自2019年沙坦亚硝胺污染事件后，FDA 和 EMA 明显加大了对药品潜在诱变杂质的监管力度。不仅屡次发文至其监管的制药公司与 CDMO，而且为很多药物基质亚硝胺杂质设定了非常严格的 ADI (每日允许摄入量)，例如18 ng/天。

       亚硝胺风波尚未平息，苯污染又成为了监管机构鸣响的另一次警笛。

       药品生产过程中使用或产生的很多物质都有可能是潜在诱变杂质（PMI），例如很多烷基化试剂，包括氯代烷烃，它们的使用，或者作为杂质产生于反应的过程中，都可能给药物带来PMI污染的风险。面对产品安全与PMI管理的可操作性，从业者需要一种合理的手段实现两者之间的平衡。

       本文将着重介绍 PMI 的 purge factor与purge ratio 概念，它们的计算方法，以及随之而来的 PMI 控制方法。

       什么是 Purge Factor

       Purge Factor (PF) 反映工艺降低杂质水平的能力。根据 ICH M7(R1)，它被定义为工艺上游点的杂质水平除以工艺下游点的杂质水平。PF既可以通过测量也可以通过预测的手段实现（PS：需要提前强调的是，Purge Factor 和 Purge Ratio 是两个不同的概念，下文将具体介绍两者的差别和联系）。

       Purge Factor (PF) 计算：基本原则

       PF的计算值是根据目标的潜在基因毒 性杂质，或潜在诱变杂质（PMI, potential mutagenic impurity; 或PGI, potential genotoxic impurity）的自身物理化学性质，以及所处工艺的特征共同决定的（步骤如下图所示）。

       第一步是评价可以决定PF的清除程度的关键要素，例如它的反应活性、溶解度、挥发度，以及能够将其排除出体系的工艺操作，例如色谱纯化；

       第二步是根据这些特性，对他们进行评分；

       第三步是PF的计算，即将上述评分乘积；

       第四步对比所得的预测PF和所需PF阈值，以决定PMI最终污染产品的可能性。

       注：

•        PMI的化学活性评分可分三个档次：1， 10， 100。该评分可以通过已存在的实验数据，或者参与评分者的知识体系决定。
•        PMI的挥发度是基于所在溶剂的沸点与PMI的沸点比较给出的。
•        PMI的溶解度是基于PMI形成于反应体系，因此会保留在母液这个考虑做出的，但要考虑以下因素（保守估计）：

1.        PMI在纯溶剂中的溶解度，与反应结束时，或者workup时的情况可能不一致；
2.        结晶过程可能没有得到很好的控制，因此PMI即便在母液中具有较高溶解度，也有可能与产物共同析出。

•        以上的评分体系，大的原则倾向于保守估计PMI的PF。

       表1. PF评分系统ICH指南

       案例分析：AZ9056醛

       制备AZD9056 HCl的工艺，使用了AZD9056醛作为反应物。考虑到这个反应物含有醛基，因此它可能成为最终产物中的PMI。该工艺过程如下图所示。

       AZD9056 HCl合成路线

       图片来源：Lhasa Limited

•        第一步：还原胺化

1.        化学活性：100 （基于工艺控制，例如反应转化率）
2.        溶解度：1 （没有中间物分离过程，因此没有清除效果）
3.        挥发度：1（不挥发）

•        第二步：HCl 盐分离

1.        化学活性：1
2.        溶解度：10 （目标产物AZD9056 HCl被分离，残余醛保留在溶液中）
3.        挥发度：1

       需要注意的是，除了反应物醛AZD9056之外，这个工艺中还产生了两个潜在的遗传毒 性杂质：异丙基氯（isopropyl chloride）和AZD9056 chloride。他们都是烷基氯代化合物，因此从结构上看也属于PMI的行列，因此不能忽略，需要一并分析。

       对于这三个筛选出来的 PMI 的 PF 评分详情见表2。可以看出，AZD90956醛和异丙基氯都具有很高的PF预测值。前者得益于多重步骤可以去除，这也解释了越下游的PMI产生，其危险性就越高的原因，例如沙坦事件中的亚硝胺杂质，就是产生在化学反应的最后一步。

       异丙基氯尽管形成在第二步，但得益于其较低的沸点（因而挥发度得分较高），也取得了10000的预测PF。与此相反的是，AZD9056 chloride的预测PF只有3。基于此潜在的高风险，研发人员通过测量的方式获取了其更为准确的PF，其值为10。至于这个数值是否可以保证AZD9056 chloride的含量控制在相应的阈值之下，就需要结合具体的工艺，以及该药物的给药方式和剂量来进行评估和判断。

       表2. AZD9056醛、AZD9056 chloride和异丙基氯的PF预测

•        如何为活性打分

       注：以上打分不仅要考虑反应过程，也需要将work-up步骤考虑进去。如果没有实验数据，也可以参考类似化合物或反应、参考文献，或者依靠专家经验。

•        如何为溶解度打分

       如何使用PF

       上文已经提示过，Purge Factor和Purge Ratio是两个既不相同又高度关联的内容。Purge factor的计算，可以说是为了引出Purge Ratio做铺垫，而后者将是决定应该采用何种策略管理生产工艺中引入或产生的PMI的决定因素。

       Purge Ratio 的定义是“预测或测量的PMI的PF与所需要的Purge Factor之间的商”。

       这个定义中又引入了一项新的内容，即：需要的PF。那么什么是需要的PF?

