這是一篇2024年7月最新發表在ACS收載期刊的文章，作者來自于AZ，Lilly等公司，是一篇案例研究的習作。

 

摘要：藥品中潛在誘變雜質（PMI）的評估和控制是根據ICH M7指南“藥品中DNA反應性（誘變）雜質的評估和控制，以限制潛在的致癌風險”進行管理。本指南強調了四種控制方式，這4種方式可用于保證將PMI控制到預期患者的關注水平以下。這些控制措施從確認活性藥物成分或產品內水平的測試（ICH M7選項1控制）到依賴過程控制和科學原則而不是分析測試的控制策略各不相同，這些測試包括了對命運和清除的考慮（測量或預測）（方法4）。這項工作通過一系列案例研究說明，明確了何時額外的數據或信息可用于為ICH M7選項4控制提供更多支持。這些案例研究的范圍從監管當局批準的臨床應用例子到目前尚未提交給監管機構的例子。需要完整的數據和科學依據來支持ICH M7選項4控制策略。這些支持性因素可能會受到監管機構的挑戰，導致不接受擬定的控制策略，并承諾進行常規測試（ICH M7控制選項1、2或3）。

本研究提供了方法4的視角，強調在與ICH M7指南保持一致的同時可以使用的支持性數據集和科學原則的類型，并闡述了不同控制選項之間的差異。

 

1.介紹

生產藥品是為了給患者帶來好處。合成小分子藥物的制造工藝使用活性成分，也可以產生衍生雜質。眾所周知，活性物質及其各自的藥物產品暴露在熱、光、氧化、酸和堿下會導致雜質的降解。如果患者接觸雜質，通過生產過程和儲存過程中形成的雜質都需要評估和控制其潛在影響，作為評估的一部分，需要評估其潛在的誘變性、致癌性或異常毒性。突變性雜質的管理可以通過避免或降低其水平來實現，但這可能不切實際，因為分子是通過反應途徑組合在一起，以建立所需的化學鍵。

在無法避免的情況下，需要提供適當的控制，以確保雜質保持在可接受的水平以下，即分析控制或證明它們被過程有效控制，而無需分析確認。ICH M7指南“評估和控制藥品中的DNA反應性（誘變性）雜質，以限制潛在的致癌風險”，為潛在誘變性雜質（PMI）風險的管理做出了重要貢獻，并強調了在確定特定風險的情況下，針對與過程相關的雜質的四種控制選項方式。

四種選項方式如下：‍

選項1:使用適當的分析方法，包括藥物物質或產品質量標準中的雜質測試，其接受標準為或低于可接受的限度。

選項2:在原料、起始材料或中間體的質量標準中包括雜質測試，或作為過程控制，使用適當的分析方法，接受標準達到或低于可接受的限值。

選項3:在原料、起始材料或中間體等上游物料的質量標準中包括雜質測試，或作為過程中控制，其接受標準高于原料藥中雜質的可接受限值，使用適當的分析方法，加上對命運和清除的理解以及確保藥物水平的相關過程控制中雜質低于可接受的限值，無需在后期進行任何額外的測試。

通過確認實驗室規模實驗的數據（鼓勵進行添加實驗），并在必要時由實驗室規模或商業規模批次的數據支持，當原料藥中的雜質水平低于可接受限值的30%時，這個選項是合理的。見案例示例1和2?？梢允褂锰娲椒▉碜C明選項3是合理的。

選項4:了解該過程對殘留雜質水平（包括命運和清除知識）的影響，并充分相信原料藥中的雜質水平將低于可接受的限值，因此不建議對這種雜質進行微量分析測試（即雜質不需要列在任何質量標準中）。

有許多論文討論了使用ICH M7選項4清除理由，通過應用對特定雜質的命運和影響的過程理解來證明PMI清除是合理的。此外，Lhasa公司發表了一份論文，強調支持信息的類型，該文件應伴隨著監管提交，以證明擬定的清除理由是合理的。后來出版的ICH M7問答（ICH M7問答）文件為何時可以應用上述控制選項提供了額外的指導。

遵循最近的指南，數據可以使用為了證明清除PMI是合理的，提出了一個問題，即何時可以使用特定的ICH M7控制選項，即何時可以用額外數據證明基于清除計算的策略可以被視為ICH M7控制選項4，以及何時應該考慮ICH M7控制選項1、2或3。

