“持续工艺确认”是GMP关键体现

药品GMP规范管理的核心是药品生产。药品生产工艺验证是GMP管理的关键体现。所以，我们有理由相信，GMP规范的任何内容要求都有必要在工艺验证的管理之中得到充分的体现。也就是说，在工艺验证的管理之中有必要使用到药品GMP规范的所有要素和管理工具，而不是局限于关于工艺验证或者生产管理的只言片语的条款要求，也远远不是局限于某工艺参数或者质量指标的检测与统计。
按照《确认与验证》附录，工艺验证划分为“首次工艺验证”、“持续工艺确认”、“同步工艺验证”等内容，本文重点探讨持续工艺确认的管理与操作。
具体的持续工艺确认如何进行，目前在实施过程中还很不明朗。有的企业制定了“持续工艺确认规程”，对生产工艺中的关键工艺参数进行按批的统计分析。这种管理要求感觉就是把原来质量回顾的批数据统计分散到每一批生产完成后，并不是集中统计数据，持续工艺确认的工作在同质量回顾分析工作不同的方面没有实质性突破。在没有更多的可以参考的资料的条件下，只有对现在能够找到的资料进行反复阅读，从更广泛的视角中寻找可能的答案。

“持续工艺确认”的理解

1.药品GMP规范是一个系统工程，也就是说，GMP法规的每一个项目都需要放在药品GMP规范乃至药品生命周期如何有效的控制药品质量风险的层面来理解并最终作出决策。在药品GMP管理的工作中，有必要使用到所有潜在相关的技术手段，而不能依据法规条款的字句来进行片面的理解。
持续工艺确认也不例外，比如作为工艺验证的一部分，其目的是证明一个生产工艺按照规定的工艺参数能够持续生产出符合预定用途和注册要求的产品，确保工艺始终处于验证状态，应当涵盖产品的所有规格。
需要指出的是，持续工艺确认方案不再是传统意义的方案，而是一个操作规程的文件，文件后面附上相应的工艺持续确认需要采集的数据要求及记录。
再者，作为工艺验证的一部分，持续工艺确认必须建立在产品的关键质量属性、关键工艺参数、常规生产和工艺控制中关键工艺参数范围的书面文件上。
2.作为GMP管理最核心所在，在持续工艺确认的过程中也应该体现上述内容。防止质量风险的措施在其他种种文件和记录中都有支持，在持续工艺确认中也应该留下相应的记录。
需要进一步明确的是，在持续工艺确认的整个过程中，都要关注降低质量风险的措施的执行情况并评估其有效性。
3.持续工艺确认的深度理解。FDA出台了质量量度指南草案，为我们理解持续工艺确认提供了很好的支持。初步来看，通过质量量度管理，FDA期望收集的信息包括有：①产品生产总批次数；②与质量标准有关的拒收批次数，在产品生产中和生产后拒绝；③超过30天未处置的生产总批次数；④包括稳定性检验在内的OOS数；⑤放行和稳定性检验的批次数。⑥在产品放行和稳定性检验中由于实验室错误导致的无效OOS数量；⑦产品收到的质量投诉数量；⑧放行销售或进入下一生产阶段的生产总批次数；⑨年度产品回顾（APR）或产品质量回顾（PQR）是否在每年度截止日前30天内按时完成；⑩要求年度产品回顾（APR）或产品质量回顾（PQR）的产品数量。此外，还关注CAPA的有效性，哪些CAPA需要纳入持续工艺确认之中，也需要决策者在具体的工艺之中进行筛选。
结合质量量度来将持续工艺确认，只是进一步说明一个观念，那就是需要把所有的GMP管理工具都应用起来，更好地控制质量风险。实现通过控制质量风险来有效保障药品质量，确保所生产的药品符合GMP要求和注册要求。如果说一般确认与验证项目体现的是企业的工作水平，那么，工艺验证（更明确地讲就是持续工艺确认）的管理绝对能够真实的反应企业的管理协调水平。
4、持续工艺确认与产品质量回顾的关系。
从更多的资料中我们发现，对二者的要求大致相同：都需要一个经过批准的确认方案，方案里需要确定采集的数据以及数据分析的方法。这些数据包括需要收集的工艺参数以及必须收集的工序中产品的质量数据，同时应用统计学的方法对这些数据与其相应的控制范围进行比较，并进行趋势分析，发现产品质量是否稳定，从而说明工艺的稳定性。通过趋势的分析还能及时发现工艺的波动情况，根据这个波动触发工艺的再验证或者工艺的修订工作。

主要考虑的因素

综上所述，持续工艺确认需要每一批的生产过程中都执行，需要考虑药品GMP规范关于工艺验证、药品生产管理的各个方面的内容，需要将药品GMP规范中明确的管理工具都应用起来。工艺验证及持续工艺确认至少应考虑以下要素：
1.药品生产过程中防止污染、交叉污染、混淆与差错的具体措施的落实情况。比如清洁效果、灭菌效果、消毒的持续时间。
2.关键工艺参数的监测结果、关键工序的人员资质，工序的持续时间、操作的有效性评估。
3.与产品生产直接关联CAPA措施的有效性。
4.与产品生产过程相关的质量量度指标的核查，如：成品率、次品率、质量检测报告的及时性。
5.数据可靠性的检查与评估，如是否有电子数据，数据的审计追踪情况、数据备份情况。对不同类型的数据严格的从数据可靠性的几个方面进行审查。