摘要
制药过程中的关键质量属性（CQAs）识别与控制是确保药品质量和安全性的核心环节，其重要性在现代药物研发和生产中日益凸显。本研究以提升药品质量为目标，基于质量源于设计（QbD）理念，系统探讨了CQAs的识别方法及其在制药过程中的有效控制策略。通过结合多变量数据分析、风险评估工具（如FMEA）以及工艺参数优化模型，本研究提出了一种集成化框架，用于精准识别影响药品性能的关键因素，并建立了相应的实时监测与反馈控制系统。研究结果表明，该框架能够显著提高CQAs的识别准确性和控制效率，同时降低工艺变异对产品质量的影响。此外，本研究创新性地引入了机器学习算法，用于预测潜在的质量偏差并优化控制方案，从而实现了从被动检测到主动预防的转变。这一方法不仅为复杂制药工艺提供了科学依据，还为行业标准化建设提供了参考范例。总体而言，本研究为制药领域的质量管理体系注入了新的技术活力，对推动药品生产向智能化和精细化方向发展具有重要意义。
关键词：关键质量属性；质量源于设计；多变量数据分析；机器学习；实时监测与反馈控制
Abstract
The identification and control of Critical Quality Attributes (CQAs) in pharmaceutical manufacturing are essential for ensuring the quality and safety of drugs, with their importance becoming increasingly prominent in modern drug development and production. This study aims to enhance drug quality by systematically exploring methods for identifying CQAs and developing effective control strategies based on the Quality by Design (QbD) concept. By integrating multivariate data analysis, risk assessment tools such as Failure Mode and Effects Analysis (FMEA), and process parameter optimization models, a comprehensive fr amework was proposed to accurately identify key factors influencing drug performance and establish a corresponding real-time monitoring and feedback control system. The results demonstrate that this fr amework significantly improves the accuracy of CQA identification and control efficiency while reducing the impact of process variability on product quality. Additionally, this study innovatively incorporates machine learning algorithms for predicting potential quality deviations and optimizing control plans, thereby facilitating a transition from passive detection to proactive prevention. This approach not only provides a scientific basis for complex pharmaceutical processes but also serves as a reference model for industry standardization. Overall, this research injects new technological vitality into quality management systems in the pharmaceutical field and holds significant implications for advancing drug production toward and directions.
Keywords：Key Quality Attributes; Quality By Design; Multivariate Data Analysis; Machine Learning; Real-Time Monitoring And Feedback Control
目 录
摘要 I
Abstract II
一、绪论 1
(一) 制药过程关键质量属性的研究背景 1
(二) 关键质量属性识别与控制的意义 1
(三) 国内外研究现状分析 1
(四) 本文研究方法与技术路线 2
二、关键质量属性的识别方法 2
(一) 关键质量属性的基本概念与定义 2
(二) 数据驱动的关键质量属性识别技术 3
(三) 基于风险评估的属性筛选策略 3
(四) 实例分析：某药物生产中的属性识别 4
三、关键质量属性的控制策略 4
(一) 控制策略的设计原则与框架 4
(二) 在线监测技术在属性控制中的应用 5
(三) 工艺参数优化与关键属性的关系 5
(四) 案例研究：控制策略的实际效果评估 6
四、质量管理体系中的属性管理 7
(一) 质量管理体系对关键属性的支持 7
(二) 属性管理的标准化流程设计 7
(三) 数据整合与信息反馈机制构建 8
(四) 长期监控与持续改进机制 8
结 论 10
参考文献 11
