Patupilone

本 文 目 录 1、一文详述生物制品的CMC研究R&D实验室质量风险管理 2、生物制品IND和BLA申报CMC研究理念差异? 3、CMC|生物制品临床前阶段CMC开发之细胞株开发和细胞库建立与检定 4、FDA新药退审核心原因解析:88.9%生物制品载在CMC，雷区拆解与破局路径 一、一文详述生物制品的CMC研究R&D实验室质量风险管理 （原创 曾子像 药理毒理开发） 很明显，R&D阶段的质量相关体系更多与“支持性信息”有关，这也是本文拟讨论的重点。 可能的监管风险 在IND和BLA申请中，“支持性信息”在Module 3模块呈现。监管机构要求支持性CMC数据必须准确且可靠，无论这些数据是来自药企自己的研发实验室，还是由CDMOs的研发实验室产生，这一点都是适用的。FDA在新药批准前检查（Pre-Approval Inspections, PAI）中，验证模块3中提交的支持性CMC数据的真实性与完整性是其明确目标之一。尽管FDA PAI的第一个目标是确认商业化生产和检测的cGMP合规性，但其他三个PAI目标均与质量风险管理与数据完整性相关，如下所示： 目标2：与申请的一致性 检查内容应包括实验室方法的检查，包括审计R&D 记录本等。确保申请文件中描述的生产工艺和质量控制方法与实际操作一致。 目标3：数据完整性审计 审计产品数据的准确性和完整性。并非每个CMC数据汇总都需要审计。检查策略可能会选择开发过程中的关键数据集，将原始数据（纸质或电子版）——如色谱图、光谱图、实验室分析员笔记本以及实验室的其他信息——与CMC部分提交的汇总数据进行比对。检查申请文件中提交的数据是否完整且准确，确保所有相关数据均已提交。 目标4：对药物开发质量的承诺 目标4旨在评估企业的药品开发计划，包括其支持、定义、管理和持续评估其有效性的情况，以及其在支持药品质量体系持续改进中的作用。评估企业是否制定了全面的药品开发计划，以确保产品质量和工艺设计的科学性。检查管理层是否在药品开发过程中展现出对质量的明确承诺。评估企业是否建立跨学科的研发团队，以支持药品开发的各个环节。检查企业是否在药品开发过程中应用了质量风险管理原则，以识别和控制潜在风险。 在监管机构的现场检查中发现cGMP设施普遍存在数据完整性问题后，数据完整性体系的监管审查的形势就变得紧迫起来。因此，多个监管机构发布了指导文件，加强了对数据完整性及其质量体系建立的期望。FDA关于数据完整性的指导文件中指出，支持数据完整性的体系应能够在数据生命周期内轻松检测到错误、遗漏和异常结果。 由于支持性CMC研究不受严格的cGMP或GLP合规性约束（包括计算机化系统和电子数据的Part 11验证和控制要素），因此申办方有责任为其研发CMC活动创建适当的质量体系。 CMC R&D实验室基于风险的质量实践 下表是一个分级的研发质量风险管理框架示例表，主要基于数据在监管申报中的使用时间和方式划分的。其中，Tier 0和cGMP data不在本文讨论之列。Tier0仅用于内部支持初步CMC决策的研发活动，每家公司可自行评估风险，并实施最能平衡风险与时间和成本的质量实践。cGMP数据国内外已经有很成熟的监管指南。 R&D实验室质量体系框架 从广义上讲，药物开发数据在整个临床前、临床和商业化开发生命周期中的完整性，最终会影响制造药品的质量。Tier 0代表研发过程中的筛选/探索性研究，这些研究通常纳入申报资料，需要质量体系控制要求最低。cGMP数据与每个生产批次的质量紧密相关，如果不严格遵循cGMP要求，则产品出现质量问题的风险较高。 Tier 1和Tier 2是为非cGMP CMC研发研究设计的，用于收集支持性信息。Tier 1和Tier 2的研发数据可能会提交给监管机构，不过是在开发的不同阶段、出于不同目的或用于支持特定变更请求时提交。许多在早期开发中用于支持临床试验的CMC研究会在后期开发中更新和确认，例如用于工艺性能确认（PPQ）研究。在获得商业化批准（BLA/MAA）后，可能会进行额外的R&D实验室工作，以初步评估可能的上市后变更（PAC）。 Tier 1和Tier 2研发质量风险管理计划的框架内容举例如下：1）R&D研究中使用的原材料/试剂的控制；2）R&D样品保管链程序；3）设备管理（比如温度管控）；4）使用时仪器的性能是否符合要求；5）基于ALCOA+原则的文件记录/数据完整性，包括可追溯性、清晰可读、当时记录、原始记录、记录的准确性，而且记录应完整、一致、持久和可获取。以下会逐一介绍。 原材料和试剂的控制 Tier 1和Tier 2：原材料（如试剂、色谱树脂、参照品等）的质量必须是可接受的（通常是药典级或更高级别）。