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。     

竭诚为您提供中药制药工艺及装备最佳解决方案

杭州浙大制药工程技术有限公司（浙大制药）是一家依托浙江大学，致力于现代中药制药关键技术．工艺及装备研发的高新技术企业。浙大制药开发了中药制药过程分析过程控制技术和制药装备．并可为制药企业提供生产线的工程设计装备制造及改造，自控系统实施以及工程安装，工艺调试等全套工程应用服务和解决方案。     

中药连续制造研究进展和成熟度评估北大核心CSCD

药品制造模式正逐渐由间歇制造向连续制造和智能制造转变。该文简要回顾了国内外药品连续制造监管动态和研究进展,阐述了药品连续制造的定义和优势。从间歇制造操作连续性的提升、连续装备集成提高单元间物理连续性,以及应用先进工艺控制策略提高工艺连续性3个方面总结了现阶段中药连续化生产方式。以实现中药连续制造为目标,分别从工艺和装备角度分析了相应的关键技术,如物料性质表征、工艺建模与仿真、过程分析技术、系统集成等。提出连续制造装备系统应具备高速、高响应和高可靠性的“三高”特征。考虑中药制造特点和现状,基于产品质量可控性和生产效益2个维度,提出由操作连续性、装备连续性、工艺连续性和质控连续性4个层次构成的中药连续制造成熟度评估模型,为中药连续制造技术应用提供参考。实施中药连续制造或应用连续制造关键技术有助于系统整合先进制药技术要素,为中药品质均一性和生产效益提升提供新动力。     

中药生产过程智能质量控制专利技术进展北大核心CSCD

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。     

中药工业4.0:从数字制药迈向智慧制药

该文对中药制药工程科技进行前瞻分析,设计了中药制药业"未来工厂"愿景,进而提出"中药工业4.0"战略构思和技术路线图,构划了相关核心技术体系,由此阐明中药工业从数字制药迈向智慧制药的技术发展路径。在定义中药制药过程控制、在线检测、过程质量监测等概念及术语基础上,阐述了数字制药与智慧制药的技术理念及技术特征,倡议大力推进中药数字制药技术的广泛应用,通过制药过程高度信息化和多学科集群创新,创建中药智能制造技术,为中药产业提质增效及技术升级提供新动能。     

过程分析技术的相关法规与工具在制药行业中的应用进展

随着过程分析技术(process analysis technology,PAT)在制药行业越来越受到重视,美国食品药品监督管理局(FDA)等官方机构正在积极推动应用PAT技术,力图从过程、工艺上保证产品的质量,改变目前主要依靠认证认可检查的现状。本文综述了制药行业中的PAT相关法规/指导原则发展进程以及常用的PAT工具和相关应用进展,为加强我国制药行业对PAT的理解提供一定参考, 推动制药企业将其融入生产过程, 从药品质量的源头抓起, 提高药品质量。     

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。     

基于核磁共振氢谱的组学技术在中药制药过程研究中的应用与展望

中药制药过程工艺复杂,过程控制水平与产品质量直接相关。进行制药过程质量评价与质量控制研究,提高制药过程理解,对保证中药制剂的安全性与有效性具有重要的意义。随着核磁共振技术的发展,核磁共振氢谱已在中药质量评价与代谢组学研究等领域得到广泛应用。本文主要介绍了氢核磁共振组学技术应用于中药炮制、提取等制药过程研究时,在辨识过程化学标志物、研究代谢物在过程中的转化转移规律等方面的应用进展,同时展望了基于氢核磁共振技术的过程组学研究在中药制药领域的应用前景。     

中药生产过程质量控制关键技术研究进展

中医药发展已上升到国家战略层面,在医药行业贯彻实施"中国制造2025"战略的新形势下,中药生产过程质量控制是中药工业需要加快突破的关键领域之一。对中药生产过程质量控制领域在工艺设计、分析检测、过程建模、制造装备等方面的关键共性问题进行解析,综述了中药生产过程质量控制体系中工艺过程理解、生产过程实时分析方法开发、过程控制策略建立3个方面的研究进展;并结合企业研究实践,介绍了质量源于设计(quality by design,Qb D)、过程分析技术(process analytical technology,PAT)、实验设计(design of experiment,DOE)、多变量统计分析等关键技术在上述3个研究方向中的应用进展,分析了实际工业应用的难点问题并对其应用前景进行展望,旨在为中药企业应用和提升生产过程质量控制技术提供参考。     

