中药质量源于设计方法和应用:全过程质量控制

质量控制经历了检验质量控制、统计质量控制和全面质量控制3个阶段。为实现全面质量控制,Juran提出质量源于设计(Quality by Design,QbD),将质量的概念扩展到产品质量活动的各个领域和环节。中药全过程质量控制与质量源于设计等全面质量控制理念的内涵具有内在一致性,为QbD在中药研发和生产中的应用奠定了良好基础。本文提出并阐释了中药全过程质量控制的2个维度,即从研发到生产的产品生命周期维度和从原料到产品的中药产业链维度。总结了中药全过程质量控制在中药材种植加工过程、中药制剂生产过程和中药产品流通过程的应用。

中药质量源于设计方法和应用:过程分析技术

过程分析技术(Process Analytical Technology,PAT)是实现药品质量源于设计(Qb D)的关键工具之一。在线(Online)和原位(In-line)等PAT技术的使用,为中药生产质量控制提供及时、准确的数据和决策支持,在稳定产品质量、优化工艺操作、提高生产效率和节能降耗等方面发挥了积极作用。本文从分析功能和属性角度,将PAT技术分为5个方面进行介绍:1)模拟视觉分析技术;2)模拟听觉分析技术;3)模拟味觉分析技术;4)模拟触觉分析技术和;5)多功能集成在线分析技术。同时综述了PAT在中药提取、浓缩、醇沉、柱层析、干燥、混合、制粒、包衣等制药过程中的应用。

中药质量源于设计应用:工艺控制策略

在药品质量源于设计(Quality by Design,QbD)框架下,工艺控制策略是用于确保产品质量和工艺性能符合预期目标的一套计划性控制方法和步骤的组合。工艺控制策略的先进程度取决于对药品和制药工艺的理解和相关知识水平的积累。目前,国内制药工艺控制正经历从质量源于检验(QbT)模式向QbD模式的转变。本文总结并比较了分别由美国FDA的Lawrance Yu和国际制药工程协会PQLI工作组提出的工艺控制策略等级模型。介绍了药物产品质量实时放行测试、工艺设计空间、工艺前馈控制和反馈控制、工艺闭环控制、工艺智能控制等先进工艺控制方法和策略,及其在中药和药品生产中的应用。

中药质量源于设计方法和应用:连续制造

药品质量源于设计(Quality by Design,QbD)鼓励采用创新制药工艺、技术和装备提高药品质量和生产效率。连续制造(Continuous Manufacturing)指在一段时间内不间断提供原料并生产出终产品的过程。与间歇(Batch)生产相比,连续制造具有占地面积少、生产周期缩短、智能化程度高、工艺易放大、产品质量一致性高等特点,符合未来药品生产发展趋势和需求。本文总结了连续制药过程关键技术和方法,包括连续喂料、连续混合、连续制粒等单元型连续制药过程,以及口服固体制剂、化学药合成和生物制品的全程型连续生产过程,介绍了停留时间分布分布(RTD)模型和过程分析技术(PAT)等先进控制方法在连续制药过程中的应用,以期对我国药品和中药生产的发展提供借鉴。

中药质量源于设计方法和应用:智能制造

以质量源于设计(Quality by Design,QbD)为基础的制药质量体系,逐渐将智能装备、工业信息化软件、大数据和云计算等智能化工具纳入生产质量管控和知识管理系统。智能制造引领着中药产业的转型升级,面对不断涌现的智能制造新技术和新模式,本文引入智能制造成熟度等级模型,评价分析了当前中药智能制造主要处于规范级(即数字化和标准化)和集成级阶段,未来朝向优化级和引领级发展。提出由连续制造、信息集成、智能模拟和智慧应用组成的中药智能制造关键技术体系。人工智能和先进制造技术的深度融合将催生新一代中药智能制造模式,实现工艺知识和模型的应用,以及生产过程感知和控制决策的闭环。