俗话说：“garbage in, garbage out！”。在早期开发中使用药典级材料有助于减少后续开发过程中出现的质量问题。 应建立基于风险的系统以确保原材料和试剂的质量，如依赖供应商的分析证书（CoA）、到货时的检测和/或稳定性测试。 所有实验室应在原材料/试剂上标注有效期（如果制造商未提供）。如果原材料已过期或不再适合其预期用途，则应丢弃。如果制造商未提供有效期，或者对于实验室自制试剂和关键试剂，可以通过科学推理（即根据准备材料的科学家的最佳判断）或通过实测研究来推导或延长材料的有效期。 除了未开封试剂容器上的有效期外，试剂还应标注开封日期。这对于不稳定的试剂（例如聚山梨酯）尤为重要。操作人员应在实验记录本中记录所有拟使用的原材料的批号和有效期，以及关键耗材（如色谱树脂、色谱柱等）的批号。如果在关键R&D研究中使用了过期的试剂或材料，则应记录其理由和对应开展的支持性研究。 样品的保管链程序 保管链程序是指从样品或证据的采集、收集、运输、存储到最终使用的整个过程中，对样品或证据的流转、管理和记录的系统性程序。其目的是确保样品或证据在整个过程中的真实性、完整性和可追溯性。Tier 1和Tier 2样品应具有唯一性或可区分的名称，接收实验室应记录维持保管链所需的信息（例如，接收日期以及样品的状态和身份）以及样品的存储位置。 受控温度单元 Tier 1：用于储存测试样品、参照标准品、检测对照品以及关键试剂或材料的受控温度单元（CTUs）应进行监控，以确保其维持正确的温度。每周至少进行一次确认性温度检查，并将结果记录在日志中。为了捕捉两次检查之间可能出现的温度波动，建议在每个CTU中放置一个数字式最小/最大温度计。每次温度检查时，记录监控期间的温度范围，并为下一个周期重置温度计。对于特定应用（例如样品孵育步骤、强制降解研究）的CTUs，在研究执行期间也应进行监控（例如使用最小/最大温度计），以确认实际温度是否符合预期。需要注意的是，最小/最大温度计仅提供温度范围，无法捕捉温度波动的频率或持续时间。如果储存或研究条件下的温度超出预期范围，其潜在影响应在Tier 1研发数据集中进行描述和说明。 Tier 2：用于储存和处理测试样品、参照标准品、检测对照品以及关键试剂或材料的CTUs也应进行监控，以确保其持续维持正确的温度条件，包括用于生物类似药比对分析（CAA）研究的参比制剂的储存和处理。然而，Tier 2的CTUs监控系统应能够捕捉温度波动的范围、频率和持续时间，而不仅仅是总体的最小/最大值。在科学合理的情况下，一些Tier 2的温控试剂和材料可以储存在Tier 1级别的CTUs中。此外，对于Tier 2研究中运输的高度关键材料和样品（例如生物类似药比对分析研究中的原研参比制剂），每次运输应包含温度监控设备。温度波动的潜在影响（包括范围、频率和持续时间）应在相关的Tier 2研发数据集中进行描述和说明。 R&D操作人员/分析人员培训 Tier 1：鉴于Tier 1工作处于开发的早期阶段且具有研发性质，实验室管理人员可以自行判断操作人员是否接受过充分的培训，无需培训记录文件。对于某些步骤，可以通过确认检测方法的正确执行来作为操作人员接受适当培训的证据。 Tier 2：Tier 2相关步骤的操作人员培训可以通过正式的培训记录进行留存，也可以基于书面经历（例如个人简历）来证明其具备该操作的技术资质。主管人员应通过操作人员对研究方案的执行和文件记录等相关实践的满意度，评估其对研发质量体系的理解。是否重新评估个人的培训资格由实验室管理人员自行决定。 仪器设备的认证/维护 Tier 1和Tier 2：分析仪器的安装应遵循制造商的建议，并可使用适当的对照样品进行测试，以确保仪器安装正确且按预期运行。可以进行研发仪器的正式安装和运行确认（I/OQ），但并非必须，尤其是在常规分析中进行了适当的系统适用性检查的情况下。 应使用系统适用性对照（适当的阳性和阴性对照样品），并记录相应的系统适用性结果，以证明仪器在使用时运行正常。例如，建议采用基于工作流程的性能指标，并使用已知的参考材料和空白缓冲液来证明色谱或电泳分离方法的适用性。 性能确认（PQ）可以通过使用针对每种仪器和工作流程建立的适当灵敏和特异的系统适用性指标来证明。应根据需要进行预防性维护（PM），以防止或纠正系统性能问题。 应使用适当的对照进行定期校准检查，以确保结果准确，并记录其校准状态（例如，是否在公差范围内）。例如，pH计应在使用当天进行三点pH校准。重量分析系统应在使用时或根据适当频率，使用经过NIST认证的砝码进行校准。体积系统应根据预期用途建立校准或验证计划。用于体积转移的移液管可能比用于含量/活性定量分析的移液管有较宽松的校准要求。