亚洲字幕成人中文在线观看,日韩久久网,欧美日韩一,操日本女人逼视频,国产欧美123,久久久久av,欧美久久久久久久久中文字幕

產(chǎn)品分類導(dǎo)航
CPHI制藥在線 資訊 加速早期藥物開(kāi)發(fā)中 CMC 的 10 種方法

加速早期藥物開(kāi)發(fā)中 CMC 的 10 種方法

來(lái)源:抗體圈
  2025-04-01
文章闡述細(xì)胞和基因治療藥物開(kāi)發(fā)中,通過(guò)構(gòu)建適應(yīng)性平臺(tái)、評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)、跨職能培訓(xùn)、持續(xù)監(jiān)控、整合AI等策略加速CMC流程與推動(dòng)技術(shù)采用,以應(yīng)對(duì)復(fù)雜制造與監(jiān)管挑戰(zhàn)。

技術(shù)采用是早期藥物開(kāi)發(fā)成功的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力,可實(shí)現(xiàn)更快、更高效且可擴(kuò)展的流程。COVID mRNA 疫苗的快速開(kāi)發(fā)例證了平臺(tái)技術(shù)、創(chuàng)新監(jiān)管策略和適應(yīng)性制造方法如何加速藥物產(chǎn)品開(kāi)發(fā)。Moderna 和 BioNTech 利用預(yù)先存在的 mRNA 平臺(tái)技術(shù)迅速調(diào)整并擴(kuò)大生產(chǎn),展示了模塊化和靈活生物處理系統(tǒng)的力量 ¹。這些成功為克服細(xì)胞和基因治療(CGT)的 CMC 挑戰(zhàn)提供了藍(lán)圖 —— 該領(lǐng)域具有復(fù)雜的制造流程、嚴(yán)格的監(jiān)管要求和個(gè)體化治療特點(diǎn)。

mRNA 疫苗受益于模塊化制造平臺(tái)和實(shí)時(shí)監(jiān)管互動(dòng) ²。同樣的原則可應(yīng)用于 CGT,其中個(gè)性化和分散化生產(chǎn)模式、可擴(kuò)展自動(dòng)化以及質(zhì)量源于設(shè)計(jì)(QbD)框架對(duì)高效開(kāi)發(fā)、增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理和監(jiān)管合規(guī)至關(guān)重要。然而,基于活細(xì)胞的產(chǎn)品、基于載體的基因療法以及高靈敏度分析方法的固有復(fù)雜性,需要強(qiáng)大的變更管理策略以確保合規(guī)性、可擴(kuò)展性和產(chǎn)品質(zhì)量。

加速 CMC 并推動(dòng)早期技術(shù)采用的策略

利用流程模型構(gòu)建平臺(tái)靈活性與可擴(kuò)展性

對(duì)于小型生物技術(shù)公司,適應(yīng)性平臺(tái)是促進(jìn)創(chuàng)新、高效變更管理和監(jiān)管合規(guī)的關(guān)鍵。模塊化和自動(dòng)化的端到端平臺(tái)可無(wú)縫集成新技術(shù),減少流程可變性并加速開(kāi)發(fā)周期 ³??。數(shù)字化在現(xiàn)代生物處理中發(fā)揮核心作用,優(yōu)化工作流程、增強(qiáng)實(shí)時(shí)監(jiān)控并提高可擴(kuò)展性。實(shí)施這些靈活平臺(tái)可幫助公司應(yīng)對(duì)制造復(fù)雜性,同時(shí)確??芍貜?fù)性和監(jiān)管一致性。

流程模型(數(shù)學(xué)和數(shù)字代表)基于流程知識(shí)支持戰(zhàn)略決策,并推動(dòng)自動(dòng)化技術(shù)的采用???。在細(xì)胞治療制造中,這些模型可顯著改善流程優(yōu)化、質(zhì)量控制和監(jiān)管合規(guī)性,同時(shí)降低供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)?。早期開(kāi)發(fā)中利用流程模型可支持 QbD 計(jì)劃,符合工業(yè) 4.0 原則,提高效率并減少錯(cuò)誤,從而簡(jiǎn)化 CMC 和生物制造流程以滿足不斷變化的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

評(píng)估組織準(zhǔn)備度與風(fēng)險(xiǎn)

