首页 > 资讯 > FDA 发布2024年度仿制药科研报告，公布大量研究成果

出自识林

2025-05-19

*题图截取自报告封面

5月1日，FDA发布了《2024财年GDUFA科学与研究报告》，长达140页，详细展示了仿制药用户付费修正案（GDUFA）资金支持下的科学与研究项目取得的成果。这些项目通过填补科学知识空白推动仿制药的开发与审批，其研究成果也可供我国仿制药企业和监管部门参考，帮助提升我国仿制药产业水平。

2024 财年，FDA 根据 GDUFA 科学研究优先计划，授予了 7 项新的研究资助和 6 项新的研究合同，用于与仿制药相关的创新外部研究项目。同时，FDA 利用内部资源和专业知识，开展了超过 70 项研究项目，旨在促进仿制药产品的开发，并支持ANDA审评。

此外，由研究成果促成的产品特定指南（PSG）指导仿制药开展生物等效性研究（BE），显著提高研发效率。2024 财年，FDA 发布了 206 份新的和修订的PSG（其中 109 份针对复杂产品）。这些指南中约有 31 份提供了更高效的BE方法（包括 20 份针对复杂药品）。报告前言中特别提及一个复杂仿制药开发的成功案例。2024 年 7 月 1 日，FDA 批准首个具有里程碑意义的布比卡因脂质体注射混悬液（1.3%）的仿制药（参比制剂 Exparel^®），因其BE在科学上极具挑战性。GDUFA 资助的研究推动该产品的物理化学和结构（Q3）表征，并将体外产品表征与体内性能联系起来。

报告共分9个章节，涵盖了仿制药领域最前沿的产品类型和挑战，识林读者可基于需要阅读相应章节概要，并查阅已发表文献的标题和编号。

部分研究课题概述如下：

• 在杂质研究方面，FDA重点关注了亚硝胺类杂质的毒性、形成机制及控制策略。研究人员开发了基于液相色谱-高分辨质谱（LC-HRMS）的检测方法，用于检测布美他尼、普萘洛尔等药物中的亚硝胺杂质，并通过HepaRG 3D球体模型和下一代测序技术，深入评估了亚硝胺的遗传毒性。此外，还验证了抗氧化剂在抑制亚硝胺形成中的作用，并通过调整制剂pH值等方法减少其生成。这些研究成果促使FDA修订了《人用药中亚硝胺杂质的控制》。

• 对于复杂活性成分的研究，FDA面临了多肽、寡核苷酸等大分子药物的结构复杂性和免疫原性风险。研究人员开发了多种分析方法，如LC-HRMS用于定量多肽药物杂质，以及离子淌度高分辨质谱（HRIM-MS）用于解析寡核苷酸药物的非对映体组成。这些技术的应用支持了仿制药与原研药的免疫原性可比性评估，并推动了首个teriparatide（特立帕肽）仿制药的批准。

• 在复杂剂型与配方领域，FDA研究了长效注射剂、纳米制剂及植入剂的体外等效性。例如，通过研究聚乳酸-羟基乙酸共聚物（PLGA）的分子量对植入剂释放的影响，建立了体外-体内相关性模型。同时，利用先进的分析技术，如不对称流场流分离-多角度光散射-动态光散射（AF4-MALS-DLS）联用技术，分析了脂质体的粒径分布和载药量。

• 对于复杂给药途径的研究，FDA开发了多种体外方法和生物等效性模型。例如，通过计算流体力学（CFD）模型预测干粉吸入剂在哮喘患者肺部的沉积率，并通过儿科鼻腔模型评估鼻喷雾剂的沉积效率。此外，还研究了眼科与耳科制剂的流变学特性，以及局部皮肤药物的释放机制。

• 在药物-器械组合产品方面，FDA重点关注了用户界面差异对仿制药替代性的影响。研究人员建立了用户界面分类学，并开展了人因工程研究，以评估不同设计特征对使用错误风险的影响。此外，还评估了新型抛射剂在吸入装置中的性能，并开发了患者感知问卷，用于评价吸入剂的使用体验。

• 在数据科学与人工智能领域，FDA积极探索了机器学习和计算建模在药物开发中的应用。例如，通过卷积神经网络（CNN）分析吸入剂的粒径分布数据，预测细颗粒分数的批次间差异。同时，利用全身生理药代动力学（PBPK）模型模拟药物在特定患者群体中的暴露量，并通过离散元建模预测药物扩散动力学。

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