根據ICH M7問答，即如果清除理由證明PMI被預測低于TTC或其可接受攝入量的1%（清除率≥100），那么僅基于科學原則的理由（例如雜質反應性或溶解度）就足夠了。同樣，如果預測的清除率≤100，那么有額外的支持數據（例如，通過添加/命運和影響測量的清除）顯示雜質減少到TTC/可接受水平的<10%，也將證明選項4清除理由是合理的。

據了解，≥1000的清除率不應該需要額外的支持數據，最近的IQ聯盟加強了這種方法的監管可接受性。雖然ICH M7問答指出，僅顯示雜質的批次數據被清除到其TTC/可接受攝入量的<30%不足以證明ICH M7選項4控制是合理的，但這并不排除ICH M7選項4在支持其他數據的情況下可以接受。

ICH M7問答描述了清除的程度，基于與TTC或可接受攝入量相比，預計最終活性藥物成分（API）中剩余的雜質百分比，Barber等人使用清除率的概念，即預測/所示的清除量除以達到可接受限值所需的清除量。然后，ICH M7問答中描述的不同場景可以與它們所代表的清除率相關：<1%的TTC代表清除率 >100的情況，<10%的TTC代表清除率 >10，而<30%的TTC是指清除率 >3。

本文提供了實際和策略的行業案例，其中數據已被或本可用于證明PMI清除是合理的。在每個案例研究中，包括最終（或擬議的）ICH M7控制選項，以幫助澄清何時包含數據以確認雜質低于患者關注水平的任何混淆。

 

2. 合面工藝后面步驟引入潛在致突變雜質

在許多情況下，雜質可能會在合成后面步驟形成。與API接近和預測的清除率的保守性質可能會導致清除率不夠高，以否定進一步數據的收集，特別是在遵循清除評分的最佳實踐的情況下。然而，在控制選項3和4仍然合理的范圍內，一系列實際的數據收集方法可以增強預測的清除理由。

2.1.使用提取分區數據來增強清除理由

一種金尿寧單氧酶（KMO）抑制劑，正在開發中，用于治療急性胰腺炎。合成的最后一個化學鍵形成階段涉及三菱反應耦合中間體1和2，然后將遠程酯官能團原位水解為羧酸，然后通過結晶分離（圖1）。在對用于生產原料藥3的合成途徑的計算機分析中，在臨床研究中首次確定了合理的過程雜質4具有潛在的誘變性。

 

與所有清除方法一樣，API中的控制限制和所需的清除因子首先根據雜質的可接受攝入量、藥物劑量、ICH M7的治療持續時間以及該過程產生的最大PMI水平來定義：

 

在生產API 3的最后一步中，醇試劑1以1.1摩爾當量與苯酚2的當量加入；因此，10%（100,000 ppm）被用作最壞情況的起始濃度4，用于清除評估。通過對清除的專家評估，表明沒有足夠的能力來確保4的濃度水平將被清除至低于可接受限度（表1）。在進一步評估預測因素后，根據pKa和水相pH值的原理，由于有機溶解度差，沒有考慮有機溶劑中4的洗滌。由于沒有可用的溶解度數據，通過使用HPLC測定的含量數據作為單元操作中4的清除系數（表2），在不到1天內收集了支持數據。

 

事實證明，水相中5種有機洗溶劑中的每一種都是工藝前期步驟過程中雜質4的重要控制點。如果該工藝被選為最終的商業制造工藝，那么這5次洗滌可以構成4次設計質量（QbD）控制策略的一部分，需要進行風險評估，以確定與每次洗滌量工藝參數的潛在可變性相關的關鍵性。

通過測量實驗清除系數，該值被納入清除計算中，取代了以前在提取單元步驟中清除的保守值1，從而改變了最終預測的清除系數（表3）。值得注意的是，獲得的測量值明顯高于僅通過專家評估應用高溶解度清除系數時建議的最大預測清除系數；因此，收集此溶解度數據在增強預測的清除系數方面非常有價值。

 

結合測量的清除量，對所需和預測的清除系數的比較表明，如表3所述，聯合預測清除量明顯大于所需清除量。根據綜合清除系數，如果4在反應結束時以高達10%的最大勢水平存在，則預測雜質水平不會大于0.63 ppm，這是基于TTC的250 ppm可接受限值的0.25%。根據包含測量的清除系數的清除計算，4的水平不會超過相關的TTC，并且不需要將PMI 4的測試包含在與ICH M7選項4控制策略一致的藥物物質規范中。

