阿莫西林膠囊生產過程質量控制方案初探

戚淑葉 黃偉明 王德剛 尹利輝 姚尚辰 許明哲 胡昌勤,*

(1 中國食品藥品檢定研究院，北京 102629；2 珠海聯邦制藥股份有限公司中山分公司，中山 528467)

藥品的安全、有效和質量可控是上市藥品應具有的最基本屬性。其中，質量可控是安全有效的前提條件，只有使藥品質量處于良好的控制之下，才有可能獲得高品質的藥品，進而為臨床應用的安全有效提供保障[1]。然而，藥品生產過程的質量控制有其特殊性，例如原輔料質量因供應商及工藝不同存在較大差異，包裝材料因各企業標準不一而有所不同，多數制藥過程采用終產品檢驗的方式進行產品控制、而對生產中各類參數缺乏精準的控制等，決定了藥品生產過程中普遍存在風險，控制不當會導致藥品批次存在諸多的差異性、乃至產生嚴重的藥品質量問題[2]。

近些年，人用藥品注冊技術要求國際協調會(ICH)推廣“質量源于設計(quality by design，QbD)理念”，強調增加對產品的認知(質量風險管理：根據風險評估協助做出藥政管理決定)和工藝的全過程控制(質量體系：通過“實時”控制減少產品的放行檢驗)，進而拓展出更靈活、有效的管理辦法。歐美制藥領域成功經驗提示：加強藥品質量控制的方法可利用過程分析技術(process analytical technology,PAT)和/或實時放行策略(包括參數放行)替代終產品檢驗的方法[3-5]。其中，PAT是指以保證終產品質量為目的，通過對有關原料、生產中物料及工藝的關鍵參數和性能指標進行實時(即在工藝過程中)檢測的一個集設計、分析和生產控制為一體的系統[6]。我國PAT應用起步較晚，化學藥品方面基本沒有成熟的案例，原因分析如下：①PAT應用有一定政策、法規引導，但具體標準、規范和指南鮮有發布，企業不敢輕易嘗試PAT介入常規生產。例如2016年發布的《醫藥工業發展規劃指南》和《智能制造工程實施指南(2016—2020)》均將PAT作為未來醫藥領域發展主要任務之一，主張采用PAT優化制藥工藝和質量控制，實現藥品從研發到生產的技術銜接和產品質量一致性；然而在2019年版《已上市化學藥品藥學變更研究技術指導原則(征求意見稿)》中，對原料藥/制劑生產工藝的微小變更，僅強調了變更后其控制方法和質控標準應較變更前沒有變化或更加嚴格，未對變更中應用PAT方法如近紅外光譜(near infrared spectroscopy, NIRS)法等提出具體要求。2020年版中國藥典雖然強調了貫徹落實藥品全生命周期監管的理念，加強了藥品生產、過程控制和質量控制等通用技術要求的制定，但均未涉及與PAT相關的應用標準或指南。②企業難以明確PAT應用的效益大于成本投入。PAT實踐的優勢是連續監測以優化反應時間和產量，縮短生產周期；降低危險物料處理及操作的成本；優化單元操作，降低不良質量的耗費成本。但化藥制造工藝普遍固定、產品合格率高，制藥企業難以平衡法規過渡時期PAT工藝變更可能造成的經濟損失。③國內藥品質量控制模式很多停留在“質量源于生產”的理念，鮮有企業了解或應用QbD理念，而該理念可為PAT的實施提供監管和技術架構。

基于上述情況，考慮國內制藥企業生產成本和變更的風險，綜合QbD理念，探討化學藥品生產過程PAT質控方案：嘗試從制劑成品的現有質控指標中篩選關鍵質量屬性(critical quality attributes, CQAs)，通過對多批次原輔料、中間體質量狀況的檢測，依托產品的生產工藝和多變量數據分析確定關鍵工藝參數(critical process parameters, CPPs)和關鍵原輔料屬性(critical material attributes, CMAs)，并建立三者的函數關系；借鑒國際NIRS應用指南和經驗[7-9]，嘗試利用NIRS作為參考方法應用于CMAs、CPPs生產線線旁的快速檢測，實現藥品質量風險控制點前移，如圖1所示。

