生物制药产业中的微生物污染控制概述

生物制药产业中的微生物污染控制

——在全线生产中防止微生物污染日益重要

在过去的几年中，生物制药产业见证了巨大的突破。然而，这样的进步也伴随着健康问题和疾病人群的增加。同时，具有广谱抗生素抗性的超级细菌的名单也在扩张。

日前，FDA披露了因微生物污染问题而召回的生物制品名单。FDA下属部门CFSAN （Center for Food Safety and Applied Nutrition）在有害菌目录（Bad Bug Book）中公布了综合的病原微生物名单，包括毛癣菌属、沙雷氏菌属、脑膜炎双球菌、小孢癬菌属和脆弱拟杆菌，这些提名在微生物指控中万万不可忽视。此外，对微生物种群性质和相对密度的鉴定，生产上下游中对预过滤等级的正确选择和风险评估研究也是必不可少的。

生物产业中的规范操作

因为生物医药制品一般都用于疾病的治疗，因此生物负载控制必须在全线生产中有效地进行，以最小化医疗产品污染的风险。根据公共卫生服务（PHS）的法案，生物制品必须是安全、纯净且有效的。

Fig 1. Public Health Service (PHS) Act for basic requirements of biological products that are built into the

drug through the company.

因此要建立生产、加工和包装生物制品的设施，其基本准则就是贯彻实施这三个标准。生物制品生产准备的安全性是一个主要考虑的问题，而确保成品免受微生物污染也是产品安全性不可忽视的重要部分。监管机构强调必须秉承cGMP对生物制品的生产要求，以保证生产过程和终端成品的质量。

造成为微生物污染的因素有很多，可以是直接的，也可以是间接的。其中，生产车

间中的人员活动和行为也会对其他相关因素造成影响。

Fig 2. Major factors that influence the microbiological contamination risk of biopharmaceuticals.

生物负载污染水平按照GXP规定分级。根据FDA的规定，“含杂质或不纯净“（adulterated）的生物制品是指在non-cGMP条件下进行生产的产品。即使该产品本身达标，但只要不是在cGMP条件下进行生产的，那么仍然属于“含杂质或不纯净的”。

微生物检测（Microbiological Testing）的局限性

仅仅将成品安全性依靠质控检测方法是具有误导性的，因为这个方法的敏感程度具有局限性。当微生物含量低时，检测方法的敏感性往往偏低，而微生物又将以泊松分布模型扩增。

为了确保检测方法的敏感性，所需检测体积和生物负载水平的关系可以用公式1表示：

公式1：Y41.2%= 4.8 + 7.16 (X-1.22)/[0.05 + (X-1.22)]

X代表检测体积，Y41.2% 表示检测敏感度。即，对于100 mL生物负载为10 CFU/100 mL 的待测样品来讲，检测方法的敏感度为41.2%。

这个公式可由Fig.3得出，可见检测体积的减少造成检测敏感性的降低，但影响较小。10倍检测体积的减少需要大约6倍生物负载的增加才能保证相同的检测敏感性。

Fig 3. ioburden test volume relation to maintain the sensitivity level of detection for microbial population

at 41.2%.

然而，值得注意的是，生物负载的降低则会造成检测敏感性的急剧下降。这种关系可以用公式2进行解释：

公式2：P pass = 1.03/[(1 + e(0.32µ-3.7))1.23]

P pass指通过检测的概率，µ指生物负载量（CFU/100 mL）。如果生物负载为20 CFU/100 mL，检测敏感性可达96%；11 CFU/100 mL时降低至50%；1CFU/100 mL时，检测敏感性仅为1%。因此，生物负载降低得多，其被检测到的可能性也就越低。

过程监测和质量控制

生物负载的过程控制（in-process control）是必不可少的，尤其是在上下游各多步式的复杂操作环节，如预过滤（预防过量微生物到达灭菌过滤器）。统计制程控制（statistical process control）的应用则对鉴别风险和缺陷区域，以及特定环节的优化

至关重要。

趋势图将检测区域的整体效率可视化。一个操作过程的控制界限（上限和/或下限）并不一定正好局限于特定的界限，但在一段时间内（长期或者短期）保持恒定不变的，则此操作在行为上是稳定、可预测的。这种方法表明操作的一致性和统计学可控性。当然，该方法必须符合cGMP的规定。

广义上来讲，医药行业有两种类型的控制图：变量和属性。根据所监测过程的特性和数据的类型，两者各有其独特的应用。

变量图适用于监测微生物含量的趋势，例如C chart可表现各项目的变异数，而U chart可描述各样本的变异数。在一些数学工具的辅助下，微生物含量的结果经过变形，使得变量控制图得以应用。这赋予了变量图在微生物质量控制方面的优势，并已被应用于制药行业的微生物监测，包括水、空气和设备表面等。

建立微生物控制措施

生物制药的生产线主要受两个污染源的威胁：

•通过操作带入的内源性成分：具有产品或操作工艺特异性

•微生物成分：具有设备的地区特异性

因此，在生物制药生产中需要建立若干措施以确保微生物污染被降低到安全可控的

水平。

1. 卫生处理和灭菌系统：频繁且定期实施

严格操作 选择恰当的CIP （clean-in-place ）和SIP

（sterilization-in-place ）操作程序，并在整个生产线以特定

的标准严格进行。

全面监控

对灭菌过滤器及相关预过滤装置进行全面监控，确保其最佳状

态。

常规监控 对送风管道及相连高效微粒空气过滤器和暖通空调进行常规

监控，确保其有效输送相应质量的干净空气。

2.

车间员工：健全操作规范和管理制度

生产车间中的操作者或其他员工容易对产房微生物污染的其他因素产生直接或间