有效的技術(shù)采用需要全面評(píng)估關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn),包括制造復(fù)雜性、技術(shù)轉(zhuǎn)移挑戰(zhàn)和監(jiān)管合規(guī)性。對(duì)于自體和異體工作流程,公司必須解決載體供應(yīng)限制并確保自動(dòng)化的可擴(kuò)展性?。此外,原材料可變性、流程可重復(fù)性和場(chǎng)地協(xié)調(diào)等技術(shù)轉(zhuǎn)移障礙需要主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)管理策略以避免效率低下。

早期監(jiān)管互動(dòng)對(duì)應(yīng)對(duì)新興 CMC 挑戰(zhàn)至關(guān)重要,包括效力測(cè)定、產(chǎn)品可比性和流程標(biāo)準(zhǔn)化。結(jié)構(gòu)化的風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向方法使公司能夠識(shí)別瓶頸、優(yōu)化資源分配并在過(guò)渡到全面生產(chǎn)前實(shí)施應(yīng)急計(jì)劃。通過(guò)整合戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)緩解和監(jiān)管前瞻性,生物技術(shù)公司可簡(jiǎn)化技術(shù)實(shí)施、增強(qiáng)流程可靠性并加速商業(yè)化努力,同時(shí)遵守不斷變化的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

通過(guò)跨職能培訓(xùn)增強(qiáng)質(zhì)量控制(QC)流程

AI、自動(dòng)化和數(shù)字化 QC 系統(tǒng)的采用需要涵蓋生物信息學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、監(jiān)管合規(guī)和生物工藝工程的跨職能專業(yè)知識(shí)??。公司應(yīng)實(shí)施涵蓋 GMP 制造、過(guò)程分析和監(jiān)管事務(wù)的結(jié)構(gòu)化培訓(xùn)計(jì)劃,以彌合知識(shí)差距。

AI 驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)建??蓛?yōu)化流程,而適應(yīng)性學(xué)習(xí)模型可加強(qiáng)實(shí)時(shí)質(zhì)量控制。培訓(xùn)模塊應(yīng)涉及不斷演變的 CMC 趨勢(shì)、過(guò)程分析技術(shù)(PAT)支持的監(jiān)控和實(shí)時(shí)放行測(cè)試(RTRT),確保人員準(zhǔn)備好應(yīng)對(duì)流程可變性和監(jiān)管審查相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)?。

強(qiáng)化持續(xù)監(jiān)控與適應(yīng)性

CMC 策略應(yīng)根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、監(jiān)管更新和技術(shù)進(jìn)步定期評(píng)估和更新。實(shí)施 PAT 通過(guò)實(shí)時(shí)分析促進(jìn) QbD,支持過(guò)程監(jiān)控和先進(jìn)控制策略。AI 支持的 QC 系統(tǒng)增強(qiáng)批次一致性和偏差檢測(cè),降低流程失敗風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)字孿生和計(jì)算機(jī)模型進(jìn)一步優(yōu)化工作流程,支持持續(xù)改進(jìn)和可擴(kuò)展性。

主動(dòng)監(jiān)控方法確保 CGT 制造的產(chǎn)品穩(wěn)健性、監(jiān)管合規(guī)性和長(zhǎng)期可持續(xù)性?。PAT 技術(shù)(如多屬性色譜(MAM)和自動(dòng)采樣)的集成實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)放行測(cè)試并增強(qiáng)合規(guī)性。此外,數(shù)據(jù)自動(dòng)化、可視化和機(jī)器學(xué)習(xí)改善流程洞察,支持生物制藥開(kāi)發(fā)中的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策?。

將 AI 驅(qū)動(dòng)的流程模型整合到 CMC 策略

AI 驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化、基于云的數(shù)據(jù)共享和實(shí)時(shí)放行策略正在改變 CMC 流程和監(jiān)管信心。然而,技術(shù)采用面臨成本限制、專業(yè)知識(shí)差距和監(jiān)管不確定性。數(shù)字化成功需要整合電子批記錄和 AI 驅(qū)動(dòng)的決策支持系統(tǒng),以實(shí)現(xiàn)無(wú)縫制造執(zhí)行。

基于 AI 的預(yù)測(cè)分析的先進(jìn)在線過(guò)程控制確保流程一致性,而實(shí)時(shí) PAT 可連續(xù)監(jiān)控關(guān)鍵質(zhì)量屬性(CQA)¹?。應(yīng)用精益六西格瑪方法(如 DMAIC(定義 - 測(cè)量 - 分析 - 改進(jìn) - 控制)方法和價(jià)值流映射)可優(yōu)化這些過(guò)渡,減少低效并改善跨職能協(xié)調(diào)。

