这篇文章属于”说文解字“系列,主题是OOT(Out-of-Trend)。 如果你曾经收到下面这样的缺陷项,或者对类似问题感到困惑,那么,这篇文章可能对你是有用的:
“质量限度”和“趋势限度”的区别 我们先用API中间体杂质限度这个例子,说明质量限度和趋势限度的区别。 为什么设定API中间体的杂质限度?因为:
正常生产得到的批次,中间体杂质含量通常是0.5%,经过纯化工艺,得到API成品,其杂质含量通常小于0.05%;这个工艺的纯化能力,就是10倍。 成品的杂质限度是0.5%,为了达到该限度,中间体的最高允许杂质含量是0.5% x 10 = 5%;考虑工艺和检测的波动性,将中间体杂质限度定义为不高于3.0%,是比较合适的。 所以,”杂质含量不高于3.0%“是质量限度,是可能影响产品安全性和有效性的限度。 正常生产中,一般批次的杂质检测值可能都没有达到3.0%那么高;例如,不超过0.5%。这个0.5%是趋势限度,代表工艺控制水平。 趋势限度通常在质量限度的范围内,二者距离越远,工艺越坚固。反之,如果趋势限度超出质量限度,工艺就比较脆弱了。 质量限度和趋势限度,都是科学意义上的限度;而企业提交给法规当局的质量标准,是法规意义上的限度,是企业能够提供依据和证据的限度。 从企业的角度,将质量标准建立在质量限度上,更加有利,比较宽松。将质量标准建立在趋势限度上,是比较不利的;因为趋势限度代表现有工艺的控制水平;如果有工艺变更,控制水平发生变化,很可能出现OOS。 趋势限度的依据,可以通过日常批次报告值计算得到,相对容易。难的是质量限度的依据。
上述任何一项,都可以作为质量限度的依据。 如果都没有,对不起,你必须把质量标准设定在趋势限度,因为这是你唯一验证过的、有数据支持的限度。 为什么要制定OOT限度? 对于放行产品的趋势分析,有的企业一年做一次,有的企业一个季度做一次。这种事后诸葛亮的趋势分析,通常没有什么用:真发现有问题批次,产品早就卖出去了。 案例1:杂质报告值不断降低,后来调查发现,色谱柱性能异常。发现OOT时,批次放行已经超过4个月。 案例2:稳定性研究OOT(48个月),发现时已经过去1年。 趋势分析的真正价值,是预测(forecasting)。 根据过去一段时间(例如一年)的历史数据,预测未来一段时间(例如一个季度),正常批次的报告值应该在什么范围,即OOT限度。 QC分析员每次检测完成,将检测结果与OOT限度进行对比。如果超出,则提起OOT调查。 多长时间计算一次OOT限度?根据工艺的变异性而定。 你可以拿历史数据,分别计算每年、每季度、每月的趋势限度。将它们放在一起,用Excel作图。观察曲线的波动,应该多长时间计算一次OOT限度,一目了然。 这个过程,应当形成一份报告,附到变更记录或者SOP起草记录里面,作为变更依据。 产品放行的OOT限度 放行时OOT限度,应当考虑:
例如: 稳定性研究的OOT限度 稳定性研究OOT限度的制定依据,是稳定性研究的历史数据。这个OOT限度应当能够把大趋势描述清楚,给分析员充分的指导。 例如: 注意事项 不要制定太严苛的OOT限度,要有一定“容错性”,避免过多地将正常批次判定为OOT批次。原因是:检测报告值有正常波动。比如称量和溶液转移,分析员在不同日期检测,心情不一样,手法稍微有点差别,轻轻松松可以造成1%的报告值差异。 不要使用方法验证的中间精密度数据,估算检测结果的日常波动。绝大部分企业执行方法验证时,虽然配制多份样品溶液,但是流动相往往同一批号、对照溶液同一瓶、使用最好的柱子、仪器最好的状态、最老辣的分析员。这样的中间精密度数据,参考价值有限。 OOT和OOS,不要混在一个程序里面。如果OOT和OOS共用一个程序,只会导致质量标准事实上变严,增加不必要的负担。 OOT程序怎么写?这属于怎么写SOP的问题,请参考我过去的一篇文章: ----------(正文结束)----------- 这篇文章,属于“说文解字”系列。 目前重力询已经发表的其它系列文章,包括“风险管理”系列、“Excel在GMP中的应用“系列、“记录完整性和可靠性”和“项目管理”系列。 |
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