这是一篇2024年7月最新发表在ACS收载期刊的文章，作者来自于AZ，Lilly等公司，是一篇案例研究的习作。

 

摘要：药品中潜在诱变杂质（PMI）的评估和控制是根据ICH M7指南“药品中DNA反应性（诱变）杂质的评估和控制，以限制潜在的致癌风险”进行管理。本指南强调了四种控制方式，这4种方式可用于保证将PMI控制到预期患者的关注水平以下。这些控制措施从确认活性药物成分或产品内水平的测试（ICH M7选项1控制）到依赖过程控制和科学原则而不是分析测试的控制策略各不相同，这些测试包括了对命运和清除的考虑（测量或预测）（方法4）。这项工作通过一系列案例研究说明，明确了何时额外的数据或信息可用于为ICH M7选项4控制提供更多支持。这些案例研究的范围从监管当局批准的临床应用例子到目前尚未提交给监管机构的例子。需要完整的数据和科学依据来支持ICH M7选项4控制策略。这些支持性因素可能会受到监管机构的挑战，导致不接受拟定的控制策略，并承诺进行常规测试（ICH M7控制选项1、2或3）。

本研究提供了方法4的视角，强调在与ICH M7指南保持一致的同时可以使用的支持性数据集和科学原则的类型，并阐述了不同控制选项之间的差异。

 

1.介绍

生产药品是为了给患者带来好处。合成小分子药物的制造工艺使用活性成分，也可以产生衍生杂质。众所周知，活性物质及其各自的药物产品暴露在热、光、氧化、酸和碱下会导致杂质的降解。如果患者接触杂质，通过生产过程和储存过程中形成的杂质都需要评估和控制其潜在影响，作为评估的一部分，需要评估其潜在的诱变性、致癌性或异常毒性。突变性杂质的管理可以通过避免或降低其水平来实现，但这可能不切实际，因为分子是通过反应途径组合在一起，以建立所需的化学键。

在无法避免的情况下，需要提供适当的控制，以确保杂质保持在可接受的水平以下，即分析控制或证明它们被过程有效控制，而无需分析确认。ICH M7指南“评估和控制药品中的DNA反应性（诱变性）杂质，以限制潜在的致癌风险”，为潜在诱变性杂质（PMI）风险的管理做出了重要贡献，并强调了在确定特定风险的情况下，针对与过程相关的杂质的四种控制选项方式。

四种选项方式如下：‍

选项1:使用适当的分析方法，包括药物物质或产品质量标准中的杂质测试，其接受标准为或低于可接受的限度。

选项2:在原料、起始材料或中间体的质量标准中包括杂质测试，或作为过程控制，使用适当的分析方法，接受标准达到或低于可接受的限值。

选项3:在原料、起始材料或中间体等上游物料的质量标准中包括杂质测试，或作为过程中控制，其接受标准高于原料药中杂质的可接受限值，使用适当的分析方法，加上对命运和清除的理解以及确保药物水平的相关过程控制中杂质低于可接受的限值，无需在后期进行任何额外的测试。

通过确认实验室规模实验的数据（鼓励进行添加实验），并在必要时由实验室规模或商业规模批次的数据支持，当原料药中的杂质水平低于可接受限值的30%时，这个选项是合理的。见案例示例1和2。可以使用替代方法来证明选项3是合理的。

选项4:了解该过程对残留杂质水平（包括命运和清除知识）的影响，并充分相信原料药中的杂质水平将低于可接受的限值，因此不建议对这种杂质进行微量分析测试（即杂质不需要列在任何质量标准中）。

有许多论文讨论了使用ICH M7选项4清除理由，通过应用对特定杂质的命运和影响的过程理解来证明PMI清除是合理的。此外，Lhasa公司发表了一份论文，强调支持信息的类型，该文件应伴随着监管提交，以证明拟定的清除理由是合理的。后来出版的ICH M7问答（ICH M7问答）文件为何时可以应用上述控制选项提供了额外的指导。

遵循最近的指南，数据可以使用为了证明清除PMI是合理的，提出了一个问题，即何时可以使用特定的ICH M7控制选项，即何时可以用额外数据证明基于清除计算的策略可以被视为ICH M7控制选项4，以及何时应该考虑ICH M7控制选项1、2或3。