分析人员应接受关于可能影响移液管适用性的因素（例如，掉落）的培训。 Tier 2：有效避免测量不准确的关键在于认识到在关键R&D研究中使用性能不佳或超出公差范围的仪器可能导致的潜在影响，并采取实际措施帮助实验室最大限度地减少生成错误数据的风险，这些数据可能会影响关键的CMC决策。然而，在Tier 2研究中（例如生物类似药的比对分析研究），通常对仪器性能和测量准确性的要求更高。对于高风险研究，用于确认研发仪器运行状态的严格程度应通过分析目的（例如，产品属性类型）、测试设计（例如，独立样本与并列样本）和测量性质（例如，定性、相对定量）的风险评估来证明。 数据的可追溯性、清晰性、及时性、原始性或真实性 Tier 1：无论什么分级，存储原始数据时都应遵循ALCOA+原则（国际上广泛认可的数据完整性标准）。数据应可追溯到具体用户，使用实验记录本（纸质或电子）或其他类似的记录系统来标识执行工作的分析人员、样品的唯一标识、用于收集数据的设备的唯一标识，以及数据收集和分析软件的名称和版本。 手写笔记和草图必须清晰可读，并尽可能在实验执行时及时记录在实验记录本中。实验室应考虑使用电子实验记录系统，该系统要求每个用户使用个性化且唯一的登录凭证，并且最好符合21 CFR Part 11的要求，这类实验记录系统现已广泛可用且相对经济实惠。尤其适用于生物类似药开发，因为其高度依赖于CMC开发实验室产生的分析相似性数据。使用纸质实验记录本的实验室应考虑纸质记录可能被视为“原始数据”，需采用额外的控制措施，例如witness签名，以确保数据完整性。 Tier 2：包括Tier 1的所有内容。此外，对于数据、元数据和补充电子文件，还应实施电子或纸质审计追踪，以便能够从结果追溯到原始数据、设备操作员以及使用日期和时间。 数据和文件的准确性 Tier 1和Tier 2：数据完整性实践还应确保数据的完整性、一致性、持久性和可获取性。由数据收集和分析软件生成的数据和元数据应以结果能够重现的方式存储。实验记录本应经过审核，以确保实验设计合理，并且记录的数据能够支持该设计。即使在Tier 1活动中，数据准确性不佳也会给公司知识产权保护带来显著风险。在Tier 2中，数据准确性不佳可能比Tier 1更严重地影响产品质量和/或潜在的产品的监管批准。 尽管CMC开发的实验室研究内容通常不受正式质量保证（QA）监督，但数据准确性的最终确认可以通过数据验证（DV）来实现，由独立于实验活动的个人进行。 需要注意的是，即使在Tier 1和Tier 2研究中已经进行了实验室级别的数据验证，这些研究可能在数月甚至数年后才会正式在监管申报中报告。为了增强信心，尤其是Tier 2数据的信心，一些公司可能会选择在提交文件时重新审查和确认数据验证活动。在提交关键研发数据之前进行这种回顾性验证可能特别重要，尤其是在历史数据由多个实验室生成且研发质量实践不一致，或者在某个实验室尚未实施这些实践的情况下。 Tier 1数据验证：由第二位科学家对科学方法进行审核。第二位科学家签署所有实验记录本，表明实验已被“阅读并理解”。报告通过抽查的方式与实验记录本记录进行核对，但不要求进行全部的数据验证。 Tier 2数据验证：第二个人对记录本和报告中的所有结果进行数据验证，并标记为“已读并验证”。如有需要，可以重新处理部分原始数据以抽查数据分析的准确性。如果实验记录本（纸质或电子）与原始记录不同，则需将实验记录本与原始记录进行核对。报告中的所有数据都需追溯到实验记录本。此外，从报告到提交文件的数据转录也必须进行验证。必须有100%的信心，确保第三方审查者或检查员可以从提交文件追溯到报告再到实验记录本，而不必担心数据完整性。同行评审必须进行记录和验证。 电子数据收集和数据分析的准确性与完整性 Tier 1和Tier 2：研发活动中，设备硬件记录的原始数据准确性通常依赖于设备供应商提供的数据收集软件。尽管这些研发活动的数据收集和分析软件不需要符合21 CFR Part 11法规，但实验室可以基于风险制定控制措施，以确保数据完整性。例如，某些研发仪器系统和数据分析软件可能被多名分析人员用于不同研究。对于共享仪器，可以接受使用单一实验室级别的登录名和密码访问系统，类似于设置单一管理员登录名和密码。这在多个用户需要在同一天内访问同一仪器且避免被其他用户锁定时特别高效。 然而，在这些情况下，必须通过一定措施在每次使用时记录使用系统的分析人员身份，确保与实验相关的元数据中包含该信息。无论采用何种管理或程序性控制策略，共享研发仪器和软件应用的每次登录和使用细节都必须记录在文档系统中（例如电子或纸质实验记录本），以便将电子数据位置、元数据和结果与执行工作的分析人员关联起来。 