설계기반 품질고도화, GMP가 진보하여 QbD

식약처 유튜브 화면 캡쳐

이번 시간에서는 QbD(Quality by Design)에 대한 이야기 나눠볼까 합니다. QbD에 대한 사전적 정의나 어떻게 수행하는지에 대한 내용보다는 조금 더 근본적인 것에 접근하여 QbD의 정의를 비롯하여 목적에 대해서 알아보고, 나아가 최근 이슈가 되고 있는 DI, 스마트 공장과의 관계에 대해서도 알아보겠습니다.

 

1. QbD 정의

QbD란 한 마디로 더 좋은 의약품을 개발하기 위한 방법론입니다. 위키 백과에는 설계기반 품질고도화라고 하여 과학적 접근법과 품질위험관리(QRM)에 근거하여 제품 및 공정에 대한 이해와 공정관리를 강조하는 체계적인 접근법이라고 되어 있네요.
우리가 알고 있는 GMP는 우수 의약품을 제조하기 위해 기본적인 기준이라고 한다면 QbD는 제조공정과 품질관리에 대한 위험평가와 과학적이고 통계적인 검증을 거쳐 제품 개발 단계부터 제조와 품질관리를 하나로 설계화한 고도화된 접근 방식이라고 할 수 있습니다.

2. QbD의 목적

국제의약품규제조화위원회 ICH Q8에서 보여주는 QbD의 정의는 쉽게 말하자면 의약품 개발 방법의 스타일이 완전 달라졌다는 것이며, 앞에서도 이야기했지만 GMP가 기본, 최소한의 품질 규범이라면 QbD는 우수한 의약품의 연구개발부터 품질관리를 위해 그 의약품의 전주기, 전생애를 관리하는 개념이고 실시간이라는 키워드와 최적의 품질관리를 구현하는 광범위한 시스템인 것입니다.-

궁극적으로는 제조와 품질관리로 이원화돼 있는 현행 제약 생산 시스템을 하나로 일원화하는 데에 가장 큰 목적이 있습니다. 즉, 우수 의약품 개발 및 품질관리를 위해 제조공정과 품질관리를 하나로 통합한 의약품 개발 방법이라고 할 수 있습니다.

 

불량 의약품은 환자가 병에서 나을 기회를 없애기 때문에 불량 의약품은 근본적으로 없어야 합니다. 불량률을 낮추기 위해서는 의약품과 의약품 생산 공정을 이해해야 하는데, 그런 면에서 QbD는 기존의 개발 방법보다 더 진보한 방법입니다. 이 진보한 방법은 환자에게 우수한 품질의 의약품을 제공하기 위한 방법일 것이며, GMP도 같은 목적이었을 것입니다. 하지만 QbD가 GMP보다 진보하여 오늘날의 의약품 제조와 품질을 관리하는 도구이지만 미래에는 더 발전하는 개념이 나올 수도 있습니다.

 

3. DI, 스마트 공장과 관계

스마트 공장은 제품의 설계, 개발, 제조와 유통, 생산공정과 자재 공급 등에 정보통신기술(ICT)을 적용해 생산성, 품질, 고객만족도를 향상시키는 지능형 생산공장입니다. 또 공장 내 설비와 기계에 사물인터넷(IoT) 기술을 적용해 공정의 데이터를 실시간으로 수집하고 분석할 수 있어서 공장 내 모든 상황을 실시간으로 볼 수 있으며, 이를 분석한 결과로 스스로 제어까지 할 수 있는 특징이 있습니다. 이러한 스마트 공장이 제약산업에서는 원료 투입부터 완제의약품 제조까지 모든 공정을 연결하는 연속생산방식으로 개선되었고, 이것은 GMP 체계에서는 제조공정과 품질관리가 이원화됐지만, 의약품 제조 전 공정에 대한 실시간 모니터링이 가능해지면서 공정 단계에서도 연속적이고 정확한 데이터를 수집할 수 있게 되어 품질관리까지 동시에 진행할 수 있게 되었습니다. 이런 면에서 스마트 공장은 최근 이슈가 되고 있는 DI가 추구하는 목적으로 많은 부분을 활용할 수 있습니다. DI의 완전성(ALCOA+)에서 이야기하는 실시간, 동시성, 원본성, 정확성, 완전성, 일치성, 함구성, 가용성 등의 속성을 모두 충족할 수 있을 것입니다.

지금까지의 제조 공정에서는 품질검증을 최초 실생산 배치에 대해 밸리데이션을 실시한 데이터를 활용하여, 품질과 관련된 중요 파라메터를 제조기록서에 중간중간에 사람이 기록하는 방식이었는데, 이제는 이런 과정이 사라질 것이고 연속적이고, 실시간으로 기록되어 제품의 품질을 향상하는 데에 큰 일을 하게 될 것이다. 이런 점에서 DI를 추구하면 QbD가 가능해지고, 이는 스마트 공장으로 이어지게 될 것이고, 반대로 스마트 공장화 되면 DI, QbD가 쉬워질 것이다.

 

추후 DI와 QbD관련해서 더 학습하여 더 좋은 글로 만나겠습니다.

오늘도 긴 글 읽어 주셔서 감사합니다.