中药制药过程数据集成、数据挖掘与可视化技术研究

工业自动化控制技术的广泛运用和海量制造过程数据的收集和分析,为现代中药制药工艺品质的大幅提升提供了宝贵的数据和信息资源。因此在中药制药企业建立数据集成与管理系统变得非常重要,它将使得工厂生产数据的收集、保存、分析、展示和交流变得简单、高效。通过数据集成、数据挖掘、数据可视化等技术的综合运用,可以打破数据孤岛,整合所有数据,提取出有用信息,并发现和沉淀生产知识,最终提高生产过程质量。该文分析了中药制药过程有关工业大数据分析的若干关键技术,重点就数据集成、数据挖掘与数据可视化技术进行了具体探讨。该文结合了生脉注射液生产历史数据,进行了数据挖掘与可视化实例分析,并展望了数据可视化技术在中药数字制药中的前景。     

基于深度强化学习的中药制药过程自主优化决策方法研究

中药生产过程容易受到原材料波动等不确定因素影响，进入非优操作状态，影响产品质量一致性。为此，需要面向中药制药全链条的各个环节，合理设计并采集质量相关物性参数、工艺参数、设备参数，解决制药过程数字化、模型化问题。该文提出了一种基于深度强化学习的非优工艺状态识别与自愈调控方法，实现了中药制造过程质量主动预防控制。以中药真空带式干燥工艺为例，完成了基于DQN算法的工艺自主决策模型的构建与验证，并针对具体实施过程进行了研究，从而实现了工艺参数组合自主优化策略发现和最优过程控制路径规划。研究结果表明，基于深度强化学习的优化决策技术有助于提高产品质量一致性，降低生产成本，提升企业效益。     

基于精益理念的中药制药工业数据挖掘及生产工艺持续改进策略研究：以去壁灵芝孢子粉制药过程为例

在中药工业数字化转型进程中，如何高效治理和分析工业数据，科学挖掘并利用其中蕴藏的有价值信息来指导中药生产制造，一直是中药制药领域的研究热点和应用难点。该研究针对中药制药工艺较为粗放、产品质量一致性有待提高等现状，将贝叶斯网络、卷积神经网络、帕累托多目标优化算法等先进计算工具与Shewhart控制图、过程性能指数等精益六西格玛分析工具相结合，提出一种可深入挖掘历史工业数据，指导制药工艺持续改进的策略，并以去壁灵芝孢子粉生产制造过程为研究载体进行验证。通过该策略优化，获得了可使去壁灵芝孢子粉水分、细度、粗多糖和总三萜等关键质量属性的过程性能指数P_pk均不小于1.33的关键参数可行区间组合。结果表明，该方法具有较高的工业应用价值，为中药生产工艺的持续改进提供了实用方法。     

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。     

基于膜科技创新中药制药分离工程原理的“低碳流程再造”

膜分离技术对中药制药工艺的创新来源于多学科交叉研究。中药膜分离科技是材料化学工程学科先进的分离科学技术与中药制药学跨学科结合的产物,其技术原理是对传统中药制药分离各主要操作单元技术原理的创新。逐一论述了中药制药分离过程各主要操作单元的本质特征、技术原理及膜科学技术对中药制药分离过程工程原理的创新作用。并指出基于膜“绿色制造”技术的中药制药分离过程“低碳流程再造”的工程原理与工艺基础实现了膜科学技术的多尺度效应、“膜一体化”系统与中药制药分离工艺流程的全面兼容;而中药行业膜技术标准零的突破则为该“低碳流程再造”的规模应用及可复制提供了坚实的基础,展示出巨大的市场应用前景。     