数据收集后，通常需要进一步处理以获得更准确和精确的结果。例如，色谱和光谱数据通常会被截断和/或基线校正，以去除不必要的数据点和系统性干扰。随后，数据会通过适合的数据分析软件（可能是设备供应商提供的、第三方分析软件或内部开发）进行进一步处理和/或转换。在数据转换过程中，必须避免以任何方式删除或操纵研发数据，以免无意中引入数据解释的偏差。 允许的数据转换操作包括：1）截断色谱数据中的流穿和洗涤部分；2）插值、外推和平滑处理，以增强数据分析而不掩盖关键数据；3）x轴和y轴平移，以对齐峰并便于更直接的数据可视化和比较；4）x轴和y轴数据归一化，即通过适当算法减去背景基线斜率或曲率，以改善与参比物质的视觉/化学计量比较，而不掩盖相关峰。 禁止的数据转换操作包括：1）伪造、操纵、篡改或删除数据以通过规格或验收标准；2）故意误导结果解释；3）缩放数据以掩盖可能的关键属性或杂质；4）调整系统输入或校准常数以获得期望结果；5）隐藏或消除原始结果。 数据分析软件可以是设备供应商提供的、第三方软件（例如Excel、Sedfit等），或者是内部开发的脚本（如VBA、Python、Matlab等）。 Tier 1：数据收集和分析的审计追踪在此阶段不是必需的。建议每季度进行一次数据存档。设备操作程序较为灵活，不需要在操作前进行文档化，但应在实验记录本中记录足够信息以便后续重现操作。 Tier 2：推荐对电子实验记录本中的数据进行审计追踪。数据、元数据和补充电子文件可以更频繁地备份（至少每月一次）。如果对数据进行了转换，应记录转换描述，并存储原始数据和转换后的数据（以及重要的中间转换结果）。 例如，在处理凝胶图像时，操作人员可能通过适当软件增强对比度，然后再次使用相同或不同的软件比较条带密度。在这种情况下，应存储原始凝胶图像、增强后的凝胶图像以及条带密度定量结果。应在设备操作标准操作程序（SOP）或适用的产品特定SOP（例如方法程序）中实施工程和/或程序性控制，以确保设备操作正确且数据分析具有必要的准确性。对操作程序的任何修改都应在实验记录本和适用的技术报告中记录。 再例如，肽图谱-质谱数据在高分辨率仪器上单个样本运行的数据量可能超过1 Gb。用于验证特定肽序列的数据可能包括母离子峰质量、碎片峰质量以及每种电荷状态（m/z值）。这种类型的数据处理需要大量的专业知识，有时还需要定制软件。要求第二位分析人员独立验证这种分析中的每一个数据点是不切实际的，但关键数据应在技术总结报告中记录，并在Tier 2中进行数据验证. 研发活动质量风险层级分配 鉴于将分级系统应用于CMC R&D活动仍可能存在一定的模糊性，以下提供了一些示例。 “阶段适宜”的质量体系（phase-appropriate quality systems）是cGMP中固有的一部分，同样地，某些CMC R&D研究也可以考虑“阶段适宜”的质量要求。我们推荐的研发质量体系严格程度是基于在产品开发的不同阶段，不准确的支持性信息可能对整体产品开发决策带来的风险水平。 二、生物制品IND和BLA申报CMC研究理念差异? （原创 东风 药闻窗） 生物制品IND和BLA申报CMC研究理念差异？ 在生物制品的IND（临床试验申请）和BLA（生物制品许可申请）阶段，CMC（化学、生产和控制）研究理念存在显著差异，主要体现在研究深度、数据完整性和合规性要求上。 01 研究目标与核心理念 (1) IND阶段 核心理念：确保初步安全性和可行性，支持临床试验启动。 关键目标：   提供足够的CMC数据证明产品批次的一致性、安全性和初步稳定性；   允许灵活性，接受阶段性开发计划（如工艺优化、分析方法改进）。 (2) BLA阶段 核心理念：全面证明商业化生产的质量可控性、安全性和有效性。 关键目标：   提供完整的工艺验证数据，确保产品质量符合长期商业化要求；   锁定生产工艺和分析方法，确保批次间高度一致。 02 主要差异点 (1) 工艺开发与验证 IND阶段：   工艺开发为主，接受非GMP批次用于毒理和早期临床研究（FDA《CMC Guidance for IND》）；   初步工艺描述，参数范围较宽（如pH范围、层析柱流速）。   BLA阶段：   完成工艺验证（PPQ，工艺性能确认），需3批连续GMP批次数据（FDA《Process Validation Guidance》）；   确定关键工艺参数（CPPs）的操作空间（ICH Q8）。 (2) 分析方法验证 IND阶段：   方法部分验证（如专属性、精密度），接受替代性指标（如理化性质替代生物学活性）；   允许使用研发阶段的分析方法。   