CMC工艺智能：破解生物药数据管理难题

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原创 2026-04-06 18:12:44 432 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

药品的化学、制造和控制（Chemical, manufacturing, and controls）简称CMC，是贯穿整个药物开发过程的关键环节，是产品成功开发并注册上市的关键要素之一。CMC的职能包括两个方面，一是Development，把从早期研发中得到的先导化合物有效地转化为可以上市的药物；另一个是Manufacturing，在临床阶段以及上市后，负责把药物供给到临床研究或者市场中去。

在药物开发CMC过程中，各工艺单元的数据往往是分散存储和管理的。以一个典型单克隆抗体药物的工艺生产为例，虽然上下游相关的工艺操作单元已经有相应的管理系统来进行数据存储和管理，例如：原料数据在ERP中管理，原料检测数据在LIMS中管理，生产数据在MES中管理，仪器设备数据在SCADA中管理等。然而，在大多数企业，整个工艺阶段数据的汇总和融合却仍然依靠人工搜集Excel文件的方式进行。对于工艺人员、质量管理、生产管理以及管理层来说，当需要将不同批次的所有产品数据进行汇总融合，并进行工艺数据分析和展示，以及监控整个工艺过程风险，从而确保工艺的可持续验证（Continuous Process Verification）以及产品质量（Product Quality）时，这种原始的、分散的数据管理方式的弊端便凸显出来。

生物工艺数据采集方式示意图

以生物药工艺领域为例，数据管理与分析展示主要面临三个方面的挑战。

挑战一：工艺数据获取与整理的及时性、高效性，具体包括：

数据搜集、过程分析与控制现状：纸质记录、excel、分散、非即时…….
上游数据、下游数据、检测数据、原料数据分散在不同工艺操作单元和系统中，人工整理效率低下
过程数据种类繁多：离散数据、连续数据、重复数据、谱线数据、事件数据等
采用人工获取分散数据的方式，数据的融合、溯源低效

挑战二：基于风险的QbD方法论实施中，CQA（关键质量参数）、CPP（关键工艺参数）及最优区间的确认。

挑战三：工艺过程的实时监控与分析，具体包括：

CPP、 CQA的监控及不同批次的趋势比较
制程能力分析、Cpk….
质量事件的溯源分析等

为应对上述生物工艺过程中普遍面临的挑战，需要一个面向不同工艺角色人员（工艺科学家、生产人员、QA人员、生产负责人、管理层等）的数据融合、展示、分析的整体解决方案。

基于科学数据驱动的CMC工艺智能整体解决方案

CMC过程的数据采集与管理

iLabPower作为数据基础层，其各模块可实现对工艺单元过程数据的高效采集与管理。

iLabPower平台对工艺过程数据的采集与管理

科学数据基因组平台SDH作为数据技术层，可以将研发和生产过程中来自不同业务系统、专业数据库等数据源的海量跨源异构指标参数（如Batch信息、操作、时间等）进行整合和分析，帮助工作人员捕捉核心关键指标数据。除了结构化数据，平台还可以对非结构化数据（例如来自Excel的数据）进行批量规范化处理，形成统一的数据视图。

数据视图（SDH平台）：通过批次ID对不同数据源数据进行融合

建立数据模型寻优CPP/CQA

融合之后的数据，业务人员可以在不掌握任何IT背景的情况下，通过SDH，按个人业务数据的使用需求建立相应的基于产品的数据基因组（树状脑图/旭日图），对全工艺流程数据按需抽取，输出高质量数据，再利用DOE和机器学习技术（数据应用层：人工智能创新平台MaXFlow）建立寻优模型的工作流，实现模型驱动的CPP/CQA确认与寻优。

CPP/CQA实时在线监控

无论是稳定性研究、质量检测还是检测方法性能监控等环节都会产生大量数据，工作人员对数据的实时监控与准确分析至关重要。SDH科学数据基因组可执行成品、原辅料等研发、生产过程中检验管控数据的实时监控与敏捷提醒，辅助QC等业务部门人员快速响应异常状况，确保产品线的质量管控。

SDH平台内置BI报表功能模块，用户可自定义实现智能数据分析、可视化结果数据展示与挖掘。例如，在稳定性研究中，研制过程进行加速破坏实验，根据制品性质在不同温度、不同时间时做生物学活性测定以评估其稳定情况。在这个场景中，可从数据基因组字段中选取温度、时间、生物活性等指标参数，绘制生物活性随时间变化折线图，通过监控条件设置等功能，监控其变化趋势。