使用高效液相色譜法進行幾個小時的實驗調查，通過使用上述案例研究的實驗數據來增強清除計算，該方法已被證明具有適當的靈敏度，可以在低于0.2毫克/毫升的水平下檢測4。相比之下，開發和驗證一種在API 3中檢測4到250ppm的跟蹤方法的需要的方法靈敏度要高得多，在測試開發和進行之前，該測試并不能保證4已被控制到接受水平。選擇用簡單的實驗數據來增強清除計算，產生了對API中4級的強大理解，并導致了一種強大的控制策略的開發，該策略不需要使用高靈敏度分析方法進行持續的最終產品測試。這個例子描述了數據的收集，以證明在合成后期的顯著清除，否則預測的步驟不會造成清除，但以下示例涉及過程中具有多種清除途徑的雜質。

2.2.使用添加-清除進行過程控制

雜質B是一種ICH M7 2類（Ames陽性）化合物，在合成過程的最后一個化學鍵形成步驟中形成。在反應過程中形成后，雜質B在水處理過程中轉化為API（圖2）。

 

為了確定適當的控制策略，使用Teasdale框架將預測的清除系數計算為900（詳情見表4）。在整個設計空間中，反應過程中形成的雜質B最高水平為2%。考慮到這種雜質的可接受限值為170 ppm[根據B的既定每日允許暴露（PDE）和產品的每日劑量計算]，所需的清除系數為118，相當于8的適度清除率，不足以證明ICH M7選項4控制策略是合理的，沒有任何進一步的支持數據。

 

為了證實預測，進行了兩項添加-清除研究（表5）。首先，最高水平的雜質B在整個設計空間中，反應期間觀察到的（2%）被帶入研究，在分離的API鹽中測量的雜質B水平小于40ppm[分析方法的定量極限（LOQ）]，代表測量的清除系數至少為500。其次，雜質B以0.5%的水平被添加到API鹽中，并測量了每個DoE實驗的清除系數。在整個設計空間中，測量的清除系數始終為1.5。因此，綜合測量的清除系數被確定為至少500×1.5=750，這導致API中最壞情況的預測水平為27ppm。應該注意的是，測試到的清除系數可能更高，因為清除實驗結果被測量為分析方法的LOQ，這意味著樣品中實際存在的值小于此值。如果使用更敏感的分析方法，就會建立更大的清除系數。

 

主要的清除研究是在水處理期間，更詳細地調查了雜質B到API的命運，并確定在整個設計空間最慢的條件下將雜質B轉換為API所需的最短時間為3小時。水處理的最小時間被作為工藝參數包含在生產工藝描述中，這確保了通過反應性進行充分的清除。

為了確何雜質B存在的低水平一致性，對14批API鹽的雜質B進行了測試，沒有檢測到雜質B高于40ppm分析方法的LOQ，低于雜質B極限的30%?？紤]到最終鹽期間對雜質B的測量清除，API中的雜質B水平預計將始終低于27ppm。

盡管雜質B是在生產過程的最后一個化學鍵形成步驟中引入的，并且預測的清除高于可接受極限的1%，但總體數據包括預測的清除計算、測量的清除因子通過添加實驗，在生產過程描述中以水處理的最小時間形式包含工藝設計屬性，以及支持ICH M7選項4控制策略的API鹽的批處理數據。擬定的控制策略已在全球范圍內獲得批準。

以下案例研究側重于了解MI在存儲條件下的反應性，導致其轉化為非誘變副產品，并適當的過程控制，以允許將其作為其控制策略的一部分。

2.3 利用半衰期來進行控制

在生產最后階段格里納德反應的API（圖3）過程中，用于起始物料Grignard 6合成的原料苯基氯化物5被確定為2類（Ames陽性）化合物。氯化芐基5被轉化為原料藥，但起始原料6中存在的未反應5預計不會在最后一步發生反應。在生產起始物料6階段，通過反應完成過程檢查（IPC）將5的存在限制在NMT 1%。

 

