공정분석기술

Process analytical technology

공정분석기술(PAT)은 미국 식품의약국(FDA)이 임계품질속성(CQA)에 영향을 미치는 임계공정변수(CPP) 측정을 통해 의약품 제조공정을 설계, 분석, 제어하는 메커니즘으로 정의했다.

이 개념은 실제로 CPP를 정의함으로써 공정을 이해하고 그에 따라 적시에(특히 인라인 또는 온라인) 모니터링하여 테스트에 더 효율적이면서 동시에 오버 프로세싱을 줄이고 일관성을 향상시키며 거부반응을 최소화하는 것을 목표로 한다.

FDA는 PAT 구현을 위한 규제 프레임워크를[1] 개략적으로 설명했다.힌츠에[2] 따르면 이러한 프레임워크를 통해 FDA는 제약산업이 생산과정을 개선하도록 동기를 부여하려고 노력한다.규제 요건이 빡빡하고 신약 개발 시간이 길어 임상 2상 시행 당시 생산 기술은 '얼음판'이다.

일반적으로, FDA의 PAT 이니셔티브는 "21세기 의약품 cGMP - 위험 기반 접근법"이라는 광범위한 이니셔티브 내에서 하나의 주제에 불과하다.[3]

기본은

PAT는 제약 제조의 광범위한 변화를 정적 일괄 제조에서 보다 역동적인 접근방식으로 설명하기 위해 사용되는 용어다.여기에는 제품을 만드는 데 사용되는 장비의 임계 공정 매개변수(CPP)를 정의하여 제품의 임계 품질 속성(CQA)에 영향을 미치고 정의된 한계 내에서 이러한 CPP를 제어하는 작업이 포함된다.이를 통해 제조업체는 일관된 품질의 제품을 생산할 수 있으며 폐기물 및 전체 비용을 절감할 수 있다.

일관된 제품 품질을 생산하고 폐기물을 줄이기 위한 이러한 메커니즘은 지속적인 제조 기술을 활용하기 위한 좋은 사례를 제시한다.상류의 영향과 하류의 영향을 이해할 때 안정적 상태 프로세스를 제어하는 것은 일반적인 원인 변동성을 정의하고 감시하기가 더 쉽기 때문에 더 쉬운 작업이다.

변수들

제약 제품을 제조하는 데 사용되는 원료가 수분 함량, 결정 구조 등과 같은 속성에 따라 달라질 수 있다는 점을 고려하는 것이 허용될 수 있다.또한 제조 장비는 장비와 구성부품의 고유 내성 때문에 항상 동일한 방식으로 작동하지 않는다는 점도 고려할 수 있을 것이다.따라서 공정 장비에 내재된 변동성을 갖는 정적 배치 공정을 결합한 원료의 변동성이 변동 제품을 생산한다고 보는 것이 논리적이다.이것은 고정된 세트 포인트로 고정된 레시피를 따라 정적 배치 공정이 제품을 생산한다는 것에 근거한다.

이를 염두에 두고 PAT 드라이브는 원료와 장비의 변동성을 보완하여 일관된 제품을 생산하는 역동적인 제조 프로세스를 갖추는 것이다.

PAT 구현

제약회사 PAT와의 데이트 도전은 어떻게 시작해야 할지 아는 것이다.복잡한 공정을 골라 자료를 수집하고 분석하는 도전에 빠져드는 것이 일반적인 문제다.

다음 기준은 성공적인 PAT 롤아웃을 위한 기본 프레임워크가 된다: (A PAT 프라이머로부터)

  • 간단한 과정을 고르는 것.(주입용(WFI) 또는 건물 모니터링 시스템(BMS)을 위한 물을 생각해 보십시오.)
  • 그 과정을 위해 모든 세부사항과 뉘앙스가 잘 이해되고 설명된다.
  • 현재 계측기를 통해 쉽게 수집하고 액세스할 수 있는 정보를 결정하십시오.
  • 해당 데이터를 수집하기 위한 적절한 간격 이해.
  • 데이터를 읽고 동기화하는 데 사용할 수 있는 도구 평가

PAT 도구

성공적인 PAT 프로젝트를 구현하기 위해서는 세 가지 주요 PAT 툴의 조합이 필수적이다.

