化学制药工艺优化的数据管理方案

ACD/Labs

化学制药工艺优化的

数据管理方案

摘要

目前，国内很多药企研发团队依靠ELN实现了实验记录的无纸化，依靠LIMS等实现了实验室信息管理的网络化。但是在从原始数据向提取信息、总结知识的过程中，依然主要依靠Word、Excel、PDF等文档，结合项目会议等形式进行。这种方式容易导致信息与知识传递过程中的“丢失”，导致知识传递不畅，进而出现管理者对研发工作的进度了解不及时、干预滞后问题。Luminata可向管理者提供基于原始数据的场景化的管理方案，完善数据、信息和知识的流转过程。

一

工艺优化的数据管理风险

在工艺优化工作中，国内多数研发团队是手动整理多谱图结果数据到一个Excel文件中，且需要保证数据顺序与实验设计方案顺序一致，再将整体数据导入DoE软件，进行统计分析和模型构建。此过程有两个问题：

1． 手动整理数据存在录错风险。

2． 后期对非目标杂质进行数据建模时，可能由于数据孤岛或人员变动导致的数据缺失，导致无法复用工艺优化数据中蕴含的知识。

二

工艺优化的数据管理方案

解决数据管理风险问题，倾向于使用软件集中管理数据，降低数据丢失几率。ACD/Labs的Luminata系统将关键药物研发数据整合到公司指定的信息管理系统中，允许被授权的研发人员查看跨部门的原始数据。以下是Luminata的部分数据管理方案：

01

工艺参数选择和优化的数据管理

工艺路线确定后，开始工艺参数优化工作。科学家会通过单因素考察或DoE方式，研究不同参数对合成步骤的杂质控制能力，从而选择合适的参数。向Luminata导入相应批次数据后，管理者通过叠加对比，放大观察电子图谱中的所有细节（下图右上方），可以掌握不同工艺参数对应的产物质量，同时观察分析方法的一致性。如需进一步确认，Luminata中可查看具体分析方法参数。另外，Luminata中能将多批次数据归到同一表格中显示(下图左下方)。与此同时，在确认并上传杂质结构相关的电子数据后（下图右上），亦可作为重要信息供管理者查阅和审核。

02

工艺控制考察的数据管理

在工艺研究过程中，工艺控制考察（PCJ， Process Control Justification）也是为了确定现有工艺参数设置下，杂质、中间产物和API能否稳定在一定范围内，即证明现有工艺参数足够稳健。导入Lumianta的多批次数据，除了供谱图叠加比较和跨批次数据比较，还提供散点趋势图（下图右下方），黄色散点代表红色框中的杂质化合物，在不同批次中的检测结果，判断数值浮动程度。工艺路线图中，可以切换到其他杂质、中间产物和API，查看相应的散点趋势图。此项能力，亦可成为工厂在进行商业化批次生产过程中，用于质量回顾总结的有效手段。

三

Luminata的技术优势

Lumianta产品本身拥有出色的业务贴合度和场景普适性；兼容市面上大部分仪器厂牌的数据格式；能对接其他信息管理系统接口；已与多个Big Pharma合作，积累了丰富的实施经验。

01

非目标杂质的数据查找

Luminata专家客户端提供了以化学结构、元数据、谱图和谱峰查询方式 ，查阅者客户端提供了以化学结构和元数据查询方式，系统会展示目标化合物相关的所有研究批次和批次家族谱系图（如下图的专家客户端界面）。科学家可以重解析live格式谱图功能，对非目标杂质重新标峰，作为新的研究对象分析。

02

谱图的自动化处理

ACD/Labs将于2023下半年推出谱图自动化处理方案Conduit（如下图），提高研发部门的数据处理和流转速度。Conduit的数据处理和Luminata的数据管理，使整个研发部门以更高效的方式来积累知识。

Conduit功能点包括：

指定数据源的读取位置

将原数据进行格式转换和标准化

设定谱图数据的处理方式

设定处理后数据的归档位置

自动创建报告

作为第三方应用的数据引擎（例如，机器学习/人工智能）

四

Luminata的前世今生

Luminata由某国外Big Pharma的药物研发科学家期望突破依靠常规办公软件进行知识传递带来的桎梏，提出基于原始电子数据进行项目管理、支持、传递、共享的要求，与内部IT工程师、ACD/Labs的软件研发工程师合力打造并部署Luminata，改变了药物研发科学家在获取和共享数据的方式（包括与工艺研究相关的杂质谱管理、稳定性数据管理，工厂商业化批次数据汇总管理等），从而更好、更高效地实现药物研发、生产过程中的知识管理。

全球排名前15位的生物制药公司中，超过50%的公司正在使用Luminata来提高他们的开发工作。

您的团队是否准备了解Luminata？以下是您需要考虑的问题：  

您的团队管理层是否能从当前项目中，及时了解最新进展，融入经验和知识，以提高整体团队能力？

您的团队内部是否出现信息不对等而导致的数据理解分歧？

您的团队是否出现非创造性的重复工作？

您的团队是否遇到NDA的发补需求？

您的团队是否需要应对商业化生产中出现的非目标杂质？

如果您与项目经理一起工作，他们是否以PDF或Excel提供结果，并缺少必要的支持或解释数据？

您是否很难找到所有项目相关文件？

您是否将分析和化学多个数据存放在多个数据孤岛中，导致数据间无法关联？

您的研究团队是否花费大量时间准备项目汇报文件？

您的杂质管理是否会在多个地点展开，是否涉及合同组织？

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