傳統(tǒng)依賴人類專業(yè)知識(shí)和 DMAIC 等框架的精益六西格瑪,在整合 AI 后可能面臨專業(yè)角色轉(zhuǎn)變。AI 驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化可能降低員工參與度,需通過(guò)變更管理和勞動(dòng)力培訓(xùn)確保 AI 作為增強(qiáng)而非替代人類專業(yè)知識(shí)的工具 ¹²。

將先進(jìn)制造過(guò)程控制與精益六西格瑪結(jié)合

通過(guò) PAT、RTRT 和 QbD 原則實(shí)施流程自動(dòng)化可確保產(chǎn)品質(zhì)量一致并加快市場(chǎng)準(zhǔn)入。然而,采用障礙(如流程可變性和勞動(dòng)力適應(yīng))需要結(jié)構(gòu)化變更管理。精益六西格瑪工具(包括 Kaizen 和價(jià)值流映射)可優(yōu)化在線和離線 PAT 工具(如拉曼光譜、質(zhì)譜和 AI 驅(qū)動(dòng)圖像分析)以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)質(zhì)量保證。

RTRT 策略通過(guò)集成 AI 驅(qū)動(dòng)的過(guò)程控制消除 QC 延遲,提高批次放行效率。基于 QbD 的控制策略定義載體生產(chǎn)、轉(zhuǎn)導(dǎo)效率和最終細(xì)胞產(chǎn)品表征的設(shè)計(jì)空間參數(shù),確保產(chǎn)品一致性和監(jiān)管合規(guī)性,同時(shí)緩解對(duì)新方法的抵觸。

提高監(jiān)管意識(shí)并加強(qiáng)早期互動(dòng)

主動(dòng)、迭代和協(xié)作的監(jiān)管策略對(duì)加速審批和確保技術(shù)順利采用至關(guān)重要。mRNA 疫苗開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)凸顯了與全球監(jiān)管機(jī)構(gòu)(如美國(guó) FDA 新興技術(shù)計(jì)劃、EMA 的 PRIME 和 MHRA 的 ILAP)早期互動(dòng)的價(jià)值。然而,監(jiān)管不確定性常導(dǎo)致內(nèi)部對(duì)采用新技術(shù)的猶豫。

CMC、監(jiān)管、制造和領(lǐng)導(dǎo)層之間的利益相關(guān)者協(xié)調(diào)對(duì)克服阻力至關(guān)重要。建立明確的溝通策略(包括滾動(dòng)提交、實(shí)時(shí)科學(xué)咨詢會(huì)議和適應(yīng)性臨床試驗(yàn)方法)可確保監(jiān)管一致性,同時(shí)增強(qiáng)內(nèi)部對(duì)新型數(shù)字化和 AI 驅(qū)動(dòng) CMC 工具的信心。通過(guò)技術(shù)采用 KPI 衡量成功可跟蹤進(jìn)展,展示效率提升和合規(guī)性改善 ¹¹,¹³?¹?。

協(xié)調(diào)利益相關(guān)者以實(shí)現(xiàn)可擴(kuò)展性:分散化與個(gè)性化制造平臺(tái)

自體 CGT 療法(如 CAR-T 細(xì)胞)需要分散化和床邊制造解決方案,但標(biāo)準(zhǔn)化工作流程和確保利益相關(guān)者支持仍具挑戰(zhàn) ¹??¹?。實(shí)現(xiàn)床邊生產(chǎn)可降低制造成本,但分散化也引發(fā)對(duì)多機(jī)構(gòu)產(chǎn)品質(zhì)量一致性的擔(dān)憂。

AuCT-Sim 是一種多尺度物流模擬框架,用于優(yōu)化自體細(xì)胞療法的制造設(shè)施和供應(yīng)鏈 ¹?。結(jié)合區(qū)塊鏈和云追蹤系統(tǒng)的精益六西格瑪框架可增強(qiáng)個(gè)性化供應(yīng)鏈的可追溯性。

利用技術(shù)平臺(tái)與持續(xù)改進(jìn)

監(jiān)管機(jī)構(gòu)越來(lái)越支持通過(guò)統(tǒng)一監(jiān)管框架簡(jiǎn)化 CGT 審批的平臺(tái)技術(shù)。成功實(shí)施需要高效流程優(yōu)化和持續(xù)評(píng)估。精益六西格瑪工具(如 DMAIC 和 KPI)為這些努力提供可衡量的影響。