BLA阶段：   方法全面验证（ICH Q2(R1)），包括准确性、线性、范围、耐用性；   正交分析方法（如SEC-HPLC+CE-SDS交叉验证纯度）。 (3) 稳定性研究 IND阶段：   提供支持临床试验期限的短期稳定性数据（如6个月加速稳定性）；   可暂不开展长期稳定性研究。   BLA阶段：   提交长期稳定性数据（如24个月实时稳定性），支持货架期（ICH Q1A）；   强制降解研究（光照、高温、氧化）以识别关键降解途径。 (4) 原材料与辅料控制 IND阶段：   关键原材料（如细胞培养基、层析填料）的供应商信息初步审核；   辅料可引用现有药典标准（如USP）。   BLA阶段：   严格供应商审计，关键原材料需建立专属质量标准（EMA《Guideline on excipients》）；   新型辅料需独立的安全性数据支持。 (5) 质量表征研究 IND阶段：   基本质量属性（如纯度、效价、宿主蛋白残留）；   高级结构分析（如糖基化、氧化修饰）可阶段性完善。   BLA阶段：   全面质量属性表征（如翻译后修饰、电荷异质性、聚体分析）；   建立质量目标产品概况（QTPP）与关键质量属性（CQAs）的关联（ICH Q11）。 (6) 批次要求 IND阶段：   1-3批工艺开发批次，可接受小规模生产数据；   批次间差异允许较宽的可接受范围。   BLA阶段：   3-5批商业化规模批次，证明工艺稳健性；   批次间差异需通过统计学分析（如±3σ）设定控制限。 03 法规与指导原则依据 1. FDA《CMC Guidance for IND》（2015）   允许IND阶段使用非GMP批次，接受阶段性数据提交。   2. FDA《BLA CMC Guidance》（2020）   要求BLA阶段提供完整的工艺验证、稳定性数据和全面分析方法验证。   3. ICH Q8（药物开发）   强调BLA阶段需基于设计空间（Design Space）锁定工艺参数。   4. ICH Q5A(R2)（病毒安全性评估）   BLA阶段需完成病毒清除验证，而IND阶段可初步评估。   5. EMA《Guideline on the Requirements for Quality Documentation for Biological IMPs》（2018）   对比IND与BLA阶段的CMC数据深度要求。 04 特殊产品的考量 基因治疗产品：   IND阶段关注载体基因组完整性和空壳率，BLA阶段需深入表征衣壳蛋白修饰（FDA《Gene Therapy CMC Guidance》）。   细胞治疗产品：   IND阶段控制细胞活力和表型，BLA阶段需代谢组学分析和克隆多样性研究（EMA《Guideline on Human Cell-Based Medicinal Products》）。 05 总结 06 结论 生物制品的IND和BLA阶段CMC研究理念体现了“阶段性开发、逐步完善”的监管逻辑：   IND阶段：聚焦安全性，接受灵活性和不完整性，支持快速进入临床；   BLA阶段：追求全面性，强调数据完整性和工艺稳健性，确保商业化质量。   企业需在早期开发中规划CMC策略，遵循ICH和FDA/EMA指南，逐步提升数据深度，最终满足BLA的严格要求。 三、CMC|生物制品临床前阶段CMC开发之细胞株开发和细胞库建立与检定 （原创 刘励杰 ICPR） CMC 什么是CMC？ CMC，全称为Chemistry, Manufacturing and Controls，化学、制造和控制，是制药行业中用于监管和管理药品开发的一种框架，包括药物生产工艺研究、杂质研究、质量研究、稳定性研究、工艺验证等方面内容。当生物企业在实验室完成早期研究，计划从实验室转到车间放大生产再到规模化商业化生产，必然会面临各方面问题。CMC是生物企业快速实现由实验室到商业化高质量转化的关键一步，是药物研发的重要组成部分，对非临床研究试验和临床研究试验提供技术和物质支持，贯穿于药物研发及生产的全生命周期。 同时，监管机构对新药的CMC也有着严格把控。不管是国家药品监督管理局药品审评中心（CDE）还是美国食品药品管理局（FDA）均要求生物企业从药物的研发开始直到药物最终上市，甚至是上市之后，仍持续更新药物的CMC信息，因此CMC的部分会常常被冠名“活着的文件”。 本文主要以生物制品的临床前研发为例，概述CMC过程中细胞株开发和细胞库的建立及质量控制的内容与要点。 PART/1 细胞株开发  (1)  工程细胞的构建 生物制品研发转产的第一步是考虑工程细胞的构建。