中药质量源于设计方法和应用:产品和工艺设计

药品质量源于设计(Quality by Design,QbD)是设计科学和制造科学的总和,设计思维和方法贯穿于药品研究、开发、生产和流通的全过程,设计对药品质量具有决定作用。中药设计是在中医药理论指导下,有效使用多学科的科学原理使中药质量满足临床防病治病需求的过程。本文总结了中药方剂设计、中药药物设计和中药剂型设计等中药产品设计内容,以及药辅合一理论指导下的中药制剂处方设计、中药制药工艺路线设计和制药工程设计等中药工艺设计内容。随着数据科学和人工智能的发展,基于大数据、知识和规则的中药智能设计方法,如专家系统(ES)、工艺分类系统(MCS)和智慧中药系统(iTCM)等,提高了中药设计效率,丰富了中药质量源于设计内容。

中药质量源于设计方法和应用:工艺建模

药品质量源于设计(Quality by Design,QbD)强调对制药过程的透彻理解,即理解原料、工艺和产品质量之间的多维组合和相互作用关系。数学模型以函数关系的形式表征所研究工艺系统或过程"输入-输出"量对的集合,是解释制药质量传递规律,实现产品关键质量属性(CQAs)预测的重要工具。本文提出依据数学模型对终产品质量的影响程度将工艺模型分为高、中、低3类。为规范建模过程、提高建模效率,提出工艺建模质量管理规范(GMoP)。总结了机理建模、统计建模和混合建模方法,并介绍了数学模型在中药提取、干燥、制粒、粉体压缩、制药过程质量监控和工艺系统表征中的应用。

蒲公英化学成分、药理作用研究进展及质量标志物预测分析

蒲公英始载于《新修本草》,味苦、甘,性寒;归肝、胃经;具有清热解毒、消肿散结、利尿通淋之功效,广泛应用于临床。通过查阅国内外文献,在综述蒲公英化学成分和药理活性研究进展的基础上,通过分析蒲公英植物亲缘学、化学成分特有性证据、化学成分有效性和可测性等的关系,对蒲公英质量标志物(quality marker,Q-Marker)进行分析,并预测木犀草素、木犀草素-7-O-β-D-葡萄糖苷、咖啡酸、绿原酸、菊苣酸、蒲公英甾醇可作为其质量标志物的候选化合物,以期为蒲公英质量评价体系的建立提供参考。

中药生产过程智能质量控制专利技术进展

在中药智能制造由试点示范进入深入应用、全面推广的新阶段,如何提高过程质量控制系统的智能化程度,已成为中药生产过程控制技术发展的瓶颈。该文整理了自《中国制造2025》规划实施以来,获得国家级和省级立项的中药智能制造项目(226项)和中药制药企业(145家),对相关中药生产企业申请的专利进行检索,挖掘出生产过程智能质量控制技术专利135件。从智能质量感知、智能工艺认知和智能过程控制3个方面,对中药材种植、饮片炮制、制剂前处理和制剂成型等单元环节,以及生产车间层面的智能质量控制专利技术进行了全面总结。研究结果表明,智能质量控制技术已初步应用于中药生产全过程,提取和浓缩单元智能化,以及关键质量属性的智能感知是当前阶段生产企业关注重点;面向中药制造工艺的认知专利技术较为缺乏,导致智能感知和智能控制尚未实现有效闭环整合。建议未来借助人工智能和机器学习方法,突破中药生产共性环节和生产系统的工艺认知瓶颈,将产品整体质量形成规律透明化,加速关键技术系统集成和智能装备创新与应用,促进中药品质均一性和制造可靠性的提升。

中药粉体物理指纹图谱研究进展

中药(TCM)粉体是中药口服固体制剂的重要中间体或产品,粉体的物理性质不仅影响制剂成型,而且直接或间接影响产品质量。中药粉体种类众多、尺度各异,采用物理指纹图谱可从物理状态层面整体评价中药粉体质量,并可将其作为对中药粉体含量测定或HPLC指纹图谱评价的补充,这为中药粉体全面质量控制提供了新的工具和思路。该文系统梳理了中药粉体物理指纹图谱的规范化建立方法,包括指标体系的设计、二级指标的测试或计算,以及二级指标标准化处理和图谱展示。总结了物理指纹图谱在中药破壁粉、中药浸膏粉、中药颗粒、药用辅料、制剂成型工艺全过程质量评价和制剂处方设计中的应用。指出了开展物理指纹图谱和物性分析方法验证,确保物理指纹图谱数据可靠,同时结合模式识别和人工智能方法拓展物理指纹图的应用场景,支持中药质量一致性评价、产品和工艺的设计与持续改进,将是中药粉体物理指纹图谱未来的研究方向。