创建以过程管控为核心的中药质量控制技术体系

该文首先简述中药质量控制技术现状、瓶颈问题及严峻的挑战,提出应改变以事后检验为主要手段而不重视过程管控的药品监管现象,扭转业界忽视发展制药过程管控技术的局面,重构中药产品质量控制技术体系;通过建立以制药过程管控为核心的中药质量控制技术和监管体系,从根本上解决质量控制技术落后、质量风险管控措施不力、产品质量声誉不高等中药行业重大现实问题,从而突破中成药产品质量可控性差等难关。围绕中药质量控制技术领域中的难点问题和薄弱环节,提议尽快构建具有中国原创特色的中药CMC(chemistry,manufacturing and controls)技术规则并推动其得到国际认可,同时设计了以临床疗效为导向、制造方式为主轴、过程控制为重点的中药CMC技术架构。根据中医药临床特色及中成药生产特点,建议将药物分析学与中药化学、中药药理学、制药工程学、控制工程学、管理工程学等学科相结合,创立中药质量控制工程学。进而,提出中药质量控制工程理论模型及数字制药工程方法学,阐述了显著提升中药标准、实现中药国际化战略目标的技术路径。     

基于LIBS的中药质量检测技术与应用

基于中药制药生产质量管理需求,探讨了激光诱导击穿光谱（LIBS）技术在中药制药领域中的应用,分析了LIBS技术工作原理和检测技术优势,该技术具有方便,快捷,以及精度较高的检测特点。从LIBS技术特点出发,分别举例分析了该技术在中药原料质量检测、制造过程质量控制、中药产品质量控制,以及LIBS技术与其他光谱联用技术研究方面的应用情况,显示了LIBS技术与中药过程质量控制的结合潜力。中药自身复杂成分的特点限制了LIBS技术的应用。文章提出LIBS技术可以从两个方面深入研究提高技术优势,一是深入挖掘LIBS技术与化学计量学方法结合,提升检测精度,二是强化与其他光谱联用技术,降低检测误差,为该技术在中药智能制造过程质量控制的实际应用提出参考。     

FPGA技术在中药智能制药中的应用探讨

传统中药制造业正不断向数字化、信息化、智能化升级，这对智能化硬件提出了更高的要求。现场可编程门阵列（field-programmable gate array,FPGA）具有多通道同步信号采集、快速数据处理、高性能、低功耗等优势，在社会生产的诸多领域已被广泛应用。对FPGA组成和工业应用优势进行介绍，结合中药制药工业应用场景的原理和领域知识，对FPGA技术在中药智能制药中的应用进行探讨研究，主要涉及制药过程信号采集、图像处理、深度学习3个方面，以期为中药制药行业过程控制、工艺优化等提供技术参考。     

中药制药工艺知识库构建方法研究

中药制药工业当前正处于数字化与智能化转型过程中,需要针对文献报道数据、中药制药生产过程中积累的海量历史数据信息和药工操作经验,建立智能化方法进行高效分析,挖掘并整理出有价值的过程信息。为此,亟需建立基于知识驱动的中药智能制造关键技术体系,推动中药制药技术智能化升级。该研究提出了中药制药生产工艺知识库的构建方法,分别从文献挖掘、案例推理和实时预测3个层面,以中药带式干燥工艺为研究对象初步构建了中药制药工艺知识库。工艺知识库整合了深度学习(deep learning)、案例分析(case-based reasoning)、仿真建模(simulation modeling)等技术,融合制药过程机制及大数据信息,实现了知识自动化与决策科学化,为中药制药工业从“经验制药”向“智慧制药”跨越提供示范。     

近红外光谱技术在制药工程中的应用探究

目前,国内的中药制药生产过程在世界同行业中还较落后。其生产尚延续传统的控制过程,且缺乏监测技术,在中药制造过程中严重影响其质量。近红外光谱技术是在中药制药过程中采用的一种新型的快速的、无损的的监测分析方法,其功效在中药制药过程中的分析与质量监控起到显著作用。     

基于近红外光谱技术的“过程轨迹”用于中药制药过程监控的研究进展

该文介绍了基于近红外光谱技术的"过程轨迹"方法的原理,该技术的主要步骤包括:在线采集各工艺过程的在线近红外光谱;对在线采集的三维光谱数据进行展开;确定主成分、Hotelling T2、DMod X等统计量的运行迹线及其正常波动范围;用所建多变量统计过程控制模型监测新批次的运行情况。该文对该技术在生物制药及化学制药领域的应用进行了简要综述,介绍了作者所在的实验室将该技术应用于中药制药过程监控领域所取得的进展,并对该技术的应用前景进行展望。