根据ICH M7问答，即如果清除理由证明PMI被预测低于TTC或其可接受摄入量的1%（清除率≥100），那么仅基于科学原则的理由（例如杂质反应性或溶解度）就足够了。同样，如果预测的清除率≤100，那么有额外的支持数据（例如，通过添加/命運和影响测量的清除）显示杂质减少到TTC/可接受水平的<10%，也将证明选项4清除理由是合理的。

据了解，≥1000的清除率不应该需要额外的支持数据，最近的IQ联盟加强了这种方法的监管可接受性。虽然ICH M7问答指出，仅显示杂质的批次数据被清除到其TTC/可接受摄入量的<30%不足以证明ICH M7选项4控制是合理的，但这并不排除ICH M7选项4在支持其他数据的情况下可以接受。

ICH M7问答描述了清除的程度，基于与TTC或可接受摄入量相比，预计最终活性药物成分（API）中剩余的杂质百分比，Barber等人使用清除率的概念，即预测/所示的清除量除以达到可接受限值所需的清除量。然后，ICH M7问答中描述的不同场景可以与它们所代表的清除率相关：<1%的TTC代表清除率 >100的情况，<10%的TTC代表清除率 >10，而<30%的TTC是指清除率 >3。

本文提供了实际和策略的行业案例，其中数据已被或本可用于证明PMI清除是合理的。在每个案例研究中，包括最终（或拟议的）ICH M7控制选项，以帮助澄清何时包含数据以确认杂质低于患者关注水平的任何混淆。

 

2. 合面工艺后面步骤引入潜在致突变杂质

在许多情况下，杂质可能会在合成后面步骤形成。与API接近和预测的清除率的保守性质可能会导致清除率不够高，以否定进一步数据的收集，特别是在遵循清除评分的最佳实践的情况下。然而，在控制选项3和4仍然合理的范围内，一系列实际的数据收集方法可以增强预测的清除理由。

2.1.使用提取分区数据来增强清除理由

一种金尿宁单氧酶（KMO）抑制剂，正在开发中，用于治疗急性胰腺炎。合成的最后一个化学键形成阶段涉及三菱反应耦合中间体1和2，然后将远程酯官能团原位水解为羧酸，然后通过结晶分离（图1）。在对用于生产原料药3的合成途径的计算机分析中，在临床研究中首次确定了合理的过程杂质4具有潜在的诱变性。

 

与所有清除方法一样，API中的控制限制和所需的清除因子首先根据杂质的可接受摄入量、药物剂量、ICH M7的治疗持续时间以及该过程产生的最大PMI水平来定义：

 

在生产API 3的最后一步中，醇试剂1以1.1摩尔当量与苯酚2的当量加入；因此，10%（100,000 ppm）被用作最坏情况的起始浓度4，用于清除评估。通过对清除的专家评估，表明没有足够的能力来确保4的浓度水平将被清除至低于可接受限度（表1）。在进一步评估预测因素后，根据pKa和水相pH值的原理，由于有机溶解度差，没有考虑有机溶剂中4的洗涤。由于没有可用的溶解度数据，通过使用HPLC测定的含量数据作为单元操作中4的清除系数（表2），在不到1天内收集了支持数据。

 

事实证明，水相中5种有机洗溶剂中的每一种都是工艺前期步骤过程中杂质4的重要控制点。如果该工艺被选为最终的商业制造工艺，那么这5次洗涤可以构成4次设计质量（QbD）控制策略的一部分，需要进行风险评估，以确定与每次洗涤量工艺参数的潜在可变性相关的关键性。

通过测量实验清除系数，该值被纳入清除计算中，取代了以前在提取单元步骤中清除的保守值1，从而改变了最终预测的清除系数（表3）。值得注意的是，获得的测量值明显高于仅通过专家评估应用高溶解度清除系数时建议的最大预测清除系数；因此，收集此溶解度数据在增强预测的清除系数方面非常有价值。

 

结合测量的清除量，对所需和预测的清除系数的比较表明，如表3所述，联合预测清除量明显大于所需清除量。根据综合清除系数，如果4在反应结束时以高达10%的最大势水平存在，则预测杂质水平不会大于0.63 ppm，这是基于TTC的250 ppm可接受限值的0.25%。根据包含测量的清除系数的清除计算，4的水平不会超过相关的TTC，并且不需要将PMI 4的测试包含在与ICH M7选项4控制策略一致的药物物质规范中。

