生物制品研发生产工艺中过程分析技术运用分析生物制药论文生物学论文.docx

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生物制品研发生产工艺中过程分析技术运用分析生物制药论文生物学论文

生物制品研发生产工艺中过程分析技术运用分析-生物制药论文-生物学论文

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　　摘要：

生物医药在医药行业中占比逐渐增大，现代生物制药对产品质量和一致性控制提出了更高的要求，越来越多的过程研究工作致力于此。

过程分析技术基于研发生产人员对产品属性及生产工艺的充分理解，融入到质量源于设计理念中，代表着未来生物医药行业的发展趋势。

从质量源于设计理念及智能制造角度出发，阐述了过程分析技术在生物制品上游工艺、收获阶段、下游工艺、成品制备等过程中的最新应用研究。

从微生物发酵、细胞培养、离心、复性、层析、配制、灌装、冻干等环节分析了过程分析技术应用的难易程度，并提出过程分析技术应用的挑战与前景。

　　关键词：

过程分析技术;生物制品;质量源于设计;智能制造;生物工艺;

　　ResearchandApplicationofProcessAnalysisTechnologyintheDevelopmentofBiologicalProducts

　　LIXiaofangWUHongbinMAZhaotang

　　NewDrugApplicationCenterofTaizhouMedicalHi-techZoneJiangsuVaccineEngineeringResearchCenter

　　Abstract：

Theproportionofbiopharmaceuticalsinthepharmaceuticalindustryhasbeenincreasinggradually.Moderndevelopmentofbiopharmaceuticalsplacehigherdemandsonproductqualityandconsistencycontrol,withmoreandmoreattentiontoprocessresearch.BasedonthefullunderstandingofproductpropertiesandproductionprocessesbyRDandproductionpersonnel,processanalysistechnology（PAT）hasbeenintegratedwiththeconceptofqualitybydesign（QbD）,whichrepresentsthedevelopmenttrendofpharmaceuticalindustryinthefuture.Inthispaper,weexpoundthelatestapplicationofPATfortheproductionofbiologicalproductsintheupstream,harvest,downstreamanddrugproductioninthebiotechnologicalindustry,fromtheviewpointofQbDandintelligentmanufacturing.ThedifficultiesofPATapplicationarediscussedinmicrobialfermentation,cellculture,centrifugation,refolding,chromatography,formulation,fillingandlyophilization,withthechallengesandprospectsforPATapplication.

　　美国FDA于2004年发表了关于过程分析技术（processanalysistechnology,PAT）的指南：

《PAT创新药物的研发、生产和质量保证框架》，指明PAT是通过对相关原材料、中间物料及工艺的关键参数和指标进行实时监测，集设计、分析和生产控制为一体的系统，和传统质量保证手段相比，具有非常明确的优势。

该指南鼓励研发创新，代表着FDA对未来医药产品研发和制造的愿景。

2011年，FDA发布《工艺验证指南》，强调了对质量源于设计（QbD）和PAT的支持。

我国2010版《药品生产质量管理规范》中明确指出：

药品生产管理和质量控制的基本要求，旨在最大限度地降低药品生产过程中污染、交叉污染以及混淆、差错等风险，确保持续稳定地生产出符合既定用途和注册要求的药品。

　　全球生物医药产业迅速发展，据美国相关机构统计，全球生物医药产值在20102020年间保持年均增速约13.5%[1]。

中国生物医药市场未来5～10年的发展主流也将会与世界同步，尤其是新型疫苗和单抗药物获得显著发展。

PAT作为一个新的技术、理念和方法，在国内发展较晚，其主要被用于化药合成和中药生产，而生物制品由于工艺复杂性，PAT研究应用相对较少。

近年来，国家从战略和政策层面不断加大对医药产业的转型升级，从药品一致性评价、药品管理法修订，到关联审评、全面药品上市许可持有人（MAH）制度。

在历史性变革发展的新形势下，医药企业正面临解决技术升级、提升产品质量、提高环保标准、降低安全风险等在优化技术工艺过程中的各种问题。

2018年，具有重大影响的疫苗，充分暴露了国内生物制品企业在生产中风险控制和质量管理的缺失，因此亟需更先进的过程控制策略。

PAT作为规范生产过程的有效工具，在提高效率的同时可降低药品质量风险。

本文从生物医药产业的发展趋势、监管要求以及PAT工具入手，探讨了PAT在生物制品研发生产工艺中最新进展和前景，旨在为我国生物制药行业质量控制的发展提供参考。

　　1质量源于设计理念

　　人用药品注册技术要求国际协调会关于药品研发的指导原则（ICHQ8）指出，质量不是通过检验注入到产品，而是通过设计赋予。

FDA认为，QbD是从产品开发到工业化生产的精心设计，是对产品属性及其与生产工艺关系的透彻理解，另外QbD也是药品动态生产质量管理规范（currentGoodManufacturePractices,cGMP）的基本组成部分，有助于GMP在药企中更好的实施。

