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三方共建药典各论:FDA、USP与AAM会商药典新战略
发布时间: 2026-02-06     来源: 识林

2025年12月11日,FDA、美国可及药品协会(AAM)与美国药典委员会(USP)联合举办题为"质量与监管可预测性:塑造USP标准"(Quality and Regulatory Predictability: Shaping USP Standards)的网络研讨会。三方代表从监管、标准制定与产业实践角度,共同探讨了如何通过深化协作、优化标准制定流程,为制药行业构建更可预测、更高效的监管环境。

FDA与USP的协作与困境

FDA通过"政府联络员项目"(Government Liaison Program)深度参与USP标准制定,在2020-2025周期内有超过130名CDER工作人员在USP专家委员会中任职。这种协作旨在确保USP标准与FDA监管思路保持一致,为行业提供清晰的合规指引。

研讨会上FDA CDER-COSS(Compendial Operations and Standards Staff)主任Pallavi Nithyanandan博士坦承当前标准制定中面临的最大挑战:FDA无法向USP披露申请中的企业特异性信息(如杂质谱、接受标准),因为这些数据被视为企业机密,存在于新药申请(NDA)或药物主文件(DMF)中;而USP缺乏这些数据,则难以制定或更新符合现代质量要求的各论。这种信息不对称导致"先有鸡还是先有蛋"的困境——FDA不能批准不符合USP各论的申请,而USP又因申请尚未获批而无法修订标准。

PMP流程共建药典各论:破解"信息共享"困局

为解决这一瓶颈,Nithyanandan博士重点介绍了"待决各论流程"(Pending Monograph Process, PMP)。该流程允许申请人在FDA审评期间主动发起专论修订请求,一旦FDA认为申请可接受,USP即可发布"修订意向通知",并在FDA正式批准后迅速将标准修订为官方状态,赋予立即生效日期。

PMP的具体运作步骤如下:

第一步:申请人提交非合规申请

申请人向FDA提交存在USP-NF非合规项的ANDA或505(b)(2)申请(例如杂质接受标准严于USP现行标准,或采用USP未收载的新分析方法)。

第二步:FDA批判性评估

FDA对该申请进行风险、安全性等维度的审评。

若评估为"不可接受":发出完整回复函(CR),不触发USP专论修订。

若评估为"可接受":流程进入PMP通道。

第三步:申请人向USP申请修订(PMP请愿)

申请人在获知FDA"可接受"结论后,正式向USP提交修订专论的请愿(petition)。

USP发布"修订意向通知"(Notice of Intent to Revive),公示拟议的专论变更。

第四步:通知与验证

申请人通知USP其已获得FDA批准。

USP联系FDA(通过COSS)验证批准状态及具体规格参数。

第五步:发布修订公告(Revision Bulletin)

经确认后,USP发布修订公告(Revision Bulletin),赋予该专论修订立即生效的官方日期(immediate official date)。

Nithyanandan博士指出,这一机制有效加速了505(b)(2)申请和仿制药(ANDA)的批准进程,避免了因标准不符导致的市场准入延迟。

监管呼吁企业参与,共建透明、及时的信息体系

USP专论开发采用全生命周期方法,遵循五个明确阶段:启动、开发中、药典论坛(Pharmacopeial Forum,PF)公示、专家委员会(EC)审查、正式发布。

AAM科学与监管事务高级总监Scott Kuzner详细描绘了药典流程与利益相关方输入的双向互动机制,并建议企业在"开发中"阶段即与USP接触,以获得可控的数据收集与内部审查,主动塑造标准;将参与从被动的"PF评论"转向主动的"早期介入",在监管生命周期早期共享信息可避免未来合规差距,增加监管确定性。

为确保"监管可预测性",产业界必须掌握USP的信息发布渠道与时间节点。USP行业参与总监Matthew Vankoski特别提醒,企业应密切关注USP-NF在线平台的"New and Changed"更新和"Annotated List",利用这些免费资源建立内部监测流程,确保在90天评论期内及时提交数据与意见。FDA也在批准函中新增了明确条款,要求申请人与USP直接合作修订官方各论,以确保获批产品持续符合药典标准。

FDA、USP与产业界的三方协作,特别是通过PMP等创新机制破解信息不对称,是提升监管可预测性的关键路径。正如三位发言人共同强调的——无论制造商是谁,所有患者都有权获得质量合格的药品;而企业通过早期参与、数据共享与积极倡导,不仅能保护自身合规利益,更能塑造一个更稳健、更透明的全球药品质量生态系统。 

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