  • 다변량 데이터 수집 및 데이터 분석 도구: 대개 CPP라는 매개변수를 결정하기 위해 실험 설계, 원시 데이터 수집 및 통계 분석을 지원하는 고급 소프트웨어 패키지.
  • 공정 분석 화학(PAC) 도구: CPP로 정의된 매개변수를 측정하는 데 사용되는 인라인 및 온라인 분석 도구.여기에는 주로 근적외선 분광학(NIRS)이 포함된다. 그러나 바이오센서, 라만 분광학, 광섬유 등도 포함된다.
  • 지속적인 개선 및/또는 지식 관리 도구: 프로세스 약점 정의 및 프로세스 개선 이니셔티브 구현 및 모니터링을 목적으로 특정 프로세스에 대해 시간 경과에 따라 획득한 품질 관리 데이터를 축적하는 종이 시스템 또는 소프트웨어 패키지.이러한 제품은 동일하거나 위의 통계 분석 도구와 분리될 수 있다.

장기목표

PAT의 장기적인 목표는 다음과 같다.

  • 생산 사이클링 시간을 단축하다
  • 배치 거부를 방지하다
  • 실시간 릴리즈 가능
  • 자동화와 통제를 강화하다
  • 에너지와 재료의 사용을 개선하다.
  • 연속 처리를 용이하게 하다

현재 NIR 분광 애플리케이션은 PAT 프로젝트를 지배하고 있다.가능한 차세대 솔루션은 에너지 분산형 X선 회절(EDXRD)이다.[4]PAT 도구에 대한 자세한 내용은 Scott 또는 [5]Roggo를 참조하십시오.[6]적용 예는 Gendre를 참조하십시오.[7]

FDA의 PAT 이니셔티브는 실시간 획득 데이터에 기반한 프로세스 제어를 장려하지만, PAT 애플리케이션의 작은 부분은 프로세스 모니터링을 넘어 PAT(Process Analytically Controlled Technology) 접근방식을 따른다.[8]

MVA 인 PAT

분석 기술(PAT)의 프로세스 기본 이니셔티브는 다변량 분석(MVDA)과 실험 설계(DoE)의 기본이다.공정 데이터의 분석이 공정을 이해하고 다변량 통계적 관리 하에 유지하기 위한 핵심이기 때문이다.

각주

  1. ^ FDA, 산업 지침: PAT – 혁신적인 의약품 개발, 제조 및 품질 보장을 위한 프레임워크; 2004년 9월
  2. ^ Hinz, 제약 산업의 프로세스 분석 기술: FDA의 PAT 이니셔티브; Antan Bioanaline Chem, Vol 384, p1036-1042, 2006
  3. ^ FDA, 21세기의 제약 cGMP – 위험 기반 접근; 최종 보고서, 2004년 9월
  4. ^ Williams, J: Healthcare Distributor, 2006년 12월/2007년 1월 81페이지.미국 콜로라도 주: E.L.F.출판사, 주식회사 OCLC833048096
  5. ^ Scott, B.; Wilcock, A. (2006). "Process analytical technology in the pharmaceutical industry: A toolkit for continuous improvement". PDA Journal of Pharmaceutical Science and Technology / PDA. 60 (1): 17–53. PMID 17089677.
  6. ^ Roggo, Y.; Chalus, P.; Maurer, L.; Lemamartinez, C.; Edmond, A.; Jent, N. (2007). "A review of near infrared spectroscopy and chemometrics in pharmaceutical technologies". Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis. 44 (3): 683–700. doi:10.1016/j.jpba.2007.03.023. PMID 17482417.
  7. ^ Gendre, C.; Genty, M.; Boiret, M.; Julien, M.; Meunier, L. C.; Lecoq, O.; Baron, M.; Chaminade, P.; Péan, J. M. (2011). "Development of a Process Analytical Technology (PAT) for in-line monitoring of film thickness and mass of coating materials during a pan coating operation" (PDF). European Journal of Pharmaceutical Sciences. 43 (4): 244–250. doi:10.1016/j.ejps.2011.04.017. PMID 21569842.
  8. ^ Nagy, B; et al. (2017). "In-line Raman spectroscopic monitoring and feedback control of a continuous twin-screw pharmaceutical powder blending and tableting process". International Journal of Pharmaceutics. 530 (1–2): 21–29. doi:10.1016/j.ijpharm.2017.07.041. PMID 28723408.

참조