如何设计一个生物药产品：制剂考量

Original 开朗的豌豆射手生物工艺与技术 2022-12-21

文节选自《Shifting Paradigms Revisited: Biotechnology and the Pharmaceutical Sciences》，详细内容，请参考原文或查看往期公众号文章《不断变化的生物制药模式：单抗和基于单抗的产品》。

随着生物药产品类别的扩大以及对药物和赋形剂质量要求的不断提高，制剂策略也在随之发展。下文将讨论蛋白质制剂以及用于评估蛋白质结构和稳定性的新型分析方法发展的一些趋势。此外，将介绍制剂策略关键重要性的更新，以降低生物药免疫原性风险。

蛋白质制剂开发的趋势

将一种新分子转化为稳定、安全的药物的关键，是开发一种合适的制剂。与多年前类似，大多数“经典”生物药的制剂由传统上用于小分子药物产品的药物级赋形剂组成，新型赋形剂很少使用。一个例外是重组人血清白蛋白（Albumedix®）的引入，相比从人体供体提取的白蛋白，其是一种被更好定义、也更安全的赋形剂。它作为一种稳定剂，已经被包含在了一些已上市的疫苗及其它若干正在开发的生物药中。此外，中国药典对聚山梨酯（PS）80质量提出了更严格的要求，≥98%脂肪酸的内容物应为油酸（全油酸PS），而欧盟药典为≥58%。这种更高的纯度对药物稳定性的影响目前尚不清楚，仍在调查中。

自2003年以来，有一个倾向于更为激进的开发时间表的趋势，特别是进入临床I期的时间。对于已经良好表征的生物药类别，这较容易实现，如mAb，其只需测试少数候选制剂或使用标准的制剂筛选方法，如果方法不成功，再进行额外的研究。在这种情况下，经常会进行冻干，以减少失败（由于不稳定性）的风险。此外，随着统计学和人工智能的发展，基于先验知识的蛋白质制剂开发变得越来越可行。然而，对于新型分子类别，依赖平台方法进行开发的失败风险仍然很高。快速剂型开发方法的另一个缺点是，临床I期研究的剂型可能不适合后期临床阶段和商品化。

近年来，对产品表征的监管要求已变得更加严格：需要使用更大范围的分析组合来证明药物产品的稳定性。此外，需要解决的不仅是药物本身的稳定性问题，还有赋形剂的稳定性及其对蛋白质产品稳定性的影响。一个突出的例子是PS及其不稳定性。

生物药制剂中常用赋形剂可能遇到的稳定性问题及其后果

此外，目前的生物药产品库覆盖了广泛的蛋白质浓度范围（约4个数量级）。对于mAb和其它分子的皮下应用，目标浓度达到>200 mg/mL，而高活性分子（如BiTE）需要非常低的浓度（mg/mL）。两者都为生产和产品表征带来了不小的挑战，包括长期和使用中的稳定性检测。例如，高度浓缩的蛋白质溶液可能会变得非常粘稠，无法进行准确的制剂和灌装以及给药。对于低浓度产品，由于吸附导致的损失以及定量分析灵敏度（特别是在稀释到载体溶液中进行“使用中”稳定性测试时的浓度非常低）可能会产生问题。

相比此前，已经有更多的包装材料类别可选择使用。例如，越来越多的产品通过预充针、双腔药筒或自动注射器皮下注射。如果主要包装材料发生变化，例如从西林瓶到预充针，需要进行额外的研究，以证明这种变化不会影响产品的质量、安全性和有效性。

用于检测蛋白质结构和稳定性的新型分析方法

自2003年以来，用于评估生物药（关键）质量属性所需的分析组合已大幅增加。鉴于核磁共振、氢氘交换质谱法和其它基于质量光谱的更高阶蛋白质结构分析创新技术的快速发展，以及已建立方法的继续使用，如圆二色性、红外和荧光光谱，二级、三级、四级结构的更高阶的结构鉴定越来越复杂。

2003年，针对>10μm和>25μm的不可见颗粒的光阻法（欧盟药典2.9.19/ USP < 788 >），以及视觉检查（欧盟药典2.9.20/USP<1>）是对蛋白质药物产品中的颗粒进行监测的质量控制（QC）方法，而体积排阻色谱法被用于分析相对较小的聚体（二聚体、低聚物）。虽然这些方法仍在使用，但正如某些评论中所指出的，这些传统QC方法可能会遗漏亚微米和微米大小聚体的重要类别。因此，对于降低和控制生物药中团聚体和颗粒含量，在常规QC方法之外，应以互补和正交分析方法为指导。在过去的15年里，多种用于微米粒径范围（尤其是流成像显微镜）和亚微米粒径范围（如共振质量测量、纳米粒子示踪分析、微流体电阻脉冲感应）聚体/颗粒表征的分析工具被用于正交分析和颗粒的定量。然而，直到今天，对亚微米颗粒进行稳健的定量仍存在不小的挑战。

另一个趋势是基于质谱的多参数方法的应用，以同时监控多个相关产品属性，而不是针对不同的属性，使用多种独立的方法（如毛细管电泳 – 十二烷基硫酸钠，离子交换高效液相色谱法、使用UV的肽图谱、多糖的分析、免疫分析）。通过这种方法，操作员可以只用一种方法来监测多个质量属性，从而减少了QC放行检测所需的分析数量。

除了药物底物的稳定性外，很明显的是，赋形剂可能存在自身的质量和稳定性问题，其可能会影响产品的质量。这意味着在产品开发过程中，也应对赋形剂进行表征。例如，PS20和80及其降解产物的定性、定量分析方法，如LC-CAD、LC-ELSD和LC-MS已受到了较大的关注，因为由于酶水解和氧化，生物药产品中可能形成脂肪酸相关颗粒（不可见和可见的颗粒）。

在所有的分析领域中，都有如下趋势，包括微型化、降低每个样本的分析时间、通过自动采样器实现样品自动化制备和分析、利用基于读板器的系统、使用超高效液相色谱替代以反相或凝胶排阻模式操作的HPLC、或者使用基于毛细管的系统，如毛细管凝胶电泳 - 十二烷基硫酸钠（CG-SDS），或使用毛细管等电点聚焦替代传统凝胶电泳。2016年，引入了新的蛋白特异性USP<787>章节，以使用更低的检测体积（USP<787>中为1-5mL，而不是USP<788>的25 mL）进行光阻检测。

更强的计算能力可以应用更加复杂的统计模型（如用于分析型超速离心的超精度分析、多变量统计分析、实验工具的设计）。此外，人工智能的兴起正在解决分析问题，例如，针对基于图像的颗粒分析的机器学习工具。

原文：D.J.A.Crommelin, E.Mastrobattista, A.Hawe, et al., Shifting Paradigms Revisited: Biotechnology and the Pharmaceutical Sciences. Journal of Pharmaceutical Science, 2020, 109: 30-43.

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