使用高效液相色谱法进行几个小时的实验调查，通过使用上述案例研究的实验数据来增强清除计算，该方法已被证明具有适当的灵敏度，可以在低于0.2毫克/毫升的水平下检测4。相比之下，开发和验证一种在API 3中检测4到250ppm的跟踪方法的需要的方法灵敏度要高得多，在测试开发和进行之前，该测试并不能保证4已被控制到接受水平。选择用简单的实验数据来增强清除计算，产生了对API中4级的强大理解，并导致了一种强大的控制策略的开发，该策略不需要使用高灵敏度分析方法进行持续的最终产品测试。这个例子描述了数据的收集，以证明在合成后期的显著清除，否则预测的步骤不会造成清除，但以下示例涉及过程中具有多种清除途径的杂质。

2.2.使用添加-清除进行过程控制

杂質B是一种ICH M7 2类（Ames阳性）化合物，在合成过程的最后一个化学键形成步骤中形成。在反应过程中形成后，杂质B在水处理过程中转化为API（图2）。

 

为了确定适当的控制策略，使用Teasdale框架将预测的清除系数计算为900（详情见表4）。在整个设计空间中，反应过程中形成的杂质B最高水平为2%。考虑到这种杂质的可接受限值为170 ppm[根据B的既定每日允许暴露（PDE）和产品的每日剂量计算]，所需的清除系数为118，相当于8的适度清除率，不足以证明ICH M7选项4控制策略是合理的，没有任何进一步的支持数据。

 

为了证实预测，进行了两项添加-清除研究（表5）。首先，最高水平的杂质B在整个设计空间中，反应期间观察到的（2%）被带入研究，在分离的API盐中测量的杂质B水平小于40ppm[分析方法的定量极限（LOQ）]，代表测量的清除系数至少为500。其次，杂质B以0.5%的水平被添加到API盐中，并测量了每个DoE实验的清除系数。在整个设计空间中，测量的清除系数始终为1.5。因此，综合测量的清除系数被确定为至少500×1.5=750，这导致API中最坏情况的预测水平为27ppm。应该注意的是，测试到的清除系数可能更高，因为清除实验结果被测量为分析方法的LOQ，这意味着样品中实际存在的值小于此值。如果使用更敏感的分析方法，就会建立更大的清除系数。

 

主要的清除研究是在水处理期间，更详细地调查了杂质B到API的命运，并确定在整个设计空间最慢的条件下将杂质B转换为API所需的最短时间为3小时。水处理的最小时间被作为工艺参数包含在生产工艺描述中，这确保了通过反应性进行充分的清除。

为了确何杂质B存在的低水平一致性，对14批API盐的杂质B进行了测试，没有检测到杂质B高于40ppm分析方法的LOQ，低于杂质B极限的30%。考虑到最终盐期间对杂质B的测量清除，API中的杂质B水平预计将始终低于27ppm。

尽管杂质B是在生产过程的最后一个化学键形成步骤中引入的，并且预测的清除高于可接受极限的1%，但总体数据包括预测的清除计算、测量的清除因子通过添加实验，在生产过程描述中以水处理的最小时间形式包含工艺设计属性，以及支持ICH M7选项4控制策略的API盐的批处理数据。拟定的控制策略已在全球范围内获得批准。

以下案例研究侧重于了解MI在存储条件下的反应性，导致其转化为非诱变副产品，并适当的过程控制，以允许将其作为其控制策略的一部分。

2.3 利用半衰期来进行控制

在生产最后阶段格里纳德反应的API（图3）过程中，用于起始物料Grignard 6合成的原料苯基氯化物5被确定为2类（Ames阳性）化合物。氯化苄基5被转化为原料药，但起始原料6中存在的未反应5预计不会在最后一步发生反应。在生产起始物料6阶段，通过反应完成过程检查（IPC）将5的存在限制在NMT 1%。

 

为了确定适当的控制策略，使用Teasdale框架将预测的清除系数计算为10，包括API的固体分离系数为10，占分离溶剂混合物中已知高溶解度为5。因此，原料药预测水平为1000ppm（1%/10）。这种杂质的ICH M7可接受限值为15ppm，预测的清除显然不足以仅根据预测值建立选项4控制策略。