利用預(yù)先驗(yàn)證的病毒載體和基因編輯平臺(tái)可縮短開(kāi)發(fā)周期。建立主 CMC 檔案簡(jiǎn)化基于平臺(tái)產(chǎn)品的監(jiān)管提交,同時(shí)應(yīng)用 Kaizen 方法確保迭代改進(jìn)和技術(shù)可擴(kuò)展性??焖賹徟?jì)劃(如 Fast Track、RMAT 和突破性療法認(rèn)定)在確保安全性和有效性的同時(shí)減輕監(jiān)管負(fù)擔(dān)。

規(guī)劃平衡的發(fā)展路徑

AI、自動(dòng)化和數(shù)字化在生物制藥制造中的快速發(fā)展為生命科學(xué)行業(yè)帶來(lái)機(jī)遇與挑戰(zhàn)。平臺(tái)靈活性、可擴(kuò)展技術(shù)和監(jiān)管互動(dòng)至關(guān)重要,但克服采用阻力和解決經(jīng)濟(jì)影響仍需關(guān)注。

美國(guó)需投資國(guó)內(nèi)生物制造、現(xiàn)代化監(jiān)管路徑并培養(yǎng) AI-ready 人才以維持全球領(lǐng)導(dǎo)地位。通過(guò)早期與機(jī)構(gòu)互動(dòng)并利用新興技術(shù)計(jì)劃,公司可加速 CMC 采用和監(jiān)管審批。mRNA 疫苗和分散化 CGT 制造等成功案例表明,整合先進(jìn)過(guò)程控制、實(shí)時(shí) PAT 和 AI 驅(qū)動(dòng)質(zhì)量系統(tǒng)可提高產(chǎn)品一致性、合規(guī)性和可擴(kuò)展性,同時(shí)確保經(jīng)濟(jì)可行性。

參考文獻(xiàn)