       简单地说，需要的PF就是保证最终药物中PMI含量达标的PF值。它的定义为：反应中PMI的最大浓度（ppm，比如PMI反应物完全没有转化，或者一个反应物完全转化为了一个PMI杂质的情况下的浓度）与API中该PMI所允许的质量标准（ppm）之间的商。

       在ICH M7: Control Strategy Option for Mutagenic Impurities一章中，对于如何控制PMI提出了四个选择，具体内容见下图。

       ICH M7四种PMI的控制策略

       从上图可以看出，四种选择是按照宽松度增加的顺序排列的。选择1需要在API中测量实际的PMI含量；选择2可以测量中间品，或者原料的PMI浓度，而且需要按照最终API的质量标准；选择3针对中间品，但可以放宽最高浓度限制，当然这是建立在对于工艺能力掌握的基础之上，以Purge Ratio作为依据进行的；选择4则无需做任何检测，这也是建立在对工艺了解的基础之上，而且Purge Ratio达到一个标准的前提下做出的决定。

       具体来说，1000是Purge Ratio的一个分水岭：如果Purge Ratio大于1000的话，可以按照选择4的内容进行PMI控制，即无需做任何分析；当Purge Ratio小于1000的话，则要根据情况选择1-3的内容进行PMI分析。其决定树见下图。在关键的杂质是否被清除的标准上，采用的正是Purge ratio大于1000的原则。

       是否需要测量PMI的决定树

       ICH M7关于PMI控制的示范

       让我们通过一个案例来说明如何通过Purge Ratio的标准，来选择对于PMI的控制途径。

1.        假设有一个PMI物质X产生于某个工艺，而这个PMI的身份是原料（尽管PMI的名称是潜在诱变杂质，但如果反应物就是具有诱变性的物质的话，那么在毒理学家眼里它就是个杂质）。
2.        假设这个PMI物质X以1当量投入反应体系，并且初始浓度为106ppm。
3.        为了实现X在最终API中的含量小于TTC 100 ppm（The Threshold of Toxicological Concern，毒理学关注阈值。如果人体对某种物质的暴露低于 TTC 值，则认为产生不利影响的可能性非常低），需要104的Purge Factor (注意，是PF而不是Purge Ratio)。该值是通过106/100 ppm得到的（参加上文Eq. 2）。需要注意的是，这个算法中，假设了X完全保留下来，没有产生任何化学转化。这当然是一种最保守的估算方法，这个要求在上文也做了说明。
4.        为了实现1000的Purge Ratio (此处是Purge Ratio) 的阈值，预测出的X的Purge Factor（此处又成了Purge factor）必须大于107（即103=107/104，参见Eq. 1）

       如果预测的Purge Factor（PF）值大于107，那么便可以选择ICH M7中的选项4，即不用对PMI做任何形式的测定；反之，如果PF小于107，则需要视具体情况而选择1-3的选项（也有某些Purge ratio小于1000而选择选项4的情况，见下文），测量产品、中间品或者原料中的PMI含量：

•        Purge Ratio>1000 （建议选择4）

1.        不必需要收集额外数据来证明PMI控制；
2.        在非商业API的监管报告中注明PMI “unlikely to persist（不太可能保留）”；在商业监管报告中，标明预测的PF和Purge Ratio。

•        100<Purge Ratio<1000 （建议选择4）

1.        无论商业还是非商业监管报告，都应该提供额外的实验数据（溶解度、活性和挥发性数据）；
2.        无需提供PMI含量分析数据；
3.        在递交非商业监管报告中，呈递预测PF和Purge Ratio值；
4.        在商业监管报告中，呈递具体的PF计算过程，Purge Ratio计算过程，以及支持数据。

•        Purge Ratio<100 （选择1-3）

1.        对于非商业化的API 生产，建议提供实验确定的PMI清除数据，包括PMI含量分析；
2.        如果Purge Ratio远小于100而仍然希望选择4的话，需要提供额外的实验数据以做支持；
3.        提交非商业化API的监管报告时，需要提供预测PF值过程的关键参数、Purge Ratio的计算过程，以及支持性的数据，甚至PMI测定数据；
4.        提交商业化API的监管报告时，需要提供上述的完整数据；
5.        如果数据足够充分的话，可以使用选择4，否则将采取选择1-3。

       Ref.

       Borths, C. J. et al. Control of Mutagenic Impurities: Survey of Pharmaceutical Company Practices and a Proposed Framework for Industry Alignment. Org. Process Res. Dev. 2021, 25, 831-837.

       Elder, D. P. et al. Is Avoidance of Genotoxic Intermediates/Impurities Tenable for Complex, Multistep Syntheses? Org. Process Res. Dev. 2015, 19, 1437-1446.

       Why you should consider controlling your potentially mutagenic impurities outside the lab. Lhasa Limited.