥珀酸美托洛尔（metoprolol succinate）微丸型缓释片。该研究以微丸片的含量、释放度和硬度作为CQAs；通过石川图和FMEA分别定性、定量评估影响药品质量的潜在风险参数；采用Plackett-Burman设计（七因素两水平）筛选显著因素，选择羟丙甲纤维素、乙基纤维素、固化时间进行Box-Behnken设计优化变量范围。该羟丙甲纤维素微丸型缓释片的开发通过最少的实验来实现所需的药物释放特性，从而减少开发时间、成本和劳动力，最终配方和工艺在设计空间内能保证产品质量。

3 基于质量源于设计的纳米制剂开发

制药行业普遍重视开发纳米药物产品以提高药物的治疗性能，拓展临床应用[32]。然而也由于纳米药物设计复杂、结构不稳定和在纳米尺度上的制药特性使得纳米工程药物的质量和安全性更难控制，限制了其工业生产和临床应用[32]。因此有必要以一种更可控和更一致的方式开发纳米药物。QbD及产品CQAs的识别和规范对于药物纳米材料的设计、开发和生产至关重要[33]。

广泛定义的CQAs一般包括纳米材料的形态、尺寸、多分散性、表面电荷、载药量、药物包封率、体外药物释放曲线、药代动力学性能、药物稳定性等[32-36]。以脂质体为例，Németh等[35]基于QbD通过薄膜水合法制备了不含活性药物成分的脂质体制剂“中间体”，QTPP为球形、大的单层囊泡。QbD提供了一个实用的决策系统，该系统能够根据未来需要的预定目标，即活性成分、剂型和给药途径的要求，改变脂质体性质，快速得到质量稳定的目标产品。Lu等[36]将QbD方法用于含有亲水活性药物成分的脂质体产品的制备。该研究选用局麻药布比卡因（bupivacaine）作为模型化合物，定义并评估了多囊脂质体药物产品的3个CQAs：粒径、形态和药物包封率，使用风险评估来监控显著影响包封率和粒径的处方和工艺过程，证明了QbD用于多囊脂质体系统的可行性和优势。

Rapalli等[15]基于QbD方法开发含有低表面活性剂浓度的酮康唑（ketoconazole）纳米立方液晶的外用水凝胶。该纳米立方液晶由弯曲的双连续的三维脂质双分子层和2个互穿但不接触的水相纳米通道组成，立方体中间相的分隔作用可用于引入亲水、亲脂和两亲性的客体药物[37]。基于QbD方法开发的纳米立方液晶比前人的方法[38]具有更高的经济效益和更低的表面活性剂含量，实现了配方的优化，且在批量扩大研究中成功应用。

4 基于质量源于设计的生物技术产品开发

据Ter Horst等[6]统计，2014—2019年通过欧盟全面申请提交并使用QbD开发的大多数医药产品是小分子产品，而生物技术产品只占少数。生物技术产品及其制造过程复杂，产品质量依赖于生产工艺的稳定性和耐受性以及全过程控制，因此，对生物技术产品实施QbD仍然是一项挑战[39]。生物技术产品CQAs可分为以下类别：与产品相关的变体和杂质、宿主细胞杂质、设施相关的属性，以及与确定生物疗法的特性和效力相关的属性[14]。

糖基化是许多抗体产品的CQA，抗体糖基化修饰决定了抗体产品的特性和效力[40]。Agarabi等[41]在细胞培养中实施QbD，以稳定的高质量抗体产量为目标，利用Plackett-Burman设计筛选出影响单克隆抗体糖基化谱的关键因素为培养温度和非必需氨基酸的补充，展示了一个能预测性改变单克隆抗体聚糖结构的单克隆抗体平行生物反应器培养模型。这项研究可用于指导未来的实验工作，筛选细胞培养参数，在产品产量和关键生化质量属性的一致性之间更好地取得平衡。

Rathore[14]介绍了QbD在一个生物类似药——粒细胞集落刺激因子（granulocyte colony stimulating factor，GCSF）的纯化过程中的应用。该研究主要围绕受下游工艺步骤影响的CQAs：与产品相关的变体和杂质，如氧化、还原、聚集和甲酰甲硫氨酸化。运用DoE筛选和优化了蛋白质折叠步骤、pH调节步骤和单一色谱步骤（基于PAT的混合模式色谱），为色谱步骤开发创建高通量过程开发平台，最终产品回收率可达90.0%，纯度水平大于99.0%。对比GCSF商业工艺，基于QbD的工艺不仅使工艺产量提高了近3倍，而且使工艺时间缩短至原来的1/3，从而使工艺的总体生产率提高了近10倍。