為了確定適當的控制策略，使用Teasdale框架將預測的清除系數計算為10，包括API的固體分離系數為10，占分離溶劑混合物中已知高溶解度為5。因此，原料藥預測水平為1000ppm（1%/10）。這種雜質的ICH M7可接受限值為15ppm，預測的清除顯然不足以僅根據預測值建立選項4控制策略。

然而，研究表明，5在6存在的情況下迅速進行氧化耦合，形成乙醚加合物7。鑒于起始物料Grignard溶液6在注冊過程中使用前被儲存了數周，這為在儲存過程中清除5提供了巨大的潛力。沒有開發一種對原料藥中5進行分析復雜的靈敏度分析方法，而是通過1H NMR測量Grignard溶液中5的初始半衰期，并確定為7.7分鐘（即在7.7分鐘內將Grignard 6新鮮制備的樣品中存在的5的50%轉換為7）。

假設最壞情況的起始水平為10%（反應完成IPC允許的水平的10倍），以及5到7的恒定反應速率，只需4小時即可達到15ppm的可接受極限。實際上，隨著5濃度的降低，5和6的反應速度預計將減慢，但即使反應時間增加10倍也只等同于不到2天，這明顯比幾周的實際儲存時間短。在這種情況下，并考慮到最壞情況假設的數量，6的存儲解決方案中5的高反應性證明了ICH M7選項4控制策略是合理的，在整體控制策略中沒有進一步的數據或承諾。當該計劃終止時，這個例子沒有提交給當局，但它提供了關于如何證明ICH M7選項4控制策略合理性的有用替代想法。

 

3. 在早期合成階段引入的潛在突變雜質

以下案例研究與合成制造過程中早期存在的誘變性或潛在誘變性雜質有關，但在沒有額外數據的情況下，預測的清除不足無法證明ICH M7選項4清除理由是合理的。

3.1 在API中對MI進行跟蹤測試，以確認滿足所需的清除要求

Camicinal，或GSK962040B，一種具有胃運動活性的motilin（GPR38）受體激動劑，正在開發中，用于治療降低胃蠕動的疾病，即帕金森病、重癥監護室腸內營養和糖尿病。該產品旨在幫助腸道喂養和胃麻痹，以口服膠囊或片劑的形式服用，劑量預測為50至125毫克，劑量不到一年。這導致ICH M7劑量對齊的毒理學關注閾值（TTC）被設置為0.016%或160 ppm。

生產過程的最后階段涉及芐基溴化物8與過量（1.1摩爾當量）哌嗪9反應，產生羧酸10，羧酸10轉化為酰胺12。如圖4所述，以下酸介導的boc-deprotect揭示了Camicinal（GSK962040B）。

 

溴化芐酯8具有誘變性警示結構，并在第9階段反應中消耗到0.10%以下。將此水平作為“最后測量點”，并對第10至第13階段進行ICH M7選項4清除理由，通過預測第9階段和第10階段以及第11階段工作期間的反應性以及第10階段至第10階段至第13階段的中等溶解度，預測了1300的清除率（表6）。

從第9階段到API的預測清除率證實，ICH M7 3類芐溴8將清除到劑量對齊TTC的1%以下，這與ICH M7問答一致，以證明選項4控制理由是合理的。鑒于清除率為>1000，這一水平足以證明ICH M7選項4是合理的，例如，在處理溶劑（第10至第13階段）中化合物8的溶解度數據，如果需要，可以有助于進一步證實。

該研究在ICH M7發布之前，因此為了充分理解中間體8將低于Camicinal API內的關注水平，在API中使用10ppm極限測試對8進行了跟蹤測試?；衔?被確認為<10 ppm，明顯低于劑量對齊TTC（160 ppm）的30%。雖然這些數據證實了測量的清除率至少為100，但它不能證實預測的清除率為8100，因為使用分析測試是極限測試，8的實際水平可能大大低于10ppm。生成的跟蹤分析數據僅供參考，不包含在質量標準中。此外，8對親核物（如胺、醇和堿）的反應性增強可以停止未來批次的痕量測試。

3.2 預測清除不足的PMI：選項4、3、2或1如何證明是合理的

之前的案例研究強調了如何使用數據來支持清除計算，并進一步證明ICH M7選項4控制是合理的，即使存在清除系數>1000，但特定的重復操作被認為對整體計算至關重要。然而，在其他情況下，理論評估的結果可能更加模糊，適合任何控制選項。

