基于几何结构的BERT模型：药物发现中分子性质预测的实验验证深度学习框架

本综述系统阐述了辅料变异对固体制剂质量的影响，强调通过质量源于设计（QbD）理念结合多元分析（MVA）和主成分分析（PCA）技术，可有效识别变异源并优化生产工艺，为构建稳健的制剂设计空间提供科学支撑。

　　

章节精选

多元分析导论及其在药物数据分析中的应用

药用辅料通常由供应商和制药公司进行特性鉴定，以确保符合注册规格并保证最终药品的质量安全。常规会检测多个参数，具体数量和类型取决于材料的化学特性与功能。许多辅料通过连续或半连续工艺大规模生产，产生大量批次...

材料变异性

所有生产工艺（包括原料药和辅料生产）都存在不可避免的变异度³⁷，这些变异由设备磨损、环境条件波动、人员更替和原材料差异引起。这种变异（称为共性原因变异）并不代表工艺失控，而是表明并非每批产品都完全相同...

未监测参数

CoA（分析证书）数据可能具有复杂性且来源不明，特别是对于已长期使用的辅料。CoA可能包含材料生命周期早期由个别客户或行业认为相关的参数，其中部分参数可能因关键质量属性更新或控制水平提升而失效...

普里莫·莱维效应

普里莫·莱维著作《周期表》⁶⁷中《铬》故事生动展现了分析方法与制剂配方的经典案例：一位巡回化学家通过深入调查发现，因分析方法转录错误导致合格与缺陷材料均通过质控，而缺陷材料实际具有完全不同的物理特性...

多元分析方法

主成分分析（PCA）由Pearson于1901年⁶⁸首次提出，现已成为多种统计软件的标准方法。这意味着制药厂商或辅料供应商可轻松对辅料理化性质数据集进行PCA分析，既可通过专业多元分析软件，也可通过具备相应功能的基础统计软件实现...

工艺优化

多元分析是供应商加深理解原材料数据、工艺数据与最终产品特性关系的强大工具。通过同步分析多变量，MVA能够识别单变量分析时难以发现的模式、关联和趋势，从而进一步优化生产工艺并提供更稳定的辅料...

商业化生产中的辅料监测

制药厂商可运用PCA技术监测辅料特性随时间的变化趋势，为生产使用前提前识别变异提供可能。若检测到辅料特性偏差且排除分析变异根源，即可基于现有工艺知识评估对制剂性能和质量的潜在影响，并制定相应应对措施...

未知变异源

当数据分析（如MVA）识别出变异源时，精确追溯变异来源仍具挑战性。例如2015年辅料供应商FMC报告其两个纤维素产品生产基地（美国特拉华州纽瓦克与爱尔兰科克）生产的材料CoA数据存在差异（图6）³⁶。CoA数据易于获取且定期监测...