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。     

中药制药过程分析技术方法学研究与应用进展

中医药产业高质量发展需要先进制药技术作为支撑。中药制药企业在传统制造模式下，过程认知不足，缺乏有效的过程检测工具和过程控制方法，终产品质量依赖于检验，不能有效提升产品质量的批次一致性。中药制药过程分析技术(process analytical technology, PAT),作为中药先进制药技术框架中的关键技术之一，能够突破中药制药过程质量控制的瓶颈问题，有利于提高生产效率、提升产品质量、降低物耗能耗，并为智能制造、连续制造等先进制药模式提供过程控制和实时放行工具。该文归纳了中药制药PAT研究的总体思路；通过对中药制药PAT技术固有特点和现状分析，提炼了中药产品全生命周期持续应用并改进PAT技术的方法学；总结了过程认知、过程检测、过程建模、过程控制、持续改进5个关键技术的研究方法和前沿技术，并对应用进展进行了综述；最后，对我国PAT技术推行过程中的企业应用难点及监管科学研究提出了一些意见和建议。旨在为企业在先进制造、智能制造、连续制造框架中开发和应用PAT技术提供参考借鉴。     

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。     

过程分析技术在制药领域的应用及对我国制药行业的启示

 目的 阐述过程分析技术（PAT）提出的背景和意义,对PAT内容进行归纳,并综述近年来PAT在制药领域的应用、研究进展及对我国制药行业的启示。方法 查阅国内外近年来文献,进行归纳总结。结果与结论 PAT促进对生产过程和药品的理解,提高对药品生产效率,强化对药品质量的控制,是未来制药行业生产的发展方向。我国制药行业需加强对PAT的理解,将其融入生产过程,从药品质量的源头抓起,提高药品质量。随着研究的深入和重视程度的提高,制药行业将从现有的传统生产模式向一个具有前瞻性的PAT生产模式转变。
     

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。     

物料属性研究在中药丸剂质量控制中的应用进展

中药生产智能化已成为中药发展必然趋势,中药制剂生产过程信息化、自动化是实现中药智能制造的前提,其中输入物料属性、输出产品质量属性辨识与表征、大数据统计与积累即为信息化基础。物料属性研究对于终产品质量控制具有重要意义,但目前缺乏对中药丸剂属性研究的系统归纳与总结。因此,笔者从粉体学属性、流变属性、质构属性3种分类出发,对中药丸剂单元工艺中涉及原料、辅料与中间体属性进行总结,分析物料属性对终产品质量的影响规律;对丸剂工艺中涉及的属性表征技术进行总结,并对终产品质量属性表征方法提出建议;基于质量源于设计(QbD)理念,提出物料属性研究应与过程分析技术(PAT)相结合,将药品质量控制重心前移,指导装备升级,以期实现中药丸剂智能化连续制造。     

在线检测技术在中药饮片智能化生产与质量控制中的研究现状与展望

中药饮片产业是中药产业三大支柱之一,保证饮片的质量和安全性一直是重中之重的工作。传统的中药质量控制方法存在周期长、效率低、主观性强等问题,无法适应产业的快速发展。在线检测技术通过在线监测系统实时采集、处理和分析样品数据,能够更快速、准确地得到产品质量信息,对中药饮片的智能化生产和质量控制具有重要意义。从国家政策导向阐明中药智能化生产对中药饮片质量控制的重要性,对在线检测关键技术研究及其在饮片生产全过程中的应用进行综述,归纳当前在线检测技术在中药产业应用中存在的问题,为加快在线检测技术与饮片产业融合发展提供建议,以期为提高饮片生产效率及质量、促进饮片产业高质量发展提供参考。     

美国FDA产业指南:创新的药物开发、生产和质量保障框架体系——PAT

本指南旨在介绍一种过程分析技术(process analytical technology,PAT)的管理框架,并鼓励在创新药物开发、生产和质量保证中自愿开发和实施.PAT是一个系统,是以实时监测原材料、中间体和过程的关键质量和性能特征为手段,建立起来的一种设计、分析和控制生产的系统,以确保终产品的质量.本指南是为鼓励创新,本着提供有利时机和完善管理程序的目的来讨论一些过程分析技术的原则.     

近红外光谱分析技术在复方阿胶浆生产全程中的应用进展及相关思考

该文报道了东阿阿胶股份有限公司将近红外(NIR)光谱技术应用于复方阿胶浆生产全程质量控制中的实例。具体应用包括原料药材的质量控制、提取工艺和碱沉工艺的在线监控、以及复方阿胶浆成品的快速分析和不开瓶检验技术。通过以上技术的应用,初步实现了复方阿胶浆生产过程的可视化,增强了生产过程的可控性,有助于提高不同批次产品之间的质量一致性。同时还对NIR光谱技术用于复方阿胶浆生产过程的相关问题进行了相关思考,以期为其他中药品种开展类似研究提供参考。     

过程分析技术在中药注射剂生产过程中的应用研究进展

基于质量源于设计的理念,综述了在中药注射剂的质量控制方面,应该从药材栽培、加工炮制、投料、提取、浓缩、大孔树脂纯化、柱色谱、萃取、醇沉、结晶以及成品检验的过程中引入过程分析技术,并提出了过程分析技术如何在中药注射剂生产的全过程进行控制的方案,旨在透彻地理解并控制注射剂的生产过程,从而确保中药注射剂批次间质量的均一性及工艺的稳定性。     

丹红注射液提取过程轨迹及质量在线监控研究

目的:建立丹红注射液提取过程轨迹并用于提取过程质量在线监控.方法:采用近红外(near-infrared,NIR)光谱仪在线采集过程光谱数据,结合多变量数据分析技术,建立提取过程轨迹,并采用主成分得分、Hotelling T2和DModX监控图实时监控提取过程质量.结果:应用建立的丹红注射液提取过程轨迹,能及时发现提取过程异常情况.结论:基于NIR光谱技术的过程轨迹在线质量监控方法为实现中药生产全程质量控制提供了技术.     