第1階段分離的中間體B是ICH M7第2類（Ames陽性）化合物。在其形成的下游，B在第2至第4階段轉化為原料藥，并被第2階段反應完成IPC限制在NMT 2%（圖5）。

 

為了確定適當的控制策略，使用Teasdale框架的預測清除系數被計算為100,000，包括第3階段的反應性為100和第4階段的反應性為10；以及兩個固定分離的兩個10因子，考慮到B在第3階段和第4階段的分離溶劑混合物中的已知高溶解度。保守地認為，由于第2階段分離期間已知的有限清除，起始水平與IPC驗收標準相同。因此，原料藥的預測水平為0.02/100,000 = 0.2 ppm。

這種雜質的ICH M7可接受的極限為7.5ppm，所需的清除系數為2667，預測的所需清除率為37，在沒有任何進一步支持數據的情況下，這不足以證明ICH M7選項4控制策略是合理的。

為了補充預測，進行了一項添加-清除研究。第1階段分離的中間體B以1.4%的水平被峰值進入第2階段分離的中間體C，并顯示在第3階段完全清除，降至7.5ppm（分析方法的LOQ）。Teasdale框架在第3階段估計的清除率為1000次，測量的清除率至少為1867，使清除率達到70。雖然合成過程最后一步的實際清除尚未確定，但正如預測的清除計算所示，預計在第4階段將進行進一步清除。為了確認低雜質B的一致性，測試了11批API，未檢測到雜質B高于分析方法7.5ppm的LOQ，這等于雜質B的極限。

盡管預測的清除率高于可接受的限值的1%，但包括預測的清除計算、第3階段的測量清除系數和API中的批次數據在內的總體數據支持ICH M7選項4控制策略。擬定的控制策略已在全球范圍內獲得批準。有趣的是，這個例子在理論上也可能適合ICH M7選項3控制策略，因為B的NMT 2%的第2階段反應IPC限制可能會確保API中的B水平將低于可接受的限制。要獲得ICH M7選項3，需要進行第2階段反應結束時B水平高于2%的添加實驗。

最后，由于API鹽和API可以使用LOQ降至B的可接受極限的分析方法，ICH M7選項2和1控制策略也可以提出，盡管它們將導致一個致力于持續的跟蹤分析測試，這是一個資源負擔，在通過過程理解進行控制的理由已經得到確認的情況下，不應該需要。這個例子說明了在為PMI設計控制策略時可以考慮的選項。為了提高制造效率（即在合成的任何點不進行測試），選擇了ICH M7選項4。如上所述，從測試負擔的角度來看，ICH M7選項4控制策略是可取和有利的，但在定義控制策略時，考慮過程中所有可能的變量很重要，在某些情況下，這可能會導致采用ICH M7選項1、2或3控制策略，以確保強大的控制策略到位。

3.3 選擇選項3控制策略而不是選項4控制策略

硝基喹哌13是合成抗瘧疾藥物物質琥珀酸他非喹的中間體，也是14中的潛在雜質，如圖6所示。硝基喹嘧嘧喹13是一種ICH M7第2類突變原，在中間體14中經常被該過程控制在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所需的清除量是中間體14中的29。

 

為了評估13存在于API中的風險，進行了添加-清除研究，以確定13在中間14的下游化學中的命運。這些研究表明，13不會反應，而是在分離液中凈化，測量的總體凈化系數不低于3250，詳見表7?；谶@些測量的清除因素，如果中間14中13以1.15%的w/w存在，則琥珀酸他非喹中的13水平不會超過3.5ppm，相當于基于TTC的可接受限值的0.9%的NMT。

 

來自13的清除評估，輔以來自中間14的清除的額外信息，會產生大于100的清除率。因此，13的ICH M7選項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到不超過（NMT）1.15%w/w的有意規范控制，因為氫化反應容易發生催化劑的變化、中毒或停滯。因此，ICH M7選項3控制策略被提交給監管機構，使用支持清除數據來證明不測試藥物物質雜質13是合理的。此外，利用選項3控制策略具有開發極限測試的優勢，其閾值明顯高于藥物物質測試13，選項1控制策略，并允許在需要時對中間體14進行潛在的返工或再處理，以降低雜質水平13。