中药口服固体制剂原辅料近红外光谱数据库的构建及应用

建立了中药口服固体制剂原辅料近红外(NIR)光谱数据库,采用模式识别方法研究了NIR光谱数据在物料分类和物性预测中的应用。使用便携式近红外光谱仪快速测量149批原辅料粉末的NIR漫反射光谱数据,并录入iTCM数据库。利用主成分分析(PCA)法探究NIR光谱数据对已知结构物料的分类能力,采用偏最小二乘(PLS)法研究了NIR光谱对原辅料物性参数和直接压片片剂性能的预测能力。经标准正态变量变换(SNV)+Savitzky-Golay(SG)平滑+一阶导数处理后的NIR光谱数据对微晶纤维素、乳糖、乙基纤维素、交联聚维酮和羟丙基甲基纤维素这5类辅料的区分能力较好。NIR光谱数据与原辅料粉末粒径、密度和吸湿性的相关性较强。NIR光谱信息作为物料物理性质的补充,可提高粉末直接压片片剂性能预测模型的性能。NIR光谱数据是iTCM数据库物性参数数据的补充,物性参数与NIR光谱数据的结合能更全面地表征原辅料的性质。

质量源于设计在银杏叶片制粒工艺中的应用(Ⅲ):基于设计空间的过程控制策略

该文在质量源于设计(QbD)理念的指导下,建立基于设计空间的银杏叶片高速剪切湿法制粒工艺控制策略,提高过程质量可控性和产品质量一致性。以颗粒中间体的中值粒径(D_(50))和松装密度(D_a)为关键质量属性(CQAs),采用失败模式和效应分析(FMEA)辨识潜在关键工艺参数(pCPPs)。采用Plackett-Burmann设计对潜在关键工艺参数进行筛选,确定黏合剂用量、湿混时间和湿混搅拌桨转速为关键工艺参数(CPPs)。在关键工艺参数范围内,采用Box-Behnken设计和二次多项式回归模型开发工艺设计空间。ANOVA分析显示回归模型的P<0.05,且失拟值>0.1,表明其可较好地定量描述CQAs和CPPs之间的关系。设计空间内任一CPPs组合均能分别将颗粒D_(50)和D_a控制在170~500μm和0.30~0.44 g·cm^(-3),进而满足银杏叶片机械性质要求。

论中药质量源于设计

药品质量源于设计(quality by design,QbD),形成于生产过程,优化提高于生命周期。该文在回顾制药QbD发展历程的基础上,围绕质量设计、质量控制和质量改进详细解读了制药QbD实施方略。在分析中药研发和生产应用QbD难点和特点的基础上,提出中药QbD的"四全"模式,即全局设计、全息分析、全面控制和全程优化,体现了中药质量设计的系统观和整体观。在全局设计中,构建以临床疗效为导向和以多学科理论知识为基础的中药质量问题空间和解决方案空间。全息分析中重视"析"的方法和技术,具备更高层次的中药质量理解和设计整合功能。提出综合应用检验质量控制、统计质量控制、预测质量控制和智能质量控制实现中药产品质量一致性和工艺系统可靠性。全程优化致力于生命周期内的中药质量和过程能力改进。实施QbD有利于化解中药研发和制造生态系统内在矛盾,为中药质量和产业效益的提升提供保障。