然而，研究表明，5在6存在的情况下迅速进行氧化耦合，形成乙醚加合物7。鉴于起始物料Grignard溶液6在注册过程中使用前被储存了数周，这为在储存过程中清除5提供了巨大的潜力。没有开发一种对原料药中5进行分析复杂的灵敏度分析方法，而是通过1H NMR测量Grignard溶液中5的初始半衰期，并确定为7.7分钟（即在7.7分钟内将Grignard 6新鲜制备的样品中存在的5的50%转换为7）。

假设最坏情况的起始水平为10%（反应完成IPC允许的水平的10倍），以及5到7的恒定反应速率，只需4小时即可达到15ppm的可接受极限。实际上，随着5浓度的降低，5和6的反应速度预计将减慢，但即使反应时间增加10倍也只等同于不到2天，这明显比几周的实际储存时间短。在这种情况下，并考虑到最坏情况假设的数量，6的存储解决方案中5的高反应性证明了ICH M7选项4控制策略是合理的，在整体控制策略中没有进一步的数据或承诺。当该计划终止时，这个例子没有提交给当局，但它提供了关于如何证明ICH M7选项4控制策略合理性的有用替代想法。

 

3. 在早期合成阶段引入的潜在突变杂质

以下案例研究与合成制造过程中早期存在的诱变性或潜在诱变性杂质有关，但在没有额外数据的情况下，预测的清除不足无法证明ICH M7选项4清除理由是合理的。

3.1 在API中对MI进行跟踪测试，以确认满足所需的清除要求

Camicinal，或GSK962040B，一种具有胃运动活性的motilin（GPR38）受体激动剂，正在开发中，用于治疗降低胃蠕动的疾病，即帕金森病、重症监护室肠内营养和糖尿病。该产品旨在帮助肠道喂养和胃麻痹，以口服胶囊或片剂的形式服用，剂量预测为50至125毫克，剂量不到一年。这导致ICH M7剂量对齐的毒理学关注阈值（TTC）被设置为0.016%或160 ppm。

生产过程的最后阶段涉及苄基溴化物8与过量（1.1摩尔当量）哌嗪9反应，产生羧酸10，羧酸10转化为酰胺12。如图4所述，以下酸介导的boc-deprotect揭示了Camicinal（GSK962040B）。

 

溴化苄酯8具有诱变性警示结构，并在第9阶段反应中消耗到0.10%以下。将此水平作为“最后测量点”，并对第10至第13阶段进行ICH M7选项4清除理由，通过预测第9阶段和第10阶段以及第11阶段工作期间的反应性以及第10阶段至第10阶段至第13阶段的中等溶解度，预测了1300的清除率（表6）。

从第9阶段到API的预测清除率证实，ICH M7 3类苄溴8将清除到剂量对齐TTC的1%以下，这与ICH M7问答一致，以证明选项4控制理由是合理的。鉴于清除率为>1000，这一水平足以证明ICH M7选项4是合理的，例如，在处理溶剂（第10至第13阶段）中化合物8的溶解度数据，如果需要，可以有助于进一步证实。

该研究在ICH M7发布之前，因此为了充分理解中间体8将低于Camicinal API内的关注水平，在API中使用10ppm极限测试对8进行了跟踪测试。化合物8被确认为<10 ppm，明显低于剂量对齐TTC（160 ppm）的30%。虽然这些数据证实了测量的清除率至少为100，但它不能证实预测的清除率为8100，因为使用分析测试是极限测试，8的实际水平可能大大低于10ppm。生成的跟踪分析数据仅供参考，不包含在质量标准中。此外，8对亲核物（如胺、醇和碱）的反应性增强可以停止未来批次的痕量测试。

3.2 预测清除不足的PMI：选项4、3、2或1如何证明是合理的

之前的案例研究强调了如何使用数据来支持清除计算，并进一步证明ICH M7选项4控制是合理的，即使存在清除系数>1000，但特定的重复操作被认为对整体计算至关重要。然而，在其他情况下，理论评估的结果可能更加模糊，适合任何控制选项。

第1阶段分离的中间体B是ICH M7第2类（Ames阳性）化合物。在其形成的下游，B在第2至第4阶段转化为原料药，并被第2阶段反应完成IPC限制在NMT 2%（图5）。