Skerritt JH, Tucek-Szabo C, Sutton B, Nolan T. The Platform Technology Approach to mRNA Product Development and Regulation. Vaccines (Basel). 2024 May 11;12(5):528. doi: 10.3390/vaccines12050528. PMID: 38793779; PMCID: PMC11126020.
Surbhi   Tyagi, Vikesh  Kumar  Shukla, Sandeep   Arora, CMC and QMS Regulatory Requirements and Challenges for mRNA-based Vaccines, Current Drug Therapy; Volume 20, Issue 2, Year 2025, e020224226653. DOI: 10.2174/0115748855267031240102070325.
Richard P. Harrison, Steven Ruck, Nicholas Medcalf, Qasim A. Rafiq. Decentralized manufacturing of cell and gene therapies: Overcoming challenges and identifying opportunities, Cytotherapy, Volume 19, Issue 10, 2017, Pages 1140-1151, ISSN 1465-3249, doi.org/10.1016/j.jcyt.2017.07.005.
Narayanan H, Luna MF, von Stosch M, Cruz Bournazou MN, Polotti G, Morbidelli M, Butté A, Sokolov M. Bioprocessing in the Digital Age: The Role of Process Models. Biotechnol J. 2020 Jan;15(1):e1900172. doi: 10.1002/biot.201900172. Epub 2019 Sep 23. PMID: 31486583.
Verbarendse M, Snyder R, Lakshmipathy U. Mini-review: Equipment evaluation for process scalability and readiness for current Good Manufacturing Practices in cell therapy workflows. Cytotherapy. 2023 Oct;25(10):1107-1112. doi: 10.1016/j.jcyt.2023.05.005. Epub 2023 Jun 7. PMID: 37294247.
Ball O, Robinson S, Bure K, Brindley DA, Mccall D. Bioprocessing automation in cell therapy manufacturing: Outcomes of special interest group automation workshop. Cytotherapy. 2018 Apr;20(4):592-599. doi: 10.1016/j.jcyt.2018.01.005. Epub 2018 Feb 13. PMID: 29452894.
Jiang M, Severson KA, Love JC, et al.  Opportunities and challenges of real-time release testing in biopharmaceutical manufacturing. Biotechnology and Bioengineering. 2017; 114: 2445–2456. https://doi.org/10.1002/bit.26383.
Schmidt, A., Helgers, H., Lohmann, L.J., Vetter, F., Juckers, A., Mouellef, M., Zobel-Roos, S. and Strube, J. (2022), Process analytical technology as key-enabler for digital twins in continuous biomanufacturing. J Chem Technol Biotechnol, 97: 2336-2346. https://doi.org/10.1002/jctb.7008.
Wasalathanthri DP, Rehmann MS, Song Y, Gu Y, Mi L, Shao C, Chemmalil L, Lee J, Ghose S, Borys MC, Ding J, Li ZJ. Technology outlook for real-time quality attribute and process parameter monitoring in biopharmaceutical development-A review. Biotechnol Bioeng. 2020 Oct;117(10):3182-3198. doi: 10.1002/bit.27461. Epub 2020 Jul 1. PMID: 32946122.
Kardile Punam Kashinath, Lohare Rahul Sanjay, Makka Krupali Ashokbhai, Subhadeep Roy, Md Samim Sardar, Santanu Kaity. Continuous manufacturing based paradigm shift in pharmaceuticals production and current regulatory framework, Chemical Engineering Research and Design, Volume 215, 2025, Pages 1-22, ISSN 0263-8762, doi.org/10.1016/j.cherd.2025.01.003.Ahluwalia, K. M. Abernathy, Jill Beierle, Nina S. Cauchon, David Cronin, Sheetal Gaiki, A. Lennard, P. Mady, Mike McGorry, Kathleen Sugrue-Richards, Gang Xue. The Future of CMC Regulatory Submissions: Streamlining Activities Using Structured Content and Data Management. Journal of Pharmaceutical Sciences, 000,· 2021, 1-13,· doi.org/10.1016/j.xphs.2021.09.046 .
Matthias Holweg, Thomas H. Davenport, and Ken Snyder. How AI Fits into Lean Six Sigma. HBR, 2023,  https://hbr.org/2023/11/how-ai-fits-into-lean-six-sigma.
Li X, Jin S, Guo S, Yang D, Sai W, Qiu X, Zhao X, Wang L, Wang T, Li M. Platform Technology in Global Vaccine Regulation: Development, Applications, and Regulatory Strategies with Insights from China. Vaccines. 2024; 12(12):1436. https://doi.org/10.3390/vaccines12121436
Castellanos MM, Gressard H, Li X, Magagnoli C, Moriconi A, Stranges D, Strodiot L, Tello Soto M, Zwierzyna M, Campa C. CMC Strategies and Advanced Technologies for Vaccine Development to Boost Acceleration and Pandemic Preparedness. Vaccines (Basel). 2023 Jun 26;11(7):1153. doi: 10.3390/vaccines11071153. PMID: 37514969; PMCID: PMC10386492.
Shelby M., Sohal Amrik, Nand Alka Ashwini, Hutmacher Dietmar W.  A quest for stakeholder synchronization in the CAR T-cell therapy supply chain. Frontiers in Bioengineering and Biotechnology. Volume 12, 2024, DOI=10.3389/fbioe.2024.1413688.
Shah Manan , Krull Ashley , Odonnell Lynn , de Lima Marcos J. , Bezerra Evandro. Promises and challenges of a decentralized CAR T-cell manufacturing model. Frontiers in Transplantation. Volume 2, 2023, DOI=10.3389/frtra.2023.1238535.
Wang K, Liu Y, Li J, Wang B, Bishop R, White C, Das A, Levine AD, Ho L, Levine BL, Fesnak AD. A multiscale simulation framework for the manufacturing facility and supply chain of autologous cell therapies. Cytotherapy. 2019 Oct;21(10):1081-1093. doi: 10.1016/j.jcyt.2019.07.002. Epub 2019 Aug 21. PMID: 31445816.
Wang K, Liu Y, Li J, Wang B, Bishop R, White C, Das A, Levine AD, Ho L, Levine BL, Fesnak AD. A multiscale simulation framework for the manufacturing facility and supply chain of autologous cell therapies. Cytotherapy. 2019 Oct;21(10):1081-1093. doi: 10.1016/j.jcyt.2019.07.002. Epub 2019 Aug 21. PMID: 31445816.

相關(guān)文章

合作咨詢

   肖女士    021-33392297    Kelly.Xiao@imsinoexpo.com

2006-2025 上海博華國(guó)際展覽有限公司版權(quán)所有(保留一切權(quán)利) 滬ICP備05034851號(hào)-57
林芝县| 越西县| 达拉特旗| 泽州县| 长沙市| 安新县| 佛冈县| 正定县| 兴山县| 确山县| 遂宁市| 科技| 奉贤区| 公安县| 揭阳市| 尉氏县| 鸡东县| 开化县| 外汇| 德钦县| 资中县| 泗洪县| 邢台市| 阳朔县| 杭锦旗| 什邡市| 永定县| 临洮县| 安化县| 正镶白旗| 石渠县| 五常市| 屯门区| 连州市| 连南| 耒阳市| 五大连池市| 高邮市| 凭祥市| 琼中| 凌海市|