综上，在生物技术产品的上、下游工艺中使用QbD方法，围绕产品CQAs，展开实验设计和数据统计分析，获得了稳健的设计空间。虽然有些步骤仍难以实现放大生产，但是增强了研究者对生物加工过程和产品的理解，并为QbD导向的生物技术产品开发提供了先验知识。

5 基于质量源于设计的分析方法开发

在药品研发和评价过程中，使用QbD和生命周期管理原则进行分析方法开发，能确保在整个生命周期内获得可靠、准确和一致的性能方法，并确保原料药和制剂的安全性和质量[42]。基于QbD的分析方法开发（analytical quality by design，AQbD）方法实施步骤如图2所示[43]，工具与QbD类似。

图2 基于QbD的分析方法开发（AQbD）工作流程的主要步骤[43]Figure 2 Main steps of the analytical quality by design (AQbD) process

AQbD方法被广泛用于色谱方法开发。Tol等[44]运用AQbD方法，成功开发了一种高效液相色谱（HPLC）方法，同时测定阿巴卡韦（abacavir）、拉米夫定（lamivudine）和多替拉韦（dolutegravir）组合的抗逆转录病毒制剂中的有关物质。该复方制剂中存在近30个峰，包括3种原料药、11种已知杂质和其他辅料，其相关物质的分析非常具有挑战性。最初采用一次一因素（one-factor-at-a-time，OFAT）方法来开发，结果需要用2种不同的HPLC法测定有关物质。因此建立了AQbD方法：分析目标是分离所有的临界峰并达到足够的选择性。在OFAT实验基础上确定拉米夫定羧酸杂质的保留时间和2个阿巴卡韦杂质之间的分离度是最重要的2个关键方法属性（critical method attributes，CMA）。选择柱温、流动相B组成、缓冲液pH为关键因素，通过中心复合设计和实验结果的方差分析，发现缓冲液pH是对2个CMA影响最大的因素。由于2个CMA的最优pH区域不同，因此建立并验证了2个设计空间，每次忽略2个CMA中的一个。引入三元梯度程序解决了pH敏感问题。进行了蒙特卡罗模拟，在设计空间内识别出具有低故障风险和高质量保证的正常工作范围，建立了确定稳健色谱分离区域的方法可操作区域（method operable design region，MODR）。与2种单独的分析方法相比，该方法减少了约50%的分析时间、资源和溶剂消耗，给制剂分析带来更多的便利和更高的成本效益。

Nompari等[45]首次应用AQbD方法建立了一种快速、灵敏的超高效液相色谱法测定疫苗上清中乙型脑膜炎抗原，用于乙型脑膜炎疫苗（Bexsero）的常规分析。Iliou等[46]基于AQbD开发液相色谱-质谱联用方法，最短的分析时间内完成雷贝拉唑原料药中2种潜在基因毒性杂质的定量分析。AQbD方法在超高效液相色谱-质谱联用[47]、气相色谱-质谱联用[48]、超临界流体色谱[49]中也有应用，用于鉴定、含量测定、稳定性研究、含量均匀度和杂质研究。在分析方法中运用QbD，从整体的角度来考虑方法的稳健性以及过程和产品的可变性，可实现产品质量控制的方法稳健性和在生命周期中的调节灵活性。

6 结语与展望

QbD在制剂研发、分析方法开发和生物制药等制药领域越来越重要。合理运用QbD方法进行高端制剂处方、工艺开发/验证或分析方法开发/验证，可以为未来中试/工艺放大提供可靠的信息和先验知识，从而使研发产品更好地在生产车间转化，确保能够持续生产出安全、有效、高质量的药物。

高端制剂开发中QbD的成功实施不仅需要建立在对QbD概念和工具的良好理解掌握上，还需要克服产品或分析方法系统的复杂性。因此，研发早期对产品特性的充分理解、足够的资本和技术支持也格外重要。从长远来看，在高端制剂研发中实施QbD，建立能满足产品质量且工艺稳健的设计空间，有利于提升产品转化成功率、生产工艺灵活性和制药企业的成本效益。同时，QbD辅助药物递送系统的优化将促进个性化医疗的发展，使患者用药得到保障。