中药混合过程终点在线判定方法研究

混合过程是制剂生产过程的关键环节,它直接影响固体制剂质量的均一性和稳定性。随着《工业过程分析技术指南》的发布,在线分析技术在混合过程应用的研究报道越来越多,但对混合终点在线判断算法的研究尚处于起步阶段。该研究以移动块标准偏差法为原型,建立适于在线应用的混合终点判断方法——递增窗口移动块标准偏差,并将其用于中药配方颗粒混合过程终点的判断。通过在线学习调整窗口大小,将混合过程物料状态的变化实时体现在标准差的计算过程中。在3种不同中药饮片提取物和辅料糊精混合过程的应用中表明,与传统的移动块标准偏差法相比,基于递增窗口移动块标准偏差法计算得到的窗口尺寸变化可以更为清晰地反映混合过程物料状态变异,适于在线应用。

有指导的正交投影技术结合斜率/截距校正法实现小试水分近红外定量模型向中试传递

针对小试制剂过程建立的近红外定量模型难以直接应用于中试或大生产过程中的问题,该文以小试和中试条件下多批次药用糊精流化床制粒过程为载体,在线采集其近红外光谱数据并测定水分含量,建立小试过程水分近红外定量模型,提出并应用有指导的正交投影技术结合斜率/截距校正的模型传递方法跨尺度预测中试样本,使中试两个测试集A和B的水分相对预测误差分别由51.04%和26.64%降至4.90%和3.99%,显著提高了模型预测的准确度。将该结果与无指导的正交投影技术结合斜率/截距校正法以及模型更新相比较,该方法能更加有效地去除待测样本光谱中的干扰信息,适用范围广,为小试建立的模型放大应用到中试甚至大生产过程提供了新方案。

基于UHPLC-LTQ-Orbitrap MS^(n)的苦碟子醇提物不同洗脱部位化学成分分析

目的利用超高效液相色谱-线性离子阱-串联静电场轨道阱质谱(UHPLC-LTQ-Orbitrap MSn)对苦碟子药材醇提物不同洗脱部位的化学成分进行分析鉴定。方法采用Acquity UHPLC BEH C_(18)色谱柱(2.1 mm×100 mm,1.7μm),以乙腈(A)-0.1%甲酸-水溶液(B)为流动相进行梯度洗脱,在负离子模式下,分别对苦碟子药材醇提物经大孔吸附树脂分离的30%、50%、70%和95%乙醇洗脱部位进行数据采集。根据高分辨质谱提供的准分子离子峰和多级质谱碎片,获取目标化合物的精确分子量和结构信息,并结合保留时间、ClogP值、对照品分析、参考文献等相关数据对化合物进行鉴别。结果分别在30%、50%、70%和95%乙醇洗脱部位中鉴定出36、56、33和15个化合物,包括核苷类、黄酮类、有机酸类、倍半萜内酯类、三萜类、苯丙素类等共80个化学成分,其中5个为共有成分,分别为木犀草素、芹菜素、木犀草素-7-O-β-D-葡萄糖苷、芹菜素-7-O-β-D-葡萄糖苷和七叶内酯。结论该研究较为全面地表征了苦碟子药材醇提物的化学成分基础,并分析了其不同洗脱部位化学成分的差异,为进一步阐明苦碟子的药效物质基础提供了科学依据。

质量源于设计在银杏叶片制粒工艺中的应用(Ⅰ):颗粒粉体学性质综合评价

该文以银杏叶片湿法制粒工艺中颗粒中间体为研究对象,采用粉体学评价方法表征颗粒的堆积性、均一性、流动性、可压性和稳定性。建立了由松装密度、振实密度、颗粒分布宽度、粒径范围、相对均齐度指数、纵横比、豪斯纳比、休止角、流动时间、颗粒间孔隙率、卡尔指数、比表面积、孔体积、孔径分布、干燥失重和吸湿性16个指标构成的颗粒物理指纹谱。通过可压性参数(参数指数、参数轮廓指数和良好可压性指数)分析颗粒压缩特性。运用主成分分析从不同批次颗粒物理指纹谱信息中提取出2个主成分:第一主成分代表颗粒尺寸参数,第二主成代表颗粒形态参数。中药颗粒物理指纹谱可帮助评价不同批次颗粒质量一致性,分析颗粒质量属性对产品质量的潜在影响,为中药颗粒控制和工艺研发提供指导。

