美国版自查?FDA发布质量量度指南草案
7月28日,FDA公开发布了质量量度指南草案。 
2015-7-30 14:08:51
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识林-檺

本文转载自识林


7月28日,FDA公开发布了质量量度指南草案,旨在希望利用质量量度:

〇 帮助FDA制定基于风险的药厂检查计划,以及其它合规检查的政策实践(例如,工艺控制能力越强,检查频次越低。FDA将彻底改变以往两年一次的做法,今后境内境外检查将一碗水端平)

〇 强化FDA预测、预防药品短缺的能力(绝大多数药品短缺是质量问题引起)

〇 激励药业采用前沿、创新的质量管理体系


FDA将于指南定稿后正式向业界收集质量量度数据,凡是按《联邦食品、药品和化妆品法案》(FD&C法案)510节登记的工厂都必须按时按质提交相关的质量量度数据,否则FDA会调高工厂的风险等级,与该工厂有关的产品将以掺杂论处。


FDA选取质量量度的原则包括:


客观


按照FD&C法案704节规定,FDA在检查中可以要求工厂提供的数据


有益于评价产品和工艺的整体水平、工厂的质量承诺和质量体系的健康度


不过分增加报告数据的负担


FDA目前确定按工厂和产品收集的质量量度包括:


批次接收率


质量投诉率


确认无效的OOS率


年度质量回顾按时完成率


除以上量度,FDA考虑给予工厂报告一些额外的非强制性量度的选择,作为工厂生产能力稳健性和质量承诺的证据,用以增加FDA对工厂控制能力的信心。这些额外的量度尚需讨论:


质量文化:FDA认识到质量文化和质量承诺的重要性,质量文化和质量承诺将影响产品、工艺质量的整体状况。FDA关注高层管理者在质量活动中的参与,但同时意识到这不容易度量和横向比较。FDA关注CAPA有效率,并意识到,不够稳健的质量体系通常依赖于“人员再培训”来预防不良情形重复发生(也即,偏差根因总是“人员缺乏恰当培训”),而稳健的质量体系会考虑“重新设计和开发工艺”。


工艺能力:FDA认识到统计工艺控制工具的重要性,统计工艺控制帮助工厂理解和管理产品和工艺的变异。FDA要求厂家使用统计工具,确保产品和工艺持续、重复地满足质量标准。FDA建议由统计学家或有相关资质人员制定数据收集方案和统计学方法,恰当度量工艺稳定性和工艺能力。FDA关注工厂是否计算关键质量属性的工艺能力,是否对低工艺能力的产品要求CAPA,以及在何条件下将引起CAPA。


FDA提出的上述量度并非永久不变。FDA将来若对质量量度有更新的理解和考虑,将增加或删改现有的量度。FDA并不打算公开发布工厂提交的质量量度数据。


FDA还意识到,质量量度评价中,不仅应当关注具体数字,还应当考虑量度所处的情景(context)。例如,采用先进的在线分析技术将提高检出不合格品的灵敏度,OOS结果可能随之增多,但FDA不会因此给予工厂差评。FDA将不遗余力支持工厂采用现代生产技术。


质量量度数据还将与FDA其它数据联合分析(例如,现场检查结果、FAR(Field Alert Report,现场警示报告)、BPDR(Biological Product Deviation Report,生物制品偏差报告))。如果现场检查中发现质量量度数据与实际情况有出入,工厂报告数据的完整性将受到质疑,风险等级将上调。


FDA希望看到工厂在日常生产中持续不断甚至实时计算质量量度,量度范围并不限于指南要求。工厂内部使用的质量量度是证明工艺持续处在受控状态的工具,也即满足工艺验证第三阶段“持续工艺确认”(Continued Process Verification)的前提。


指南定稿前,FDA将公开征询意见(案卷号:FDA-2014-D-2537),并于8月24日召开公开会议。届时将讨论质量量度定义、收集、解读方式(特别是横向比较)等问题。


截止目前,业界积极响应了质量量度指南。多篇评论表示,如果质量量度最终成功推行,将为公众、业界和FDA带来多赢结果。

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