阿莫西林作為一種最常用的半合成廣譜抗生素，抗菌效果好，臨床用量巨大，其中膠囊劑占比70%以上[11]。本文所采用的阿莫西林膠囊生產過程如下：原料投入(生產環節1)→干法制粒、輔料混合(生產環節2)→膠囊填充(生產環節3)→鋁塑包裝(生產環節4)→制劑成品。在每一生產環節取樣檢測質控指標并采集近紅外光譜：確定阿莫西林膠囊CQAs并設定其控制界限；嘗試通過對每個生產環節檢測數據的統計和關聯分析，確定并建立CMAs、CPPs和CQAs三者之間函數關系，稱為質控函數；利用NIRS實現對上述信息，特別是CPPs的快速檢測，實時反饋至質控函數并評估CQAs的受控情況，將制劑成品質量風險控制點前移至生產過程。

1 材料與方法

1.1 樣品及內控指標檢測

樣品來源為珠海聯邦制藥中山分公司提供的2016年2—6月105批次阿莫西林原料、生產中間體(混合后藥物顆粒、膠囊填充內容物、鋁塑包裝后內容物)和制劑成品。其中，原料和制劑成品的檢測項目包括阿莫西林含量、純度、聚合物、阿莫西林閉環二聚體、總雜質含量及水分，3種中間體的檢測項目包括阿莫西林純度和水分。

1.2 近紅外光譜采集

所有樣品采集近紅外光譜。儀器：Bruker Matrix-F近紅外光譜分析儀；采集方式：光纖探頭直接接觸藥粉測量；檢測器：TE-InGaAs；波長范圍：12000～4000 cm-1；分辨率：8 cm-1；掃描次數：32。每一個樣品采集5次光譜取平均，作為每個樣品的原始光譜。

2 結果與討論

按照QbD理念，對藥品及其整個生產過程的認知是建立靈活監管方法的基礎。目標產品的質量通?？赏ㄟ^產品的關鍵質量屬性(CQAs)進行評估。通過對產品CQAs的認知，確認生產過程中的關鍵原輔料屬性(CMAs)和關鍵工藝參數(CPPs)，建立CMAs、CPPs和產品CQAs的聯系，并實現對生產工藝的不斷優化，是QbD理念的核心[12]。

2.1 確定制劑成品的CQAs

統計105批次原料和制劑成品檢驗檢測數據，如圖2所示。比較原料和制劑的各性質值，發現：①相較于原料水分(Av=12.77%，RSD=0.92%)，制劑成品水分(Av=12.67%，RSD=1.64%)波動較大，提示生產過程藥物水分可能失控，且整體表現為失水；②原料和制劑中聚合物含量無顯著性差異；③對于雜質而言，制劑成品中總雜質含量、特別是最大單雜(阿莫西林閉環二聚體)含量增加明顯，提示制劑成品中阿莫西林純度下降的顯著原因除了輔料添加以外還與生產過程中雜質的產生有關。結合阿莫西林制劑產品雜質譜研究，提示其制藥過程中閉環二聚體變化量是影響產品質量的關鍵[13]。綜上，確定阿莫西林閉環二聚體為該產品的CQAs。

根據GB/T 17989.2-2020《常規控制圖》要求設定制劑成品CQAs控制界限(μ±3σ)?？刂平缦奘撬幤飞a和質量控制過程中質量數據的實際分布，是過程處于穩定受控狀態時質量數據所形成的典型的μ±3σ范圍分布，是判斷過程正常與異常的依據[14]。如圖3所示：從控制圖界限來看，制劑成品CQAs的上、下控制線分別為0.38%(UCL, upper control line)和0.19%(LCL, lower control line)，該產品有一個界外點；依據界內點8種判異準則(GB/T 17989.2-2020)，樣品CQAs平均值發生變化，可能來源為測量誤差、原料差異、設備磨損等。隨著考察批次量及其代表性的增加，對應統計的CQAs控制界限更可靠，風險評估可信度逐步提升。

