PDA TR 60《工艺验证：生命周期方法》（以下简称技术报告）是制药行业工艺验证领域的重要技术文件。近期，该技术报告修订了2026新版本。
为此，我们在6月3日晚上安排了一场免费直播，由专家深度解析本次修订要点。目前活动已经顺利结束，感谢大家的支持与参与！我们同步整理了课程内容及答疑（见文末），以供参考。
本次修订要点主要有以下三个方面：
1.工艺参数（PP）关键性决策树的优化
2.工艺性能确认（PPQ）批次数的确定和取样策略
3.分阶段持续工艺确认（CPV）的方法
工艺参数关键决策树的优化
两个版本的工艺参数分类对比：
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2013版 |
2026版 |
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关键Critical：影响产品质量 非重要Non-key：参数本身容易控制，或有着很宽泛的接受限度。如果可接受限度超出，非重要工艺参数可能会对质量或工艺性能产生影响。 |
关键Critical 非关键Noncritical
非关键工艺参数：不会对该参数所涉及的工序的质量。但可能会对下一个工序的工艺性能有影响，从而需要监控。 |
相关术语：
关键工艺参数（Critical Process Parameter，CPP）
非关键工艺参数（Non-Critical Process Parameter，Non-CPP）
重要工艺参数（Key Process Parameter，KPP）
非重要工艺参数（Non-Key Process Parameter，NKPP）
旧版当时存在的问题：非重要工艺参数（NKPP）中对于“宽泛的接受限度”，在不同部门之间理解不一致。
新版主要做了以下三方面的调整：
1.在参数分类定义上明确区分“产品质量”和“工艺性能”
产品质量：最终药品是否安全、有效
工艺性能：生产过程是否顺畅、稳定、高效
2.弱化NKPP的概念
新版调整了NKPP的命名，将参数分为：关键、非关键（重要、操作）。其中“操作”对当前工序质量无影响，但可能影响下一工序的工艺性能，因此需要监控。
3.明确KPP不是法规强制要求
新版明确说明KPP的识别不属于法规强制要求。其他的监管机构的立场：
国家药监局药品审评中心（CFDI）发布的 2025版《工艺验证检查指南》中没有要求企业必须识别KPP。
FDA 2011版工艺验证指南同样没有要求企业必须识别KPP。该指南指出：参数的重要性不应简单分为“是/否”两类，而应视为一个连续谱系。在生命周期方法中，基于风险的决策比僵硬的分类更有意义。
专家建议：过度细化非关键参数的评估反而会降低效率。企业应根据自身产品和工艺的实际情况，自主决定是否需要识别KPP。
工艺关键决策树的评估逻辑变化
（点击放大查看图片）
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工艺性能确认批次数与取样策略
批次数如何确定？
26版引入了“baseline”概念，作为确定批次数的起点。
多数企业会将法规通常要求的“连续3批”理解为baseline（基线）；
指南也提出欧盟GMP附录15要求至少3个连续批次可作为baseline制定的基础。
批次数调整的逻辑：
对工艺了解较少，或工艺本身复杂 → 需要增加批次或加强监测
对工艺了解充分，且工艺本身不复杂 → 经科学论证后，可以少于基线批次
批次数确认的步骤：
1.确定基线（基于产品和工艺知识）
2.评估额外控制（是否需要额外技术论证/活动）
3.评估非GMP风险（如业务、技术、战略影响）
取样策略如何制定？
新版将旧版关于关键质量属性（CQA）的“风险严重性”重新定义为“伤害严重性”。并且，新版在统计评估的例子中增加了“比例（coverage）”的举例，与旧版列举的“置信度”形成互补：
置信度：评估结果的可信程度
比例：预测整体产品落在规格范围内的百分比
|
伤害严重性（Harm Severity） |
置信度/比例 （%） |
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高严重性（如效价Potency） |
95/99 |
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中等严重性（如渗透压Osmolality） |
95/95 |
|
低严重性（如pH值） |
95/90 |
取样数量举例：
应用逻辑：风险越高，要求达到的比例就越高，需要取的样品数量也越多。但特定产品剂型（如混合均匀度）还需参考相关监管指南。
对于如何计算确定取样数量，指南认为容忍区间法仍是最常用的工具，要通过临床生产/工程批/技术转移等数据，计算工艺的变异性，从而计算目标取样数量。
对于没有先验数据的，指南提到了至少6个样，前中后个2个样，这样可以确保有足够数据评估批间批内差异。
分阶段持续工艺确认方法
为什么需要分阶段持续工艺确认（CPV）？
完成传统的3批PPQ后，工艺验证并没有真正结束。此时只具备了初步的统计意义，达到了上市门槛，但距离“高度保证工艺稳定”还有距离。
技术报告的附录案例显示，3批PPQ完成后，只能覆盖约50%的批间变异。之后进入CPV，在减少取样的前提下再运行4批，等覆盖了75%的批间变异后，才能切换至常规取样方案。
以下图示直观地展示了工艺验证生命周期内不同阶段的取样强度：
（点击放大查看图片）
3a代表更加紧密的取样水平，3b是日常生产的取样水平。
3a：强化监测
核心目的：使用生命周期各阶段数据进行统计评估，及时检测不良工艺变异。
启动时机：PPQ完成后立即启动。
批次数量：基于统计显著性确定（需提供足够数据量以深度理解工艺变异）。指南没有给出批次数建议，可以参考其他信息来源：
ISPE PQLI：建议30批数据计算CpK；
Minitab控制图：建议20个数据点。
取样要求：通常维持PPQ阶段的取样水平，确保数据充分，覆盖所有关键位点。
核心任务：建立工艺目标基线，通过分析PPQ批次的数据，计算出当前工艺的PpK值，作为后续3b日常监测的参考基准，从而确认3b监测计划。
补充说明：
1. ISPE PQLI为国际制药工程协会发布的产品质量生命周期实施指南系列.
2. CpK为过程能力指数，用来衡量工艺在受控状态下的潜在能力：
CpK ≥ 1.33 通常认为工艺能力充足、处于受控状态；
CpK < 1.0 表明工艺能力不足，可能导致超出合格标准。
3. PpK为过程性能指数，用来衡量工艺长期稳定性：
数值越高，表示工艺越稳定、能力越强
数值越低，表示工艺波动越大，容易产出不合格品
3b：常规监测
基于信号分类的三条响应路径：
除了上述三大核心修订要点外，新版技术报告还描述了知识管理的策略与案例，以及AI在工艺验证中的潜在应用场景。限于篇幅，这里不再展开，感兴趣的读者可以直接阅读技术报告原文。
结语
2026版PDA TR 60的修订，体现了工艺验证从“一次性事件”向“数据驱动的知识管理体系”的转变。
新版不再要求企业机械套用分类模板，而是鼓励基于科学知识、风险认知和实际数据灵活设计验证策略。
理解这些修订变化的背后的逻辑——为什么要这样分类、为什么要分阶段、为什么重视知识管理，比记忆具体术语更为重要。
直播答疑
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