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稳定性|运输和加速稳定性研究方案

大家好,在之前的系列文章中,我们介绍了体外诊断试剂稳定性及其分类,以及实时稳定性和使用稳定性的研究方案,今天我们就来介绍一下运输稳定性和加速稳定性的研究方案。


01 运输稳定性研究方案

运输稳定性主要是考察产品在市售包装条件下,在运输过程中的稳定性情况。


虽然可以通过实际运输试验对产品运输稳定性进行一定程度的考察,但是由于我国气候情况复杂,道路交通状况不一,通过某一两条运输线路,很难覆盖该产品未来实际的运输条件。


鉴于以上情况,考察公司现有产品的实际运输情况,从中选择相对苛刻的运输条件,对产品进行模拟运输不失为一个考察产品运输稳定性的良好办法。


模拟运输条件的设定过程中,应在允分考虑产品稳定性特点的基础上,确立产品的稳定性影响因素,对模拟运输条件进行设置。一般而言应考虑以下几方面。


1.1、温度的影响


根据产品规定的保存温度条件或者运输温度条件,同时结合运输过程中可能出现的温度不受控的特殊情况,对模拟运输的温度进行设定。一般情况下以高于保存温度上限的2~5℃为好。

 

例如,2~8℃冷藏保存产品,其模拟运输温度可以设置在10~12℃;而常温保存产品,其模拟运输温度可以设置在35~37℃,以此类推。

 

另外,如果产品容易受低温或者冻融的影响,可以追加进行低温试验或者冻融试验。一般来说,如果产品未来在运输过程中温度的变化范围在冰点以上,应进行低温试验;如果温度变化在冰点以下,进行冻融试验。

 

1.2、湿度的影响

 

一般来说,并非所有的产品都必须考虑湿度的因素。对于采用不可透过性包装的水性介质的产品可不要求相对湿度。对采用半通透性容器包装的非水性介质的产品应考虑湿度的影响,一般在65%±5%相对湿度(RH)的条件下进行。

 

1.3、运输时间的影响

 

模拟运输试验的时间,可以参照已有产品最长的实际运输时间进行设定。

 

1.4、其他方面的影响

 

实际运输过程中,由于公路条件的不同,汽车颠簸是否会对产品造成破坏也是模拟运输条件设定的依据之一。一般来说,颠簸主要会对产品外观和包装带来影响,所以需要确认产品及包装在运输过程中是否有损坏,可在模拟运输中增加震荡。

 

运输试验完成后需对产品性能进行测定,主要可以依据产品技术要求的内容来设定。一般来说,诊断试剂可对模拟运输后产品的空白、灵敏度、准确度、重复性、线性等指标进行确认;校准品和质控品可对靶值的变化进行确认。


02  加速稳定性研究方案

2.1、加速稳定性试验的应用


如本文所考虑的,加速稳定性测试是使用应激环境条件,产品可能比在正常储存条件下有显著的降解,且时间更快。虽然高温是常见的情况,但湿度、压力和光线照射也是需要考愿的适当因素。这些研究对一些目的可能是有用的,如:

  • a) 比较不同产品配方或包装系统的相对有效性。

  • b) 建立设计风险分析的稳定性失败模式知识。

  • c) 评估产品配方或生产发生变化的影响。

  • d) 通过使用阿伦尼乌斯公式或其他可以预测所研究产品的数据分析来提供产品稳定性的初始估测。


2.2、筛选或比较设计


使用加速稳定性测试可以加快选择产品开发过程中多种产品配方和/或包装选项。典型的做法是在短时间内(通常为1个月或更短的时间),将各种设计选项存储在应力环境条件下,然后评估产品外观和性能变化的结果。


然而,需注意的是,加速测试条件可能诱发导致产品失败的非典型变化,如在正常储存条件下不会发生蛋白质变性。另外,并非所有的产品都遵循可预期的失败趋势,并且可以在没有预警的情况下持续进展到失败。


加速稳定性测试也有助于识别与温度、光照或其他环境条件有关的产品设计失败模式,这些条件在产品保存期内可能会出现。早期发现这些问题可以使开发人员设计和测试合适的缓解策略,而无实时研究的风险或资源投人。


2.3、证明设计变更合格


加速稳定性测试最有用的应用之一是证明一个有明确稳定性声明的现有产品配方和/或包装设计的变更合格。


在这种情况下,原产品和改良产品的样品在加速测试储存条件下放在一起。在储存期结束时,将改良产品与原产品做外观和性能比较。如果改良后的产品至少等同于原产品,则原产品的稳定性声明可作为改良产品的初始稳定性声明。


使用这种方法来证明产品设计变更合格,需要在测试开始之前建立具有适当稳定性指标和验收标准的稳定性计划,如同任何新产品的要求。至少需要对一批改良产品进行测试。


根据产品的性质、组分的可变性和失败风险,可测试更多批次。将所有结果和结论总结记承在最终报告中。这种加速测试方法确定的初始稳定性声明可能需要酌情由随后的实时数据加以确认。


2.4、建立初始稳定性声明

 

加速稳定性研究可能是建立新型IVD试剂稳定性声明的可接受的基础。例如,一个新的IVD试剂可能是一个稳定性声明已知且一致的现有产品的衍生物。谨慎起见,还需要与监管机构确认所要采用的方法。


