申报FDA IND,可见异物是否可以不纳入DP放行检测?
QAQC注册申报GMP
老师们好,我们有一个注射剂申报FDA IND,按照USP<790>的要求,在100%灯检后要进行AQL检查。按照AQL的取样规则,我们的取样量比较大,这个阶段的其他研究用途又比较多,样品捉襟见肘。


如果在生产过程中已经执行了100%灯检(生产人员检查)和AQL检查(QA人员检查),那么在DP放行检测时是否可以不进行再一次的AQL可见异物检查呢?尤其是在IND阶段,大家是否有相关经验?
2026-10-22 15:33 匿名     
3个回答

针对AQL与目检的关系:先进行100%的目检,即预防性控制(覆盖100%单元,主要用于生产环节,作为最终包装前的强制性步骤,可由生产的人工、半自动或全自动设备执行),再进行AQL抽样,即验证性控制(基于样本推断整批,用于批次放行前的审核决策阶段,可根据预定义AQL程序,由QA抽取随机样本,样本大小取决于批量),两者在GMP体系中互补但不可互换,AQL的抽样特性使其无法覆盖所有单元,因此依赖100%目检作为基础。例如,100%目检确保每个单元被筛选,而AQL提供批次整体合格性的统计证据。

针对AQL失败的场景处理:若100%目检拒收率高(如果缺陷率超出预设警戒限(如拒收率>10%),须启动调查并可能进行100%复检。行业常见警戒限为1-5%(水溶液型拒收率1-2%,冻干粉<1%)),优化生产过程。若AQL超标(如主要缺陷>0.65%),整批需100%复检,随后进行第二次AQL检查(使用更严限值或更大样本量:例如,保持样本量但降低限值至0.40%),但最多不超过2次复检,且需调查证明合理性。

针对AQL/灯检计数缺陷,预测不合格率:每只样品:合格=0,不合格=1。原始的离散数据只有0/1,是二项分布,绝对不是正态。但当批量很大、抽样n很大时,样本不合格率这一统计量的抽样分布可近似采用正态分布构建置信区间(注意:当样本量较小或者缺陷发生率较低时,不能用正态近似,必须用二项/超几何精确计算置信区间,强行正态会带来较大偏差)。

2026-10-23 13:19 EthanFu     

AQL 这个动作不需要做两次。“生产 100% 灯检 + QA 做 AQL”——本身就是 USP<790> 和 FDA 指南期望的分工,不需要在 DP 放行检测清单里再列一次 AQL。但要让这个做法在检查中成立,需要先澄清一个关键中的关键问题:“这一次 AQL 到底算不算放行检验”。

关键点:USP<790> 里的 AQL 抽样,本身就是为了在 100% 灯检之后从“已判合格的单元”中再抽一次样、用独立条件复核,这个动作在定义上就是放行判定,不是中控。所以您现在的“QA 做的那一次”如果文件上被定位成中控或生产过程检查,才会出现“放行时是不是还得再做一次”的困惑;如果它本来就被定位成放行 AQL,那就没有第二次可做——因为同一条要求执行两遍,法规上没有依据,纯属浪费样品。

主流的成熟做法是 “一份 AQL,双重身份”:执行在生产现场(QA 独立检验组),归属放行数据,与 100% 灯检缺陷率趋势一起进批放行评估。不重复做第二次。

2026-10-23 10:04 Jyolo     

按照USP <790>的逻辑,可见异物的控制分为两步:

100%全检(生产操作): 这是生产工艺的一部分,目的是剔除不合格品,降低批次的不良率。

AQL抽样检查(质量监督/放行): 这是对100%全检有效性的确认。

当QA人员在生产现场或检查包装线上完成AQL抽检,且结果符合既定的AQL标准时,我认为这个结果可以直接引用为批放行中“可见异物”项目的检测结果。在COA上,可见异物一栏的结果可以直接备注为“符合USP <790>要求(源自QA生产现场AQL抽检结果)”。

注意,这样做有一个前提:

如果你打算将 QA 执行的 AQL 检查结果直接作为药品的最终放行数据,那么执行该检查的 QA 人员必须经过与 QC 或生产核心灯检岗位完全同等标准的资格考核。QA 在执行 AQL 时,其检查环境(背景颜色、光照强度)必须与认证时完全一致。同时,QA 也必须遵守灯检的疲劳管理规定(例如每检查 60 分钟必须休息),不能因为是抽检就豁免疲劳管理。

2026-10-23 09:50 EllenZ