 

为了确定适当的控制策略，使用Teasdale框架的预测清除系数被计算为100,000，包括第3阶段的反应性为100和第4阶段的反应性为10；以及两个固定分离的两个10因子，考虑到B在第3阶段和第4阶段的分离溶剂混合物中的已知高溶解度。保守地认为，由于第2阶段分离期间已知的有限清除，起始水平与IPC验收标准相同。因此，原料药的预测水平为0.02/100,000 = 0.2 ppm。

这种杂质的ICH M7可接受的极限为7.5ppm，所需的清除系数为2667，预测的所需清除率为37，在没有任何进一步支持数据的情况下，这不足以证明ICH M7选项4控制策略是合理的。

为了补充预测，进行了一项添加-清除研究。第1阶段分离的中间体B以1.4%的水平被峰值进入第2阶段分离的中间体C，并显示在第3阶段完全清除，降至7.5ppm（分析方法的LOQ）。Teasdale框架在第3阶段估计的清除率为1000次，测量的清除率至少为1867，使清除率达到70。虽然合成过程最后一步的实际清除尚未确定，但正如预测的清除计算所示，预计在第4阶段将进行进一步清除。为了确认低杂质B的一致性，测试了11批API，未检测到杂质B高于分析方法7.5ppm的LOQ，这等于杂质B的极限。

尽管预测的清除率高于可接受的限值的1%，但包括预测的清除计算、第3阶段的测量清除系数和API中的批次数据在内的总体数据支持ICH M7选项4控制策略。拟定的控制策略已在全球范围内获得批准。有趣的是，这个例子在理论上也可能适合ICH M7选项3控制策略，因为B的NMT 2%的第2阶段反应IPC限制可能会确保API中的B水平将低于可接受的限制。要获得ICH M7选项3，需要进行第2阶段反应结束时B水平高于2%的添加实验。

最后，由于API盐和API可以使用LOQ降至B的可接受极限的分析方法，ICH M7选项2和1控制策略也可以提出，尽管它们将导致一个致力于持续的跟踪分析测试，这是一个资源负担，在通过过程理解进行控制的理由已经得到确认的情况下，不应该需要。这个例子说明了在为PMI设计控制策略时可以考虑的选项。为了提高制造效率（即在合成的任何点不进行测试），选择了ICH M7选项4。如上所述，从测试负担的角度来看，ICH M7选项4控制策略是可取和有利的，但在定义控制策略时，考虑过程中所有可能的变量很重要，在某些情况下，这可能会导致采用ICH M7选项1、2或3控制策略，以确保强大的控制策略到位。

3.3 选择选项3控制策略而不是选项4控制策略

硝基喹哌13是合成抗疟疾药物物质琥珀酸他非喹的中间体，也是14中的潜在杂质，如图6所示。硝基喹嘧嘧喹13是一种ICH M7第2类突变原，在中间体14中经常被该过程控制在1.15%以下。基于TTC的可接受限值是琥珀酸他非喹的400ppm，因此，13所需的清除量是中间体14中的29。

 

为了评估13存在于API中的风险，进行了添加-清除研究，以确定13在中间14的下游化学中的命运。这些研究表明，13不会反应，而是在分离液中净化，测量的总体净化系数不低于3250，详见表7。基于这些测量的清除因素，如果中间14中13以1.15%的w/w存在，则琥珀酸他非喹中的13水平不会超过3.5ppm，相当于基于TTC的可接受限值的0.9%的NMT。

 

来自13的清除评估，辅以来自中间14的清除的额外信息，会产生大于100的清除率。因此，13的ICH M7选项4控制策略可能是合理的。然而，出于可制造性原因，在控制策略中增加了13到不超过（NMT）1.15%w/w的有意规范控制，因为氢化反应容易发生催化剂的变化、中毒或停滞。因此，ICH M7选项3控制策略被提交给监管机构，使用支持清除数据来证明不测试药物物质杂质13是合理的。此外，利用选项3控制策略具有开发极限测试的优势，其阈值明显高于药物物质测试13，选项1控制策略，并允许在需要时对中间体14进行潜在的返工或再处理，以降低杂质水平13。