要建立并优化适用于该生物制品的表达系统，需确定宿主细胞系，并溯源其细胞种属与地域来源，要求有相应的病原体检测。如细胞种类特殊，还需考虑分离培养、驯化、构建亚克隆系及验证稳定性等。常用重组蛋白生产的表达系统包括大肠杆菌表达系统、酵母表达系统、哺乳动物细胞表达系统、昆虫细胞表达系统等。 大肠杆菌表达系统适合于表达非糖基化蛋白质及二级结构较简单的蛋白质，已上市的生物药中人胰岛素、复合α干扰素、甲状旁腺素等都是由大肠杆菌系统表达的。酵母表达系统的主要特点是成本低、方便大规模发酵生产，易于实现高效表达，尤其是多拷贝毕赤酵母表达系统，可在染色体上整合多个目的基因拷贝。重组人白蛋白是酵母系统表达的典例。哺乳动物细胞表达系统适合表达糖基化蛋白和空间结构较复杂的蛋白质，表达产物一般存在于细胞质中，如果在基因构建时于目的蛋白前加一段信号肽，表达产物会分泌到胞外，通过细胞翻译后包装成为有活性的蛋白质。 中国仓鼠卵巢（CHO）细胞是生产蛋白类药物的首选宿主细胞。在当今20个最畅销的生物药中，有11个是用CHO细胞表达的。CHO作为哺乳动物细胞表达系统具有易于申报、具翻译后修饰能力、不分泌外源蛋白、高表达能力、易于放大培养等特点。CHO最早在1957年由T. Puck开发，并经过多次亚克隆改造[1]。目前，最常用的细胞系包括CHO-K1、CHO-DG44和CHO-S，均来自不同的CHO谱系。CHO因遗传和表型不稳定导致高度的多样性，不同的培养条件会导致CHO细胞具有独特的功能属性，如增殖、糖基化能力和重组蛋白表达水平。 中国仓鼠 此外，还有杆状病毒/昆虫细胞系统，通过将目的基因嵌入重组杆状病毒中，再以感染的方式高效地将外源基因导入昆虫宿主细胞（Sf9/21、High Five细胞等），从而实现目的蛋白的表达。其优势是具有高感染能力，能大规模表达，有严格的宿主范围，并满足较复杂的蛋白翻译后修饰，具有高效性和普适性，被广泛应用于治疗/预防性药物（重组蛋白、疫苗等）的生产，如抗肿瘤药物Epothilone B、流感疫苗Flublok和HPV疫苗Gardasil（Merck）等。近期国内批准紧急使用的重组三价新冠疫苗（新冠疫苗/插图）威克欣也是Sf9昆虫细胞技术平台生产[3]。 威克欣3价XBB新冠疫苗 表达系统的筛选决定了产品开发全过程的起点，是重组蛋白类药物开发十分重要的一环。虽然从研发到生产过程中细胞株可以替换，但其需进行可比性研究，确认细胞株变更前后在质量、安全性和有效性方面可比。因此，最好在前期确定好表达系统，综合考虑产品的临床使用剂量、潜在的临床需求总量等因素，同时在表达系统的筛选阶段也应全面评估系统对工艺稳定性的影响，尽可能选择目的蛋白高表达、杂质及相关杂质易去除的、并且安全性较高和药效较优表达系统。 确定了宿主细胞系后，还需构建生产用细胞系。从DNA合成质粒构建到细胞池筛选，再到克隆筛选与Top1克隆确定，涉及多个关键步骤的优化，包括对基因序列、表达载体与宿主细胞优化，提高蛋白表达水平；对转染方式优化，提高转染效率；对单克隆化筛选方法优化，利用高通量微流控法提高筛选速度；以及对培养工艺与原材料优化，选择合适的培养条件，使细胞稳定培养的同时降本增效。 此外，在细胞株构建阶段，进行风险控制，检测蛋白是否存在断裂、聚体等情况，根据蛋白的表现，为上下游开发工艺的开发提供支持。 (2)  细胞库的构建 细胞库常用名称 Cell Seed：细胞种子，由一个原始细胞群体发展成为传代稳定的细胞群体，或者经过克隆培养形成的均一细胞群体。 MCB：Master Cell Bank，主细胞库，由原始细胞库细胞传代增殖后均匀混合成一批，定量分装，用于制备工作细胞库WCB。 WCB：Working Cell Bank，工作细胞库，经主细胞库细胞传代增殖，达到一定代次水平的细胞，合并后制成一批均质细胞悬液，定量分装于一定数量的安瓿或适宜的细胞冻存管。 EOPC：End of Production Cell，生产终末细胞，是指在或超过生产末期时收获的细胞。 CAL：Cells at the Limit，生产限定代次细胞，指的是细胞在其生命周期内只允许进行有限次数的传代，通常是为了确保细胞系列的稳定性和一致性。 UPB：Unprocessed Bulk，未经加工和处理的原始批量收获液，包含生产用细胞和细胞培养上清液。 为确保生产的可持续性以及产品的一致性，重组蛋白类生物制品生产过程中一般需要在符合中国现行《药品生产质量管理规范》的条件下建立细胞库并实行三级细胞库管理三级细胞库包括细胞种子、MCB和WCB。在某些特殊情况下，也可采用细胞种子及MCB二级管理，但须得到国务院药品监督管理部门的批准。 