质量源于设计在银杏叶片制粒工艺中的应用(Ⅳ):原料质量波动的影响及控制

原料质量变异影响产品质量一致性和临床疗效。该文以银杏叶片高速剪切湿法制粒工艺(HSWG)为研究对象,收集不同厂家和批次的银杏叶提取物和辅料微晶纤维素,模拟原料波动。实时记录湿法制粒过程扭矩,分析湿软材黏着力。结合物理指纹图谱,考察原料粉末物理质量变异对颗粒中间体粉体学性质的影响。根据湿法制粒Regime map理论,通过无量纲参数计算,判断银杏叶片HSWG中颗粒的润湿与成核处于机械分散区,颗粒收率和颗粒粒径分布曲线表明该区域过程输出的不稳定性。采用正交偏最小二乘(OPLS)法建立18批原料粉末粉体学性质和和银杏叶颗粒中值粒径(D_(50))的关联模型,以变量投影重要性(VIP)筛选原料关键物料属性(CMAs)。结果表明原料粉末吸湿性、休止角、豪斯纳比、卡尔指数、D_(10)、干燥失重影响颗粒粒度。进一步将银杏叶颗粒压制成片,并测定片剂抗张强度,发现原料质量波动未导致片剂机械强度的降低,银杏叶颗粒关键质量属性设计空间和过程设计空间稳健可靠,可有效应对原料质量波动。

基于在线浊度传感器的中药颗粒剂溶化性评价和分类研究

该文采用在线浊度传感器技术,对中药颗粒剂溶化过程中溶液的浑浊程度进行量化表征。对探头测量位置和磁力搅拌的转速进行优化,结果搅拌转速选取400 r·min-1,探头位置在烧杯直径的1/4处时,测量结果准确可靠。收集105批市售中成药颗粒剂,按照《中国药典》要求进行溶化性检查,结果在5 min时间点,有57批颗粒完全溶化,对应浊度值在0~70 FTU;32批颗粒剂表现为轻微浑浊,对应浊度值在70~350 FTU;14批颗粒剂溶液浑浊,对应浊度值在350~2000 FTU;2批颗粒剂溶液重度浑浊,对应浊度值>2000 FTU。上述颗粒剂测试结果中,符合药典溶化性要求的批次数占比为84.76%,部分品种的溶化性仍有待改进。通过浊度传感器记录浊度值随时间变化的曲线(溶化行为曲线),按照溶化过程中崩解和溶解的重要程度,即崩解>溶解、崩解≈溶解、崩解<溶解,可将颗粒剂的溶化行为分为3类,通过颗粒剂溶化过程中机制的解析,为产品质量和工艺改进提供依据。

酒黄连HPLC特征图谱的建立及聚类分析和主成分分析

目的建立酒黄连的HPLC特征图谱,并对其进行聚类分析和主成分分析,为酒黄连饮片质量评价提供方法和依据。方法采用XtimateC18色谱柱;以碳酸氢铵水溶液-乙腈为流动相(梯度洗脱);流速1 mL·min-1;检测波长270 nm;柱温30℃;进样量10μL,在此条件下记录20批酒黄连色谱图,将其导入"中药色谱指纹图谱相似度评价系统",选取分离度、峰形较好的13个峰为共有峰,得到20批酒黄连饮片的特征图谱。以特征图谱13个共有峰的峰面积标准化后作为变量,应用SPSS 19.0软件对其进行聚类分析和主成分分析。结果20批酒黄连饮片特征图谱有13个共有峰,相似度为0.999-1.000,说明20批酒黄连饮片质量稳定;欧氏距离(Euclidean distance)为18时,聚类分析将产地为重庆的S1-S3酒黄连聚为一类,产地为四川的S4-S13酒黄连聚为一类,产地为湖北的S14-S20酒黄连聚为一类,表明酒黄连饮片中生物碱含量差异与其产地来源相关;主成分分析选取3个主成分,累积方差贡献率在90%以上,其结果与聚类分析结果一致。结论将聚类分析和主成分分析与特征图谱相结合可为酒黄连饮片质量评价提供参考。