以下案例研究通过从合适的代孕获得的分析数据来讨论对杂质清除的理解。

 

4. 测量致突变和潜在突变杂质杂质的替代品，以证明ICH M7选项4控制是合理的

收集与单个杂质相关的高度特异性数据可能会对生成支持清除评估的合适数据，增加复杂性或负担。然而，与单个原子分析相关的高度灵敏技术可以提供一种相对容易获得的替代方法来显示清除，而不需要单个杂质的特异性。例如，硼原子很少出现在最终API中，硼含量的测量可以提供一种手段来确定合成过程中所有含硼的物质去除。以下示例涉及使用硼分析来理解PMI的清除。

4.1 常规测试以支持测量的最后点

图7显示了可用于治疗腹泻的TG2抑制剂20的合成途径。合成涉及烷基硼酸酯17，这是一种ICH M7 3类化合物。作为遗传毒性杂质风险评估过程的一部分，对下游化学中硼酸酯17的清除进行了评估。使用17的输入水平作为起始浓度，在没有额外数据的情况下，预测到所需清除率不足以证明选项4的控制是合理的。尽管在16到18的预期转换中已知17的反应性，预测18至19的还原性，以及通过溶解度在19至20之间的分离期间预测清除。因此，根据Barber等人描述的框架，寻求补充其他信息来补充这一预测的清除。

 

 

电感耦合等离子体（ICP）的元素分析是一种敏感技术，用于测量化合物19中残留Pd水平，因为硼水平可以同时测量，因此被用作生成额外数据的简单选项，以支持化合物17的清除理由。假设检测到的所有硼都以化合物17的形式存在，总硼含量为<10 ppm，相当于化合物19中的<168 ppm硼酸酯17。该分析数据可用于支持对PMI的ICH M7选项2控制，以对齐剂量对应的TTC 333 ppm。然而，用下游化学预测的清除来补充这些数据，从最后一个测量点开始，清除率>100，并完全证明ICH M7选项4控制是合理的，避免了对化合物19的长期硼分析要求。

采用类似的方法来提醒ICH M7 3类硝基芳香化合物16和18，使用高效液相色谱法测量反应后存在的水平，结合下游化学中预测的清除，这也根据ICH M7选项4对其进行控制是合理的。这个例子展示了使用硼分析来证明对单个杂质的清除；然而，相同的原理可以同时应用于多个杂质，如下例所示。

4.2 多重杂质的单一测量

risdiplam是第一个被批准用于口服治疗脊髓肌肉萎缩的小分子拼接修饰剂，其合成采用铃木-宫浦偶联。全球批准了一种选项4的方法，用于控制与偶联反应相关的含有多种硼的诱变杂质。以下示例中提出的选项4控制策略包含了为实现本文的预期目标而展示的理由。

在铃木-宫浦偶联反应（连投第1和第2阶段）中，B2Pin2用于形成硼酯22（第1阶段产物），直接用作第2阶段的溶液，以产生粗偶联产物24（图8）。然后对粗耦合产物进行纯化和分离，然后是API的另外两个阶段。

 

在第1阶段和第2阶段，发现了四种含有诱变性和潜在诱变性杂质的硼，即B2Pin2、ArBPin 22、B2(OH)4和ArB(OH)2 25（图9）。

 

对于偶联反应，第1阶段（硼化）使用15%的摩尔过量B2Pin2，第2阶段（铃木偶联）使用原位制备溶液的20%的摩尔过量为22。从机械学的角度来看，主要反应途径将主要导致非诱变性B(OH)3及其盐。在分离第2阶段产物（双相反应介质，pH值>7）期间，并通过第3阶段的碱性水提取有效去除这些。预计在第2阶段，两种含硼反应物（B2Pin2和22）的过量会发生部分水解，导致两种诱变化合物B2（OH）4和25的形成。此外，预计25要么反应形成所需的耦合产物，要么通过原脱硼化分解，同时形成B(OH)3.

