基于公差的实验设计（DOE）法：革新药物分析方法验证，攻克低浓度检测难题

为解决传统药物分析方法验证的局限，研究人员开展基于公差的 DOE 法研究，结果表明该法更准确有效，提升质控水平。

　　在制药生产中，统计可靠的分析方法验证对于确保准确且可重复的测试结果至关重要，它能支持质量保证、符合法规要求并保障稳定生产。然而，传统验证技术常常忽视与检测范围或规格限度相关的数据集变化，这可能会损害检测方法的适用性，尤其是在检测活性药物成分（API_s）、辅料或杂质的低浓度时。本研究旨在通过开发并应用基于公差的实验设计（DOE）方法来验证分析方法，以解决这些局限，研究重点为聚乙烯亚胺（PEI），这是一种与慢病毒载体药物产品相关的杂质。基于公差的 DOE 方法能确定样本量最小的最佳实验设计，它考虑的是相对于公差或设计裕度的变异性，而非平均值。研究人员使用高效液相色谱（HPLC）验证了一种分析方法，用于评估低浓度成分的准确性、重复性和中间精密度，并将这种新框架与传统验证方法进行对比，以评估其有效性。结果显示，基于公差的方法纠正了传统方法中因错误尺度或平均值计算而导致的准确性、重复性和中间精密度的误判结果。通过相对于公差限度测量变异性，该方法能更准确地反映数据变化，提高检测方法的适用性。这些结果有助于更明智地决策，并确保整个验证过程的可靠性和准确性。本研究表明，基于公差的 DOE 方法有效地克服了传统验证方法的局限性。通过正确分析和呈现准确性与精密度，该方法增强了质量控制流程，确保安全有效的药品持续稳定生产，在验证实践方面，特别是针对低浓度分析，取得了重大进展。