过程分析技术(PAT)在原料药生产中的应用

第

39

卷第

1

期

2220

年

1

月

分析测试学报

FENXI

CESHI

XUEBAO(Jonma1

cf

Iu/mmental

Analysis

)

Vol.

39

Nc.

10

1432~12/6

doi

:

17.

3969/j.

issn.

1004

-4977.

2220.17.

009

过程分析技术

(

PAT)

在原料

药

生产中的应用

刘伟

1

，

何勇

“

*

*

，

吴斌

4

4

,蒋轲磊

4

4

收稿日期

：

2222

-25

-07

；

修回日期

：

2222

-06

-47

*

通讯作者

：

何

勇

，

博士

，

研究方向

：

质量源于设计

（

QbD

）

、

实验设计

（

DVP

、

近红外拉曼等在医药行业的应用

，

E-mOi

：

yony.

he

@

dianted.

com

(1.

点睛数据科技(杭州)有限责任公司

，

浙江

杭州

31427

；

2.

浙江大学

-

点睛数据

智能制药

-

在线分析及监控技术联合实验室

，

浙

江杭州

31427

；

3.

CamoAnlytss

公司

，

挪威

奥斯

陆

)

摘

要

：

该文通过采用近红外光谱分析技术对原料药

(API)

的浓度调节过程进行实时监控

，

介绍了在

良

好生 

产规范条件下过程分析技术(

PAT)

的实施过程

。

利用偏最小二乘算法开发岀两个校正模型分别用以监控原料

药和水分含量

，

并通过模型校正均方根误差

(

RMSEC

)

、

交叉检验均方根误差(

RMSECV

)

和预测均方根误差

1

RMSEP)

以及对应的决定系数

(R

5

)

来评估模型的性能

。

为保证模型性能

，

按照分析方法验证要求对模型的

线性和范臥准确性

、

精密度(重复性

)

、

专属性以及稳健性指标进行验证

。

最后通过系统性能测试确认检测

系统满足商业化运行的要求

。

结果显示

，

采用过程分析技术控制浓度调节过程

，

可以大幅度缩短浓度调节时

间

，

节约蒸汽能耗和检测费用

，

减少生产过程中的偏差

，

提升产品工艺水平和批次间一致性

。

关键词

：

良

好生产规范

；

过程分析技术

；

近红外

；

在线监控

；

偏最小二乘

中图分类号

：

O657.3

文献标识码

：

A

文章编号

：

144

-4957(2424)1

-1239

-08

Application

of

Process

Analytical

Techno/yy

in

Active

P/armocexticel

Inaodient

PmSnchon

L

iu

Wei

1

,

HEYonp

D9

*

,

WU

BS

1

，

,

JIRNG

Ke-lei

1

，

(1.

Diausd

DigSol

TecX/o/yp(

Hauyzhos)

Co.

,

LW.

,

Hauyzhos

310427,

Chi/o

；

2.

The

Joint

LabooSo

of

Smart

Pharmacenticai

-

Ou

Li/c

Analysis

and

Monito/np

TecX/ologp,

Zhejiany

University

-

Diausd

Digital

Tech/oloyp

,

Hanyzhos

31427

,

Chi/o

；

3.

Camo

Analytics

As

；

Oslo

；

Noroo)

Abstract

:

Tha

implementation

of

process

analyticxl

tecXuolosp

(

PAT

)

in

a

commercial

active

phombl

cen/cxt

SvreCient(

API

)

ocostSOzOion

poSuchos

p

rocess

was

intoPuced

in

this

paper

,

in

which

tha

near

infrared

(

NIR

)

spy

t

oscopy

technolosp

was

used

to

monitor

tha

concentration

adjustsent

process

ondor

tha

requirements

of

good

mannfactu/np

practice

)

GMP

)

.

Tha

hardware

and

software

of

tha

monis/np

system

were

qualified

accordiny

to

tha

requirements

of

a

complex

compute/zed

system.

Two

preCichos

models

for

API

coscentratios

and

moisture

were

developed

bp

partial

/ol

spuara

(PLS

)

algorithm

,

which

perfomianco

was

evaluated

bp

oot

mean

spuara

yor

of

cxPbraPos

(

RM

­

SEC

),

oot

mean

spuara

yor

of

coss-va/Sa/os

(

RMSECV

)

,

oot

mean

spuara

yor

of

prediction

(RMSEP)

and

determination

coehicient

(

R

2

)

,

mspytSaly.

In

order

to 

enshra

tha

perfomianco

of

tha

models

-

tha

Pnea/ty

,

range

:

axymey

,

precision

(

repeatability

)

,

specificity

and

mPustnoss

were

ve/fied

again

accerdiny

to

tha

analytical

method

verification

requirements.

Finallp

,

tha

system

perfomiance

was

tested

to

cosUon

that

tha

PAT

system

meets

tha

requirements

for

commercial

opera

­

tion.

PAT

control

of

tha

concentration

adjustsent

process

could

preatlp

shoOen

tha

concentration

ad-

justsent

time

:

sava

tha

steam

enyay

consumption

and

testing

costs

-

reduce

tha

deviation

of

poSuc-

tios

；

incooe

tha

consistence

of

diberent

batches

-

and

impova

tha

poSuct

quOSy.

Key

words

:

good

mannfactu/np

practice

(

GMP)

；

process

analytical

technolosp

(

PAT

)

；

near

infra

­

red

(

NIR

)

spyWoscopy

；

os-lina

mositoVny

；

partial

least

square

(PLS)

由于产品的质量与患者的利益息息相关

，

制药行业制造生产的过程需经过严格的确

认

。

为保证药

品的安全性和有效性

，

美国食品药品监督管理局

(

FDA

)

、

欧

洲

药监局

(

EMA)

和中国国家药品监督管理

局

(

NMPA)

等药监部门通过

《

药品生产质量规范

》

对药品生产和质量管理进行严格的监管

，

但这也造