单个诱变杂质的ICH M7可接受限值为300 ppm，对应于四种含硼MI的API中每个可接受的硼水平不同（表8）。铃木耦合后，残留的硼水平在开发期间测试的代表性批次中，在原始第2阶段产品24中发现的含量在0.08− 0.14% w/w的范围内，包括技术和临床批次。无法确定这些水平下存在的确切硼类化合物。

 

对于含有MI的四种硼，通过将第2阶段产品（1400 ppm）中最高测量的硼水平除以API中的单个化合物特异性可接受硼水平来计算所需的清除系数，从而假设整个硼含量将来自单个诱变杂质。在计算了第3至第5阶段的预测和所需的清除系数后，建立了清除率，表明在制造过程后期，清除能力水平从高到低不等。

 

考虑到四种含硼MI的预测清除行为，采取了以下行动。

 

•在生产临床批次的过程中，在第3阶段产品（监测）和API（释放测试）中实施了ICP-MS对硼的常规控制，这表明在所有测试批次中，硼水平始终低于1 ppm。

 

•第3阶段的峰值和清除量用于清除率最低的两种杂质B2Pin2和22，以及B2(OH)4。由于其内在的化学不稳定性，无法对25进行清除研究。测量的清除系数能够计算第3阶段产品中可达到的最高硼水平，使用第2阶段产品在开发期间测量的最高硼水平（1400 ppm）作为输入。预测的第3阶段产品中的硼含量远远低于可接受的限值（表9）。

 

 

考虑到（a）在开发过程中进行的硼分析结果表明，第3阶段产品中没有存在所有四种含硼MI，水平高于可接受限值的8%，以及（b）建立第3阶段实际清除能力的清除研究结果，提出了控制含有硼的四种含硼MI的选项4。在拟议的控制策略中，硼不包括在API的释放规范中。

这个例子说明了，即使最初预测的清除率很低（<100），一个强大的确认数据集也可以适合支持选项4的方法。在这种情况下，通过实验确定了清除因素，这证实了对预测清除的低估，并在开发过程中收集的各种规模的广泛跟踪分析数据被用来说明实际的过程清除能力。

 

5. 在最终生产阶段可能形成潜在突变杂质风险

在生产过程的最后阶段形成，PMI清理的机会很小。以下示例中对杂质清除的透彻理解，以及根据对过程的了解，确认杂质不是“合理预期的”（ICH M7）。

5.1 在最后一步中降低乙基磺酸酯形成的风险

对于小分子产品的初始申请，使用了利用命运和清除理解的基于风险来证明选项4方法是合理的，以控制假设存在于API中的3类致突变杂质（乙基磺酸酯）。

化合物26是一种芳基磺酸杂质，在阶段8底物（API游离碱）和最终API（HCl盐）中被控制为特定杂质，其接受标准设定为1毫克每日总摄入量（ICH Q3A识别/资格阈值）。考虑到第8阶段（HCl盐的形成和结晶）中使用的工艺条件，这些工艺条件在加热下同时使用乙醇和盐酸，假设27（26的乙基磺酸酯）可能会在生产过程中的这一阶段形成（图10）。此外，由于乙醇可以作为残留溶剂（根据ICH Q3C控制）存在于API中，因此还假设在储存过程中可能会形成乙基磺酸酯。

在命运和清除研究中调查了这种杂质形成的潜力。调查的结论概述如下。

•在不代表商业化工艺的条件下，为Ames测试和方法开发合成了乙基磺酸酯杂质27。获得的化合物迅速水解回26（母磺酸杂质）。由于其不稳定，27无法在细菌诱变性（Ames）测试中进行测试，也不能用于方法开发或进行清除研究（清除研究）。然而，使用足够稳定的合成化合物，在HPLC分析中产生一检测峰，API放行的HPLC方法被证明是特定于27。

通过使用26的纯化样品代替第8阶段的正常底物来执行第8阶段，在实验室规模上研究了sulfonicacid杂质26的fate。应用的反应条件代表了商业化过程第8阶段所采用的条件。使用API放行HPLC方法对反应进行监测。在这项研究中，无论是在反应混合物、过滤液还是分离产物中，在过程中的任何时间点都没有检测到27。

根据26的命运研究结果，在第8阶段的任何时间点都没有检测到27的水平，建立了以下风险评估。假设最坏的情况是（a）26存在于第8阶段基质（API自由基）中的规格极限水平，并在第8阶段完全转换为27，（b）用于监测命运研究的API释放HPLC方法的检测极限（LOD）为0.5%（5000 ppm），该水平是这种方法的典型LOD预期的10倍多（典型范围：0.01−0.05%），API中可以达到的27的最坏情况水平估计为3ppm（计算详情如下）。这个最坏的情况水平低于ICH M7个体诱变杂质的可接受限值为8ppm。