以下案例研究通過從合適的代孕獲得的分析數據來討論對雜質清除的理解。

 

4. 測量致突變和潛在突變雜質雜質的替代品，以證明ICH M7選項4控制是合理的

收集與單個雜質相關的高度特異性數據可能會對生成支持清除評估的合適數據，增加復雜性或負擔。然而，與單個原子分析相關的高度靈敏技術可以提供一種相對容易獲得的替代方法來顯示清除，而不需要單個雜質的特異性。例如，硼原子很少出現在最終API中，硼含量的測量可以提供一種手段來確定合成過程中所有含硼的物質去除。以下示例涉及使用硼分析來理解PMI的清除。

4.1 常規測試以支持測量的最后點

圖7顯示了可用于治療腹瀉的TG2抑制劑20的合成途徑。合成涉及烷基硼酸酯17，這是一種ICH M7 3類化合物。作為遺傳毒性雜質風險評估過程的一部分，對下游化學中硼酸酯17的清除進行了評估。使用17的輸入水平作為起始濃度，在沒有額外數據的情況下，預測到所需清除率不足以證明選項4的控制是合理的。盡管在16到18的預期轉換中已知17的反應性，預測18至19的還原性，以及通過溶解度在19至20之間的分離期間預測清除。因此，根據Barber等人描述的框架，尋求補充其他信息來補充這一預測的清除。

 

 

電感耦合等離子體（ICP）的元素分析是一種敏感技術，用于測量化合物19中殘留Pd水平，因為硼水平可以同時測量，因此被用作生成額外數據的簡單選項，以支持化合物17的清除理由。假設檢測到的所有硼都以化合物17的形式存在，總硼含量為<10 ppm，相當于化合物19中的<168 ppm硼酸酯17。該分析數據可用于支持對PMI的ICH M7選項2控制，以對齊劑量對應的TTC 333 ppm。然而，用下游化學預測的清除來補充這些數據，從最后一個測量點開始，清除率>100，并完全證明ICH M7選項4控制是合理的，避免了對化合物19的長期硼分析要求。

采用類似的方法來提醒ICH M7 3類硝基芳香化合物16和18，使用高效液相色譜法測量反應后存在的水平，結合下游化學中預測的清除，這也根據ICH M7選項4對其進行控制是合理的。這個例子展示了使用硼分析來證明對單個雜質的清除；然而，相同的原理可以同時應用于多個雜質，如下例所示。

4.2 多重雜質的單一測量

risdiplam是第一個被批準用于口服治療脊髓肌肉萎縮的小分子拼接修飾劑，其合成采用鈴木-宮浦偶聯。全球批準了一種選項4的方法，用于控制與偶聯反應相關的含有多種硼的誘變雜質。以下示例中提出的選項4控制策略包含了為實現本文的預期目標而展示的理由。

在鈴木-宮浦偶聯反應（連投第1和第2階段）中，B2Pin2用于形成硼酯22（第1階段產物），直接用作第2階段的溶液，以產生粗偶聯產物24（圖8）。然后對粗耦合產物進行純化和分離，然后是API的另外兩個階段。

 

在第1階段和第2階段，發現了四種含有誘變性和潛在誘變性雜質的硼，即B2Pin2、ArBPin 22、B2(OH)4和ArB(OH)2 25（圖9）。

 

對于偶聯反應，第1階段（硼化）使用15%的摩爾過量B2Pin2，第2階段（鈴木偶聯）使用原位制備溶液的20%的摩爾過量為22。從機械學的角度來看，主要反應途徑將主要導致非誘變性B(OH)3及其鹽。在分離第2階段產物（雙相反應介質，pH值>7）期間，并通過第3階段的堿性水提取有效去除這些。預計在第2階段，兩種含硼反應物（B2Pin2和22）的過量會發生部分水解，導致兩種誘變化合物B2（OH）4和25的形成。此外，預計25要么反應形成所需的耦合產物，要么通過原脫硼化分解，同時形成B(OH)3.