QbD通过合理的实验设计，研究原料、产品质量属性和工艺参数之间的关系，目的是加强对产品和工艺的理解以及过程控制[2]。

QbD关注设计、工艺、材料、设施等，将风险评估应用到产品全周期中[3]，如图1所示。

　　图1QbD风险评估工具决策架构

　　2过程分析技术工具应用

　　在药品生产质量控制中，将PAT贯彻于QbD，两者相辅相成，可以缩短生产周期，防止产生废品及增加返工程序，提高自动化水平，实现实时放行，减少人为错误，加强操作安全性，优化能源与原料利用率，提升过程可控性，确悉关键的可变参数，实施持续性管控药品质量属性[4]。

表1介绍了PAT工具的应用情况[5]，这种应用与目前大多数制药企业在生产后期分析测定产品质量的运营方式不同，但是与FDA的观点相符，通过对整体生产过程进行更深入的管理和控制，将质量根植于产品。

　　3生物医药智能制造

　　我国政府提出中国制造2025规划，以应对新一轮科技和产业变革，立足于我国转变经济发展方式的实际需求，围绕创新驱动、智能转型、绿色发展，提出加快制造业转型升级、信息技术融合发展、拓展智能+的重大战略任务和重大政策举措。

生物医药制造业的变革方向也将往自动化、信息化和智能化发展。

自动化可以避免人工操作带来的生产偏差及因此引起的一系列成本，使生产出来的产品稳定；信息化是智慧车间的重要手段，基于大数据分析对生物医药制备过程进行有效诊断监管；智能化是终极方向，生物医药企业将使用计算机网络人工智能（artificialintelligence,AI）技术融合智能制造装备，构建高效节能、质量可靠的智慧工厂，实现智能生产[6]。

Li等[7]介绍了一个PAT案例，通过四元隔膜泵、计算机、可编程逻辑控制器（PLC），联合在线传感器，对疫苗产品纯化层析中pH值及电导率实行自动化精准控制。

　　表1过程分析技术工具在工艺质量控制中的应用

　　不少国际知名制药企业已经走在了工业4.0的前沿，例如辉瑞公司一直致力于先进创新技术与解决方案的研究，基于智能生产理念，利用最新自动化和相关学科知识，将实时放行（RTR）与连续化生产变成现实；诺华公司与麻省理工大学合作在巴塞尔建立试验工厂，研发的新药从向FDA申报注册时，即为连续化生产工艺，提高设备使用效率，实现更高的生产率并确保最终产品的高质量[8]。

我国生物医药公司应当与国际企业站在同一个制高点，推动国内生物医药行业升级，实现生物医药智能生产的新目标，逐渐完善智能制造体系建设。

　　4上游工艺研究应用

　　上游流程重点在发酵或细胞培养阶段，由于发酵和细胞培养工序是产物和杂质产生的关键步骤，极具重要性，在此步骤控制好杂质将极大地有助于后期处理工艺。

发酵和细胞培养液的特点是组成复杂，通常气、固、液三相共存，其组分和含量不断变化。

由于生物制品的复杂性和特异性，以及缺乏在线评估其质量属性的仪器，PAT在生物制品领域的应用受到限制。

通过测定发酵或细胞培养中微生物/细胞数量、活性、营养物、代谢物、产物等指标，及其与温度、体积、pH、溶氧、流速、电导的关系，研究微生物/细胞培养过程的主要影响因素，并考察关键因素与产品表达的相关性，从而保证发酵和细胞培养的稳定性，降低传统的取样离线分析带来的污染风险，提升药品质量管理水平。

　　4.1微生物发酵工艺

　　通过传感器、傅里叶变换红外光谱（FTIR）、流动注射分析（FIA）、高效液相色谱（HPLC）、电化学分析、质谱、2D荧光光谱、多元线性回归（MLR）、近红外光谱技术（NIR）等技术单独或联合使用，对微生物的发酵过程进行监测，提供实时数据，研发过程中优化发酵工艺，生产过程中确保产品稳定均一。

VandeMerbel等[9]利用微孔超滤膜联合色谱系统进行在线监测，通过监测生物量、比生长率、产物和副产物浓度等参数变化，控制发酵过程。

Gnoth等[10]在大肠埃希菌发酵过程中，利用蛋白产率与菌体比生长速率、发酵温度之间的相关性，建立了混合模型，结果显示，最优化条件下可提升目标蛋白25%产量，同时避免了包涵体的形成。

常晓慧[11]利用NIR分析菌株发酵过程中原料消耗量和产物生成量，建立定量模型，判断菌株的发酵能力，该模型具有很好的拟合度和预测性能，因此NIR可开发成为高通量筛选菌株的有效工具。

Ghader等[12]利用顶空-固相微萃取技术（HS-SPME）联合气相色谱-质谱技术（GC-MS）对发酵罐尾气中含硫化合物等挥发性有机物（VOC）含量进行测定，从而在线监测破伤风杆菌发酵流程，表明通过合适的技术测定特定生物标志物可作为一种新颖的发酵过程分析方法。

　　4.2哺乳动物细胞培养工艺

　　一次性生物反应器为细胞培养的发展趋势之一，其应用广泛，在PAT应用上正在向更大规模、更高配置以及与下游纯化技术相结合的方向发展。

细胞培养分析技术方法更为丰富，往往通过不同技术间以及与传感器之间的组合来进行研究。

常见的传感器包括原位传感器、生物量传感器（结合流式细胞术）、电子鼻舌传感器、膜传感器[欧洲生物技术联合会（