近红外光谱技术在中药生产过程质量控制领域的应用

随着人们对近红外光谱(NIRS)技术研究的深入,NIRS在中药生产过程质量控制领域中得到越来越多的应用.该文综述了国内外NIRS在中药生产过程质量控制领域的应用进展,同时对其在中药生产过程质量控制领域的应用前景做出了展望.     

中药产品生产全过程动态质量控制技术与发展

“有效、安全、可控”是药品的3个基本原则,复杂的处方组成和生产工艺过程使中药产品在保证有效性的同时难以确保稳定的安全性和质量可控性,因此创建一套具有整体性、系统性、符合中药产品自身特征的全过程质量控制技术体系已然成为了中药研究刻不容缓的任务。本文基于“组分结构”理论指导下的多维结构过程动态质量控制技术体系,从中药功效物质基础、安全性和剂型特征3个维度出发,分别从“在线”“离线”2个方面探讨当前中药产品生产过程中的质量控制技术和未来的发展方向。     

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。     

感冒灵提取过程近红外光谱在线检测技术研究

中药材提取过程是感冒灵颗粒剂生产过程的首个环节,对药品质量影响显著。该文在线采集感冒灵中药材提取过程近红外光谱图,以高效液相色谱和差重法为参照方法,采用一阶导数法处理近红外光谱,运用偏最小二乘回归法(PLSR)分别建立提取液中蒙花苷、绿原酸和固含量的定量校正模型。采用相关系数(r)、交叉验证均方差(RMSECV)、校正集均方差(RMSEC)和验证集均方差(RMSEP)等指标优化建模参数,考察模型性能。3种质量控制指标的模型相关系数均达到0.95以上,蒙花苷和绿原酸、固含量的RMSEC和RMSEP分别为0.010 4和0.009 47,0.009 34和0.142,0.055 5和0.008 42,在线分析所建模型,预测值与实际测定值相关系数均大于0.97,其预测相对偏差(RSEP)分别为8.14%,8.17%,9.86%。研究结果表明,利用近红外光谱技术可以实现感冒灵中药提取过程多指标的在线检测和实时监控,该技术可用于生产过程中质量控制,缩小中间体批次差异性,保证药品质量稳定性,也为后续的产品质量回溯提供了实时生产数据。     

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。     

美国FDA产业指南［1］：创新的药物开发、生产和质量保障框架体系——PAT

目的：本指南旨在介绍一种过程分析技术（process analytical technology,PAT）的管理框架,并鼓励在创新药物开发、生产和质量保证中自愿开发和实施。PAT是一个系统,是以实时监测原材料、中间体和过程的关键质量和性能特征为手段,建立起来的一种设计、分析和控制生产的系统,以确保终产品的质量。本指南是为鼓励创新,本着提供有利时机和完善管理程序的目的来讨论一些过程分析技术的原则。     

基于近红外光谱技术和多变量统计过程控制的五味子提取生产过程监测方法

将近红外光谱分析技术与多变量数据分析技术相结合,建立注射用益气复脉(冻干)组方药材五味子提取过程的在线监测方法。采用生产上5个正常批次建立了五味子提取过程的多变量统计过程控制(multivariate statistical process control,MSPC)模型,并利用PC scores,DModX和Hotelling T~23种控制图对2个测试批次进行监测。结果显示,MSPC模型对提取过程具有良好的监测性能。将所建立的MSPC模型应用到实际生产中,能够有效地实现对五味子提取过程的在线监测,并实时反映生产过程中物料属性的变化。该文建立的监测方法为过程分析技术在中药注射剂生产过程质量控制领域的应用提供了参考。     

美国FDA产业指南［1］：创新的药物开发、生产和质量保障框架体系——PAT

本指南旨在介绍一种过程分析技术（process analytical technology,PAT）的管理框架,并鼓励在创新药物开发、生产和质量保证中自愿开发和实施。PAT是一个系统,是以实时监测原材料、中间体和过程的关键质量和性能特征为手段,建立起来的一种设计、分析和控制生产的系统,以确保终产品的质量。本指南是为鼓励创新,本着提供有利时机和完善管理程序的目的来讨论一些过程分析技术的原则。     

近红外光谱结合多变量统计过程控制(MSPC)技术在金银花提取过程在线实时监控中的应用研究

目的建立金银花提取过程多变量统计过程控制(MSPC)模型,对金银花提取过程进行在线监控。方法采用近红外光谱(NIRS)仪在线采集多批次金银花提取过程光谱数据,结合MSPC技术建立统计模型,采用主成分得分、Hotelling T2和DMod X控制图来监测投料及过程操作参数等异常波动。此外,利用过程光谱进行主成分分析(PCA),建立了金银花提取过程轨迹,反映了提取过程随时间变化的趋势。结果应用建立的MSPC模型可观测到金银花提取过程的质量变化,对正常批次的监控未出现误报,稳定性和重复性良好。3种控制图联合使用可及时准确地识别异常情况的发生。与传统的监控方法相比,该方法快速无损,且可实现在线实时监控。结论 NIRS结合MSPC技术可成功应用于金银花提取过程,对提升中药生产质量控制水平有重要的意义。