單個誘變雜質的ICH M7可接受限值為300 ppm，對應于四種含硼MI的API中每個可接受的硼水平不同（表8）。鈴木耦合后，殘留的硼水平在開發期間測試的代表性批次中，在原始第2階段產品24中發現的含量在0.08− 0.14% w/w的范圍內，包括技術和臨床批次。無法確定這些水平下存在的確切硼類化合物。

 

對于含有MI的四種硼，通過將第2階段產品（1400 ppm）中最高測量的硼水平除以API中的單個化合物特異性可接受硼水平來計算所需的清除系數，從而假設整個硼含量將來自單個誘變雜質。在計算了第3至第5階段的預測和所需的清除系數后，建立了清除率，表明在制造過程后期，清除能力水平從高到低不等。

 

考慮到四種含硼MI的預測清除行為，采取了以下行動。

 

•在生產臨床批次的過程中，在第3階段產品（監測）和API（釋放測試）中實施了ICP-MS對硼的常規控制，這表明在所有測試批次中，硼水平始終低于1 ppm。

 

•第3階段的峰值和清除量用于清除率最低的兩種雜質B2Pin2和22，以及B2(OH)4。由于其內在的化學不穩定性，無法對25進行清除研究。測量的清除系數能夠計算第3階段產品中可達到的最高硼水平，使用第2階段產品在開發期間測量的最高硼水平（1400 ppm）作為輸入。預測的第3階段產品中的硼含量遠遠低于可接受的限值（表9）。

 

 

考慮到（a）在開發過程中進行的硼分析結果表明，第3階段產品中沒有存在所有四種含硼MI，水平高于可接受限值的8%，以及（b）建立第3階段實際清除能力的清除研究結果，提出了控制含有硼的四種含硼MI的選項4。在擬議的控制策略中，硼不包括在API的釋放規范中。

這個例子說明了，即使最初預測的清除率很低（<100），一個強大的確認數據集也可以適合支持選項4的方法。在這種情況下，通過實驗確定了清除因素，這證實了對預測清除的低估，并在開發過程中收集的各種規模的廣泛跟蹤分析數據被用來說明實際的過程清除能力。

 

5. 在最終生產階段可能形成潛在突變雜質風險

在生產過程的最后階段形成，PMI清理的機會很小。以下示例中對雜質清除的透徹理解，以及根據對過程的了解，確認雜質不是“合理預期的”（ICH M7）。

5.1 在最后一步中降低乙基磺酸酯形成的風險

對于小分子產品的初始申請，使用了利用命運和清除理解的基于風險來證明選項4方法是合理的，以控制假設存在于API中的3類致突變雜質（乙基磺酸酯）。

化合物26是一種芳基磺酸雜質，在階段8底物（API游離堿）和最終API（HCl鹽）中被控制為特定雜質，其接受標準設定為1毫克每日總攝入量（ICH Q3A識別/資格閾值）。考慮到第8階段（HCl鹽的形成和結晶）中使用的工藝條件，這些工藝條件在加熱下同時使用乙醇和鹽酸，假設27（26的乙基磺酸酯）可能會在生產過程中的這一階段形成（圖10）。此外，由于乙醇可以作為殘留溶劑（根據ICH Q3C控制）存在于API中，因此還假設在儲存過程中可能會形成乙基磺酸酯。

在命運和清除研究中調查了這種雜質形成的潛力。調查的結論概述如下。

•在不代表商業化工藝的條件下，為Ames測試和方法開發合成了乙基磺酸酯雜質27。獲得的化合物迅速水解回26（母磺酸雜質）。由于其不穩定，27無法在細菌誘變性（Ames）測試中進行測試，也不能用于方法開發或進行清除研究（清除研究）。然而，使用足夠穩定的合成化合物，在HPLC分析中產生一檢測峰，API放行的HPLC方法被證明是特定于27。

通過使用26的純化樣品代替第8階段的正常底物來執行第8階段，在實驗室規模上研究了sulfonicacid雜質26的fate。應用的反應條件代表了商業化過程第8階段所采用的條件。使用API放行HPLC方法對反應進行監測。在這項研究中，無論是在反應混合物、過濾液還是分離產物中，在過程中的任何時間點都沒有檢測到27。

根據26的命運研究結果，在第8階段的任何時間點都沒有檢測到27的水平，建立了以下風險評估。假設最壞的情況是（a）26存在于第8階段基質（API自由基）中的規格極限水平，并在第8階段完全轉換為27，（b）用于監測命運研究的API釋放HPLC方法的檢測極限（LOD）為0.5%（5000 ppm），該水平是這種方法的典型LOD預期的10倍多（典型范圍：0.01−0.05%），API中可以達到的27的最壞情況水平估計為3ppm（計算詳情如下）。這個最壞的情況水平低于ICH M7個體誘變雜質的可接受限值為8ppm。