0.06%：API自由基数中26的规格限制，100%：命运研究中使用的26的输入水平，5000 ppm：HPLC方法的最坏情况LOD。

考虑到（a）独立制备的参考材料27（快速水解回母酸磺酸杂质26）和（b）26的命运研究结果（第8阶段的最坏情况水平为低于可接受的ICH M7限值），在制造和储存API过程中，形成乙基磺酸酯杂质27的风险被认为是可以忽略不计的。

风险评估的结论还得到了文献中发表的大量数据的支持，这些数据表明，HCl/乙醇系统中磺酸的酯形成很容易被动力学、力学和实验证据所否定。16 磺酸酯的形成非常缓慢，在热力学上不利，强烈需要酸性条件才能产生最小的转化。

提出了一种选项4的方法来控制全球公认的乙基磺酸酯杂质27。前面的例子都集中在数据生成上，以支持监管申请之前或期间的控制选项选择。然而，如以下示例所述，这些原则也适用于批准后的产品。

5.2.批准后删除测试

甲硫酸甲酯28是一种遗传毒性杂质，当使用中间体A（胺的甲烷磺酸盐）时，在第2阶段通过残留的甲硫酸和甲醇反应。在整个开发和图11中。通过开发和商业化生产，作为药物质量标准的一部分，对药物物质中28的含量进行了测试（接受标准：<5 ppm）。所有批次的API测量水平始终低于5ppm。

为了简化生产，要求在批准后取消测试要求。过程控制确保超过可接受限额的28人的风险可以忽略不计（ICH M7，选项4）。随后进行了清除评估，以评估MsOH（表10，第1阶段）和28（表10，第2阶段和第3）的清除量。

甲硫酸甲酯28没有引入该过程，但有可能从引入第2阶段反应的任何残留甲硫酸（MsOH）中形成，其中甲醇是加工溶剂。因此，为了计算最大水平，假设第1阶段MsOH的清除计算中剩余MsOH的近似值相当于第2阶段形成的28个量。这是一种极其保守的方法因为它假设MsOH完全转化为28，众所周知，在工艺相关条件下，反应速率缓慢，整体转化率为百分之一。17在此假设下，最大水平28由1个MsOH当量定义为A·MsOH盐（1,000,000ppm）引入第1阶段。因此，28的完整计算包括了整个第1阶段对MsOH的清除，第2阶段和第3阶段直接评估了对28的清除。

为了有意义地利用预测的清除系数，必须将其与28所需的清除系数进行比较。所需的清除系数是通过将过程中的甲基磺酸甲酯水平除以药物物质中甲基磺酸甲酯的TTC来计算的。

使用12ppm的TTC，需要83,333的清除系数，这与清除计算一起，对应于12,000的清除率；远远超过了建议的≥1000，以证明ICH M7选项4控制策略是合理的，而无需进一步分析数据。除了现有的批次数据支持在API中测量的水平始终低于5ppm外，不再需要对药物物质进行28次常规测试。

 

6.总结

引入利用化学和工艺理解的控制选项作为常规批次测试的替代方案，是制药业的宝贵补充。使用预测和实验性清除因子形成诱变性或潜在诱变性杂质作为选择控制策略的理由，现已在整个行业中得到充分确立。一些出版物支持了这一点，这些出版物强调了验证或最佳实践的各个方面。然而，迄今为止，很少有通信用现实生活中的例子强调支持性数据集和科学原则如何用于补充（或替代）预测的清除因素，以证明选项4控制策略是合理的。所介绍的行业案例研究展示了各种方法，包括当预测的清除因素对过程控制提供足够的保证时生成实验数据的情况，并提供了公司如何使用这些数据来选择适当的控制选项的见解。重要的是要反映，虽然数据收集对于支持这些计算是必要的，但这不应该告知ICH M7分析控制选项（选项3），也不应该对常规测试的要求。从这些案例研究中可以清楚地看出，数据收集没有“一刀切”的方法，因为每个流程都会遇到与PMI控制相关的独特问题，因此所需的具体数据收集会有所不同。

 

 

来源：文亮频道

关键词： 基毒杂质