MCB是由含目的基因表达载体转化的细胞种子或PCB经传代扩增制成的均一悬液，分装于单独容器中用于贮存。生产企业的MCB最多不得超过两个细胞代次。WCB是从MCB经有限传代扩增制成的均一悬液，并分装于单独容器中用于贮存，一般使用不超过一个细胞代次。工作细胞库的质量标准应在主细胞库的质量标准基础上建立。冻存时细胞的传代水平须确保细胞复苏后传代增殖的细胞数量能满足生产一批或一个亚批制品。复苏后的传代的水平应不超过批准的该细胞用于生产的最高限定代次，最高限定代次应根据研究结果确定，不得超过国际认可的最高限定代次。 细胞库管理-细胞检定 细胞悬液定量装于细胞冻存管，在液氮或-130℃以下冻存，即为细胞库。建立每个细胞库均应有相应的建库记录，详细记录细胞库类型、容量、预期使用频率下的寿命、保存容器、冻存剂、培养基、冷冻保存步骤和贮存条件等信息，并提供库存细胞稳定性的证据。每个库的细胞冻存后，应抽取其中可代表冻存全过程的细胞进行复苏，检查有无染菌，复苏后细胞活力应大于80%。每种细胞库均应分别建立台账，详细记录放置位置、容器编号、分装及冻存数量、取用情况等。细胞库中的每支细胞均应具有细胞系/株名、代次、批号、编号、冻存日期、贮存容器的编号等信息。 (3)  细胞检定 《中华人民共和国药典》通则《生物制品生产检定用动物细胞基质的制备及质量控制》规定用于生物制品生产和检定的细胞株需通过全面的检定[4]。目前常见的细胞株类型有异源（如鼠源的SP20、NS0和CHO细胞株），这些细胞可能携带鼠源性的病毒等外源因子的污染，特别是自身携带的逆转录病毒，动物试验显示具有致肿瘤性，因此必须严格控制细胞株的质量。 细胞检测项目包括细胞鉴别、微生物污染检测（细菌、真菌和支原体）、内外源病毒因子检测、逆转录病毒检测、特异性病毒检测、致瘤性检查等，必要时还须进行细胞染色体、细胞生长特性、细胞均一度及稳定性检查。对MCB的检定要求较PCB和WCB高，基本上全部检测项目都要求必检。对抗体和蛋白类产品来说，以CHO为例，虽然在细胞库阶段对MCB 和WCB 进行了内外源病毒因子检测，但有些内源性病毒可能在MCB 和WCB 阶段未被检出，或者在生产过程中引入偶然的病毒因子污染，因而对EOPC和UPB中的病毒因子进行检测和控制仍非常重要。 细胞株开发 (CLD) 与细胞库的构建与检定是CMC早期生物工艺开发的关键一步。根据目标产品的应用和所需特性选择合适的细胞系，获得强大、稳定的细胞株及其细胞库，能够满足后续工艺开发、商业规模测试、优化和生产的需求。 参考文献 1.PUCK TT, CIECIURA SJ, ROBINSON A. Genetics of somatic mammalian cells. III. Long-term cultivation of euploid cells from human and animal subjects. J Exp Med. 1958 Dec 1;108(6):945-56. doi: 10.1084/jem.108.6.945. PMID: 13598821; PMCID: PMC2136918. 2.Xu N, Ma C, Ou J, Sun WW, Zhou L, Hu H, Liu XM. Comparative Proteomic Analysis of Three Chinese Hamster Ovary (CHO) Host Cells. Biochem Eng J. 2017 Aug 15;124:122-129. doi: 10.1016/j.bej.2017.05.007. Epub 2017 May 15. PMID: 28736500; PMCID: PMC5518618. 3.Trombetta CM, Marchi S, Montomoli E. The baculovirus expression vector system: a modern technology for the future of influenza vaccine manufacturing. Expert Rev Vaccines. 2022 Sep;21(9):1233-1242. doi: 10.1080/14760584.2022.2085565. Epub 2022 Jun 9. PMID: 35678205. 4.国家药典委员会.中华人民共和国药典：三部[M].北京：中国医药科技出版社，2020. 四、FDA新药退审核心原因解析:88.9%生物制品载在CMC，雷区拆解与破局路径 （原创 头孢地尼 科志康） 近日，FDA 披露了2020-2025 年间291 份完整回复函（CRL），覆盖最终获批与未获批的药物申请；同时明确新规：此后新发出的 CRL 将“实时公开”，无论申请最终是否通过审批。