0.06%：API自由基數中26的規格限制，100%：命運研究中使用的26的輸入水平，5000 ppm：HPLC方法的最壞情況LOD。

考慮到（a）獨立制備的參考材料27（快速水解回母酸磺酸雜質26）和（b）26的命運研究結果（第8階段的最壞情況水平為低于可接受的ICH M7限值），在制造和儲存API過程中，形成乙基磺酸酯雜質27的風險被認為是可以忽略不計的。

風險評估的結論還得到了文獻中發表的大量數據的支持，這些數據表明，HCl/乙醇系統中磺酸的酯形成很容易被動力學、力學和實驗證據所否定。16 磺酸酯的形成非常緩慢，在熱力學上不利，強烈需要酸性條件才能產生最小的轉化。

提出了一種選項4的方法來控制全球公認的乙基磺酸酯雜質27。前面的例子都集中在數據生成上，以支持監管申請之前或期間的控制選項選擇。然而，如以下示例所述，這些原則也適用于批準后的產品。

5.2.批準后刪除測試

甲硫酸甲酯28是一種遺傳毒性雜質，當使用中間體A（胺的甲烷磺酸鹽）時，在第2階段通過殘留的甲硫酸和甲醇反應。在整個開發和圖11中。通過開發和商業化生產，作為藥物質量標準的一部分，對藥物物質中28的含量進行了測試（接受標準：<5 ppm）。所有批次的API測量水平始終低于5ppm。

為了簡化生產，要求在批準后取消測試要求。過程控制確保超過可接受限額的28人的風險可以忽略不計（ICH M7，選項4）。隨后進行了清除評估，以評估MsOH（表10，第1階段）和28（表10，第2階段和第3）的清除量。

甲硫酸甲酯28沒有引入該過程，但有可能從引入第2階段反應的任何殘留甲硫酸（MsOH）中形成，其中甲醇是加工溶劑。因此，為了計算最大水平，假設第1階段MsOH的清除計算中剩余MsOH的近似值相當于第2階段形成的28個量。這是一種極其保守的方法因為它假設MsOH完全轉化為28，眾所周知，在工藝相關條件下，反應速率緩慢，整體轉化率為百分之一。17在此假設下，最大水平28由1個MsOH當量定義為A·MsOH鹽（1,000,000ppm）引入第1階段。因此，28的完整計算包括了整個第1階段對MsOH的清除，第2階段和第3階段直接評估了對28的清除。

為了有意義地利用預測的清除系數，必須將其與28所需的清除系數進行比較。所需的清除系數是通過將過程中的甲基磺酸甲酯水平除以藥物物質中甲基磺酸甲酯的TTC來計算的。

使用12ppm的TTC，需要83,333的清除系數，這與清除計算一起，對應于12,000的清除率；遠遠超過了建議的≥1000，以證明ICH M7選項4控制策略是合理的，而無需進一步分析數據。除了現有的批次數據支持在API中測量的水平始終低于5ppm外，不再需要對藥物物質進行28次常規測試。

 

6.總結

引入利用化學和工藝理解的控制選項作為常規批次測試的替代方案，是制藥業的寶貴補充。使用預測和實驗性清除因子形成誘變性或潛在誘變性雜質作為選擇控制策略的理由，現已在整個行業中得到充分確立。一些出版物支持了這一點，這些出版物強調了驗證或最佳實踐的各個方面。然而，迄今為止，很少有通信用現實生活中的例子強調支持性數據集和科學原則如何用于補充（或替代）預測的清除因素，以證明選項4控制策略是合理的。所介紹的行業案例研究展示了各種方法，包括當預測的清除因素對過程控制提供足夠的保證時生成實驗數據的情況，并提供了公司如何使用這些數據來選擇適當的控制選項的見解。重要的是要反映，雖然數據收集對于支持這些計算是必要的，但這不應該告知ICH M7分析控制選項（選項3），也不應該對常規測試的要求。從這些案例研究中可以清楚地看出，數據收集沒有“一刀切”的方法，因為每個流程都會遇到與PMI控制相關的獨特問題，因此所需的具體數據收集會有所不同。