使用加速测试方法建立新产品稳定性声明与实时研究要求相同。在测试开始之前,应该建立一个稳定性试验计划,其中包含适当的稳定性指标和验收标准,至少应该测试三个产品批次,并且在最终报告中提供所有结果和结论的总结。几乎在所有情况下,均需通过后续的实时研究证实加速测试所确立的初始稳定性声明。


2.5、基于温度的加速稳定性研究计划

 

加速测试计划涉及高温水平的数量、平行测试次数、每个温度的时间点数量和每个水平的测试持续时间。

  • a) 通常使用3~5个高温水平,小心避免变性条件。应该适当选择相邻的温度水平,由此降解趋势可以从实验变化中辨别出来。例如,如果产品通常在2~8℃的冷藏条件下储存,则可以使用15℃、20℃、25℃、30℃和45℃的储存条件进行加速稳定性研究。


另外,为了减少阿伦尼乌斯曲线的外推误差,应该使用接近正常的储存温度;当然,在可接受的时间范围内也可有足够高的温度来生成数据。


  • b) 每个温度的平行测试次数和时间点数的确定标准同实时测试。

  • c) 研究的持续时间应该足以观察到显著的产品降解,这取决于所选择的温度,通常是2~6周。

  • d) 保持对测试环境的适当控制非常重要,以避免温度变化或其他可能影响分析的因素。

  • e) 对受温度影响的产品进行根本原因分析以了解产品的特定失效模式,以及在所研究的整个高温范围内是否保持一致。


2.6、用于保存期声明的加速稳定性试验数据分析

 

下文提供了用于分析加速稳定性测试数据的建议方法,其他数据分析方法也可以使用,只要它们在技术上可支持和预测所研究的产品,包括通用模型的使用。


2.6.1、阿伦尼乌斯公式


基于多个高温储存温度下的加速稳定性测试,阿伦尼乌斯公式已用于预测实时产品稳定性。产品降解速率与储存温度的关系如下:

其中k是降解速率,A是阿伦尼乌斯因子,E是活化能(kcal/mol),R是气体常教(0.00199 kcal/mol·K),T是开尔文温度(T = t + 273)。


有几个假设强调使用阿伦尼乌斯公式。如果不能用于某一特定产品,阿伦尼乌斯公式可能会得出错误的结果。


  • a) 对于监测降解的每个参数,在每个高温以及正常的储存温度下只会发生一次零级或一级动力学反应。

  • b) 降解反应是单分子的。

  • c) 降解反应的对数速率与温度(T)成正比。


尽管含有复杂分子的IVD试剂(如免疫试剂)的测试可能不能完全满足这些假设,但观察到的产品不稳定性动力学仍然可能足够接近于阿伦尼乌斯公式的实际应用。


注:适用于阿伦尼乌斯公式的多个高温下产品可能表现出不稳定性。如果观测期内被测量的变化不显著,则在该温度下计算回归斜率(见方程2)将不会有意义,而且不应用阿伦尼乌斯公式计算。


2.6.2、保存期估算:一级降解动力学


通过使用阿伦尼乌斯公式进行加速稳定性测试的保存期估算,需要来自多个保存期稳定性研究的数据,且每个保存期稳定性研究在不同的高温下进行。


在这些研究过程中,测试结果的分析准确度是常重要的,以便可靠地区分降解率。假定典型的一级降解过程作为产品不稳定性模型,给定温度下的被测物含量可以表示为存储时间的指数函数:

其中C0是t0时刻的起始被测物的含量,Ci是ti时刻的被测物的含量,kj是温度Tj下的降解反应常数。这可以用线性模型格式表示,通过取等式两边的对数来给出:

将高温Tj的加速稳定性数据拟合到该方程并进行线性回归分析,所得到的斜率项是反应常数kj的估算值。这个过程是在若干个(至少三个)高温下完成的,以给出反应常数的数据集作为温度的函数。这些符合阿伦尼乌斯公式的线性化版本,依照:

产品在正常储存温度(Tnorm)下的估算反应速率可以从模型系数a和b中计算得出,依照:

最后,可以从方程(3)计算稳定持续时间fstab,以得到期望允许的产品最大降解量,根据:

如果稳定性研究计划里允许高达10%的降解作为可接受的性能,那么方程(6)就变成了:

2.6.3、保存期估算:零级降解动力学


如果产品不稳定性遵循简单的线性零级动力学,则模型为

在这种情况下,不需要对方程(3)中使用的初始进行对数变换,并且可以从观察到的被测物含量与时间的线性回归关系来确定温度依赖型反应常数kj。


如上所述,使用方程(4)至(5)估算正常储存温度下的速率常数knorm,以及使用稳定期间tstab计算所需的产品最大降解量,依照:

2.6.4、非线性回归估算保存期


如果不使用以上一系列线性回归方程,可以使用非线性回归方程将模型参数直接拟合到实验数据中。用于测量一级降解动力学的产品待测物,作为储存温度(Tj)和时间(tj)的函数如下:

这种方法可以在保存期估算时产生更严格的置信区间,如果产品有一些非阿伦尼乌斯的表现,则这种方法可能特别有用,而且产品可从更强大的模型中益。非线性回归和模型拟合算法的描述不在本部分范畴内。市场上销售的统计计算机软件包,可用来分析并提供与模型参数相关的标准误差的估值。


来源:认真的刘博  责编:安悦

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