2.2 確認生產過程中的CPPs

通過單因素方差分析(置信水平0.05)發現，藥品在不同生產環節的純度和水分存在顯著性差異；經過進一步多重比較發現，膠囊填充(生產環節3)和鋁塑包裝(生產環節4)階段的內容物之間沒有顯著性差異，而制?；旌?生產環節2)后藥物顆粒與原料(生產環節1)之間、或膠囊/鋁塑內容物之間存在顯著性差異，具體信息如表1所示。

表1 各個生產環節下中間體純度和水分差異性分析Tab.1 Difference analysis of the purity and water of intermediates from each production process

根據工藝流程，從原料投料到制?；旌掀陂g經歷了原料的干法制粒、輔料的投入與混合，工藝過程中發生的水分丟失、雜質的產生、輔料的增加等，導致制粒混合后藥物顆粒的純度和水分發生顯著變化；在藥物顆粒包裝前后，由于該阿莫西林膠囊不同生產環節相對獨立、非連續作業，混合后物料放置可能發生重粉的吸潮問題，導致制?；旌虾笏幬镱w粒與膠囊填充內容物之間的水分存在差異；而填充完膠囊后因膠囊、鋁塑盒的保護，藥物水分變化不大，即包裝較好的防止了產品的進一步變化。綜合上述多個生產過程的分析、比較，提示影響制劑成品CQAs(閉環二聚體含量)質量的關鍵質控過程為干法制粒環節，其過程失水量(CPPs)可用來監控該工藝參數(如壓力、整粒速度等)的合理性。

2.3 建立CMAs、CPPs和產品CQAs三者之間的量值關系

進一步考察原料各屬性、制粒過程失水量與制劑成品中閉環二聚體的量值關系。為更好地表征生產過程的變化情況，添加全生產過程閉環二聚體增長量來建立原料、生產過程、制劑成品之間的聯系。

通過多元線性回歸(multiple linear regression,MLR)發現，原料閉環二聚體(CMAs)、制粒過程失水量(CPPs)與制劑成品閉環二聚體(CQAs)增長量之間存在相關性，其回歸函數如公式1所示，相關系數r=0.91。其中，不同批次間CQAs增長量的真實值與預測值波動情況如圖4所示，兩者變化趨勢基本一致，提示可用該函數(公式1)建立阿莫西林膠囊CQAs與CMAs、CPPs三者之間的量值關系，定義為質控函數。

分析質控函數中各個變量與因變量的關系，發現CPPs與CQAs增長量呈正相關，即隨著制粒過程失水量的增加，制劑成品中閉環二聚體增長量上升，此結論與雜質譜分析結果一致。干法制粒的過篩整粒(干燥)環節是失水量產生的主要來源，提示影響該工藝水平的加料速率、擠壓壓力、軋片輥輪間距、篩網目數等參數合理化調整是產品質量控制的關鍵[13]。

2.4 NIRS快速檢測CPPs

針對關鍵工藝——干法制粒前后的藥物失水量，采集該工藝前原料、該工藝后中間體藥物顆粒的近紅外光譜，建立制粒過程失水量(CPPs)近紅外定量模型，以實現過程信息的快速反饋。

2.4.1 利用制粒后中間體的近紅外光譜預測制粒過程中水分的變化

近紅外光譜預處理手段為標準正態變量變換(standard normal variate, SNV)+Savitzky-Golay一階導(17,2)，克服藥粉粒徑差異對光譜的影響，并放大有效信息。