科志康认为，这一举措将显著提升了行业合规透明度与监管可追溯性。 科志康进行整理和分析，发现在291份CRL中有79 份聚焦重组蛋白、抗体、CGT等生物制药领域，其中，化学、生产与质量控制（CMC）相关缺陷导致的退审占比高达 88.9%，成为生物制品上市进程中“最可预防却最易被忽视的致命死穴”。 一、CMC：新药上市的 “底线门槛”，六大核心缺陷集中爆发 临床数据决定药品 “是否有用”，而 CMC 是保障药品 “是否安全、有效、质量可控”的关键核心。从 CRL 数据来看，CMC 缺陷呈现 “系统性反复出现” 特征，其中工艺相关缺陷占比最高，成为生物药合规的重灾区，下表系统汇总六大模块的核心缺陷问题、典型案例及占比，方便快速对标自查： 二、设施缺陷 “差异化管控”：基于设施功能定位的分级合规要求 在上述 CMC 六大缺陷中，设施合规性不达标是工艺缺陷的核心子集—— CMC 相关退审产品中，高达 70%涉及此类问题。考虑到原料药生产、制剂生产、第三方合作设施三类核心设施，在药品生产链中的风险权重、功能定位存在显著差异，FDA 针对性建立了 “风险适配型” 缺陷整改与合规验证体系，既严格契合 FDA 法规要求，也为企业对照自身设施类型精准落地整改、降低合规风险提供了清晰指引，具体要求如下表所示： 三、生物制品 “分型避坑”：不同品类各有高风险点 除前文所述设施缺陷的共性合规管控要求外，不同类型生物制品的 CMC 缺陷还呈现 “类型化特征”——FDA 审查会结合各类产品的工艺特性、质量风险点开展针对性重点核查。以下表格系统梳理了主流生物制品品类的核心 CMC 缺陷，企业可据此制定差异化规避策略，精准降低退审风险： 值得注意的是，生物类似药与创新药的 CMC 审查重点也存在显著差异：生物类似药易因 “与参考药可比性不足” 退审（如 Alvotech AVT04 因 FcγRIIIa 结合试验 CV 超 20% 被拒）；创新药则多因 “临床与商业批次一致性缺失” 受挫（如 Eli Lilly lebrikizumab 无商业批次数据）。 结语：CMC 不是 “执行细节”，而是生物制品出海的 “生存底线” 综合上述分析，CMC 绝非新药上市过程中可轻忽的 “执行细节”，而是贯穿研发全生命周期的 “合规底线”。2025 年 5 月6日，FDA 宣布将进一步扩大对境外药企的无预警突击核查，这意味着生物制品出海的 “合规窗口” 正持续收窄。此次政策调整的核心在于彻底取消境外企业长期以来享有的“预先通知特权（Pre-Notification Convenience）”，对包括中国在内的境外企业实施与美国本土企业执行无差别 cGMP 合规标准，覆盖药品研发、生产、储存与运输全流程。其根本目的在于捕捉企业在非准备状态下的真实合规水平，推动合规要求融入日常管理。 更值得警惕的是，FDA 已将疫情期间试点的远程监管评估（Remote Regulatory Assessment，RRA）这一创新型监管工具常态化。通过电子数据核验、生产过程实时传输、虚拟设施巡查等形式，FDA实现了对境外企业的“全周期动态监控”，大幅提升了跨境监管的效率与深度。这种“远程评估+现场突击”的双轨监管机制，叠加FDA对海外工厂持续强化的检查力度，不禁引发深思：长期 “重认证、弱管理”的中国制药企业，能否在日趋严格的全球监管体系中坚挺？ 恒瑞、 Sarepta等企业的退审案例已然证明，退审早已不是 “偶然事件”，而是对企业生产制造、质量控制、合规性管理的综合考验。生物制药企业唯有将 CMC 贯穿新药研发全周期，构建覆盖 “原料药 -包材- 工艺 - 质量 - 放行 -稳定性” 的全链条合规体系  ，才能在 FDA 日趋严格的审查中精准避开雷区，真正实现 “从实验室到产业化” 的安全落地，稳稳守住生物制品出海的 “生存线”。 end 本公众号声明： 1、如您转载本公众号原创内容必须注明出处。 2、本公众号转载的内容是出于传递更多信息之目的，若有来源标注错误或侵犯了您的合法权益，请作者或发布单位与我们联系，我们将及时进行修改或删除处理。 3、本公众号文中部分图片来源于网络，版权归原作者所有，如果侵犯到您的权益，请联系我们删除。 4、本公众号发布的所有内容，并不意味着本公众号赞同其观点或证实其描述。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本公众号证实，对本文全部或者部分内容的真实性、完整性、及时性我们不作任何保证或承诺，请浏览者仅作参考，并请自行核实。