杂质的研究是药品研究的重要内容。具有潜在致癌性风险的遗传毒性杂质的研究和控制在近年越来越受到监管当局的关注。
ICH M7根据不同的风险程度将药品中的有机杂质分为5类,并公布了相应的研究和控制措施方面的要求,以下表格则是这5类杂质的定义及其对应拟定的控制措施:
分类 | 定义 | 拟定的控制措施 |
1 | 已知致突变致癌物 | 控制不超过该化合物特定的可接受限度 |
2 | 致癌性未知的已知致突变物(细菌致突变阳性,但无啮齿动物致癌性数据) | 控制不超过可接受限度(适宜的TTC) |
3 | 有与原料药结构无关的警示结构,无致突变性数据 | 控制不超过可接受限度(适宜的TTC)或进行细菌致突变试验; 如无致突变性,归为5类 如有致突变性,归为2类 |
4 | 有警示结构,且与经测试无致突变性的原料药及其相关化合物(例如,工艺中间体)具有相同的警示结构 | 按非致突变杂质控制 |
5 | 无警示结构,或虽有警示结构但有充分的数据证明无致突变性或无致癌性 | 按非致突变杂质控制 |
在遗传毒性杂质的研究和控制中,QSAR预测是进行杂质分类的可靠依据。
指导原则ICH M7指出,应采用两种互补的QSAR预测方法,一种方法基于专家知识规则(Expert Rule-based),另一种方法基于统计学(Statistical-based),QSAR模型采用的预测方法学应满足OECD的验证原则。
相关杂质需要通过QSAR预测进行致突变性风险评估,不能仅凭“目测”评估得出无警示结构结果而将其归为第5类杂质。
我们的服务
瑞欧佰药是一家聚焦医药行业的技术服务公司,可提供可靠的基于Derek & Sarah的QSAR预测服务。
Derek & Sarah是Lhasa公司在其超过35年的计算毒理学的经验基础上,与FDA密切合作开发的QSAR数据库,满足并通过OECD方法学验证,可在满足ICH M7指导原则要求下对相关杂质进行致突变性预测及杂质分类。
该数据库目前仍在不断的进行基础数据的完善和模型升级,预测中允许进行专家回顾(Expert Reviews),基于当前的预测信息综合性地确认支持性数据并进行最终的杂质分类判定,为ICH M7指导原则下杂质的计算评估提供完整的解决方案。
信息资料显示Derek & Sarah是受到FDA、EMA和NMPA认可并广泛使用的QSAR数据库模型,瑞欧佰药与Lhasa公司深度合作并取得合法授权,为申报企业提供包括QSAR预测服务在内的基毒杂质研究和控制服务。
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