通過預處理后譜圖與CPPs的相關系數圖和對應標準偏差譜(圖5)可知，具有極大負相關且對應橫坐標上響應變動顯著的波點為5272.43、5145.15和4427.76 cm-1。其中，5272.43 cm-1附近表征羧基(-COOH)的C=O二倍頻；5145.15 cm-1附近表征水(H2O)的O-H伸縮和彎曲振動；而4427.76 cm-1附近為羥基(-OH)的O-H伸縮和彎曲振動[15]。結合阿莫西林三水合物晶體態及結晶破壞時分子結構的分析[16]，可確證5272.43 cm-1附近為3位側鏈羧基的C=O二倍頻；4427.76 cm-1附近為6位側鏈中對羥基基團的O-H伸縮和彎曲振動。提示可通過上述特征波點附近的信息來表征阿莫西林產品的質量情況。

運用多元線性回歸(MLR)建立5272.43、5145.15和4427.76 cm-1波點預處理后的響應值與CPPs的聯系，如公式2所示。該方程對CPPs預測結果為相關系數r=0.872，偏差bias=0.001，預測標準偏差SEP=0.101，擬合效果良好。

2.4.2 利用制粒后中間體與原料的近紅外差譜預測制粒過程中水分的變化

求制粒后中間體近紅外光譜與對應原料近紅外光譜的差譜，差譜的預處理手段仍為標準正態變量變換(standard normal variate, SNV)+Savitzky-Golay一階導(17,2)。

通過轉換后譜圖與CPPs的相關系數圖(圖6)可知，5349.57 cm-1處的差譜響應與CPPs的相關性最顯著。

現運用多元線性回歸(MLR)建立差譜在5349.57 cm-1波點處預處理后的響應值與CPPs的聯系，關系式如公式3。該方程式對CPPs預測結果為r=0.707，bias=0.002，SEP=0.210，擬合效果相比"2.4.1"方式略差，但仍能達到預測目的。

上述結果提示，通過方式"2.4.1"或方式"2.4.2"均可實現CPPs的實時監測。當然，也可通過制粒后利用NIRS直接預測中間體的水分值，并扣除原料的水分值獲取CPPs數值。以上方式方法的選擇，企業可基于實際生產的要求以及對未來開展在線分析的技術儲備考慮。

2.5 生產過程質控方案建立

如圖7所示，在已知投入原料中閉環二聚體含量以及NIRS實時監測制粒過程的失水量前提下，可根據質控函數(公式1)提前預知該批制劑成品的質量情況并及時反饋給生產線；核對制劑成品CQAs控制范圍，確定該批次中間體是否可直接進入膠囊填充環節，或者暫緩后進行生產過程的質量確認；當確認該批次中間體質量不符合規定時，即可終止進入下一步工序；當發生多批次生產異動時，排除偶然因素，通過對設備、工藝參數的精準調整，實現工藝的逐步優化。上述方案在生產風險和成本可接受前提下，可逐步過渡到NIRS在線質控，實現風險質控點再度前移。

3 結論

通過對目標產品結合本身工藝特點的全過程檢驗數據的分析，獲得阿莫西林膠囊終產品的關鍵質量屬性(CQAs)為最大單雜——阿莫西林閉環二聚體含量。通過對產品CQAs的認知和各生產環節中間體的性質值比較，確定阿莫西林膠囊生產過程中的關鍵工藝點為制粒過程，其過程失水量(CPPs)可用來監控該工藝參數的合理性。通過多元線性回歸(MLR)定量擬合原料最大單雜含量(CMAs)、關鍵工藝過程失水量(CPPs)和全生產過程閉環二聚體增長量(CQAs)之間的量值關系，可建立質控函數。通過NIRS實時監測CPPs并帶入質控函數，結合制劑成品CQAs控制界限，可實現對產品質量異動的提前預知，并能將其信息實時反饋給生產線，提示及時采取補救措施，將制劑成品的質量風險控制點由終端前移至生產過程。

本文中近紅外裝置采用離線方式使用，即人工取樣生產中間體采集近紅外光譜，在很大程度上解決了企業在基本不影響生產的前提下，進行NIRS過程控制應用的過渡研究。若后期能實現近紅外裝置的在線搭載和使用，可使產品生產質量風險預警時間再提前、工藝參數調整更及時有效。