化学药物遗传毒性杂质的危害评估方法、可接受摄入量计算及其控制策略研究

在对药物杂质的研究中，人们逐渐认识到有些杂质以较低水平存在即可直接造成DNA损伤，进而导致DNA突变，并可能因此引发癌症。因此，为限制人暴露于潜在致突变杂质导致额外的患癌风险，使用细菌致突变试验来评估杂质致突变的可能性并指定适宜的控制策略，对保证化学药物的安全性具有重要意义。

在对大量的致突变性/致癌性化合物的化学结构的回顾整理下，相关学者提出了给予专家规则的Structure Alert概念和给予统计学规则的Hypothesis概念，认为具有某些特定化学特征的药物杂质具有较高的致突变性潜力。

若化学药物中不能排除具有相关结构特征杂质的存在可能性的话，则需要进行危害评估（Hazard Assessment）并控制风险。（关于化学药物中遗传毒性杂质的识别，可参见：化学药物中遗传毒性杂质的识别及其风险评估）

致突变性杂质的危害评估方法一：数据库、文献检索

❖ 已有资料显示杂质是有致突变性的致癌物质，则将其归为1类；

❖ 已有资料显示杂质有致突变性，即细菌回复突变试验呈阳性，或有其他与DNA反应性相关的基因突变的阳性致突变性数据（例如，体内基因突变研究显示阳性），但无啮齿动物致癌性数据的物质，则将其归为2类；

❖ 已有资料显示无致突变性或致癌性潜在风险的物质，则将其归为5类杂质。

致突变性杂质的危害评估方法二：定量构效关系（QSAR）评估

应用QSAR方法进行计算机模拟，预测细菌回复突变试验的结果时，应采用两个互补的QSAR预测方法，一个方法基于专家知识规则，另一个方法基于统计学。

如果两个互补的QSAR方法预测结果均没有警示结构，则可以认为该杂质没有致突变性，足以得出该杂质没有致突变性风险的结论，不建议做进一步的检测。

QSAR模型采用的预测方法应遵循OECD制定的一般验证原则，如确定的终点，明确的算法，确定的应用范围，模型适当的拟合度、耐用性和可预测性，以及机制解释。

对计算机系统得出的任何阳性（Positive）、阴性（Negative）、相互矛盾（Contradicted）或无法得出结论（Inconclusive）的预测结果，申请人可根据专业知识进行综合评估（Expert Review），提供进一步支持性证据，合理论证并得出最终分类结论。

致突变性杂质的危害评估方法三：遗传毒性试验

对于应用QSAR方法评估为3类的杂质，可以进一步开展细菌回复突变试验。

如果试验结果为阳性，则该杂质归为2类；如果试验结果为阴性，则该杂质归为5类。对于归为5类的杂质，如果对应长期给药且杂质日摄入量超出1mg，仍应考虑开展最低筛选要求的遗传毒性试验（点突变试验和染色体畸变试验）。

对于致突变性（如细菌回复突变试验）结果为阳性的杂质，如果无法控制在可接受的摄入量，可以根据其作用机制和预期的靶器官（组织）分布，选择合适的体内遗传毒性试验，或选择合适的种属进行致癌性试验，明确其体内致突变风险或致癌性风险，指导对其设定特定的控制限度。

确定遗传毒性杂质限度值的计算方法包括根据化合物特异性风险评估计算，根据毒理学关注阈值计算和根据给药周期调整计算等。

方法一：根据致癌性数据计算化合物特异性限度

如果杂质具备足够的致癌性数据，但无毒理学阈值，则应采用化合物特异性风险评估方法来推导可接受摄入量。

根据导致50%肿瘤发生率的给药剂量（TD50）线性外推法来计算特异性的可接受摄入量，或使用国内外权威机构公布的可接受摄入量参考值。

TD50线性外推法，即通过啮齿类动物致癌性数据来计算杂质的可接受摄入量，如采用TD50值的1/50000作为摄入量，即相当于终生发生肿瘤的额外风险为十万分之一。

AI=TD50×BW/50000

• 其中BW为体重调节系数（Body Weight），一般取值50kg。

方法二：根据实际阈值计算的特异性限度

一些杂质的毒性与剂量的反应呈非线性或有实际阈值，针对此类杂质可通过未观察到作用剂量（No-Observed Effect Level, NOEL）或观察到作用的最低水平（Lowest-Observed Effect Level, LOEL）为起始点( Point of Departure, PoD)，经各不确定性因子（Uncertainty Factor）来计算每日允许暴露量（PDE）。

PDE= PoD×BW/UFs

• 其中PoD为NOEL（或LOEL）；

• BW为体重调节系数（Body Weight），一般取值50kg；

• UF为包含多个不确定因子的乘积，包括

• F1为从不同动物种属外推到人的因子；

• F2为个体差异因子，可进一步细分为PK因子和PD因子；

• F3为根据毒性研究的暴露周期采用的调整因子；

• F4为根据毒性严重情况采用的调整因子；

• F5为根据PoD的选择采用的调整因子，确认为NOEL时一般为1，确认为LOEL时可根据不良反应的严重程度、出现比例等进行调整，最高可以为10；

方法三：根据毒理学关注阈值（TTC）计算限度

对于无毒理学研究数据的杂质可采用TTC计算可接受摄入量，TTC定义了未经研究的化学物质在致癌性和其他毒性风险可忽略时的可接受摄入量。

该理论认为，在人的整个生命周期（70年）内，对于有警示结构或明确有致突变性的杂质，每天摄入量不高于1.5μg，对应理论上额外增加的患癌风险不超过十万分之一。

TTC限度可通用于大部分药物作为可接受摄入量的默认值。已知致突变性致癌物的标准风险评估是假定致癌风险随着累积剂量的增加而增加，终生以低剂量持续给药的致癌风险与相同的累积剂量平均分配在较短给药时长内的致癌风险等同，在研发期间和上市后给药时间短于终生（less than lifetime, LTL）的暴露杂质可以有更高的可接受限度，并不导致更高的安全性风险。

在早期研发阶段，将可接受风险设定为理论计算患癌风险增加约百万分之一；在研发后期及上市后，在确认了主成分风险获益比的情况下，可将可接受风险设定为理论计算患癌风险增加约十万分之一。

需注意，LTL方法可以应用于基于TTC或化合物特异性AI限度，但不宜用于根据PDE公式计算的控制限度。

构建适宜控制策略的基础是全面理解原料药生产工艺相关的化学信息、制剂生产工艺以及原料药和制剂的整体稳定性。原料药中遗传毒性杂质的控制有以下四种可能的方法：

遗传毒性杂质的控制方法1：

原料药质量标准中包含杂质检测项，采用合适的分析方法将杂质控制在可接受限度以内。此控制方式在至少6个连续的中试批次或3个连续的生产批次下，相关杂质均低于可接受限度的30%，可考虑进行定期确认性检测。

遗传毒性杂质的控制方法2：

在起始物料或中间体的质量标准中包含杂质检测项，或作为过程控制项，采用合适的分析方法将杂质控制在可接受范围内。

遗传毒性杂质的控制方法3：

在原料、起始物料或中间体的质量标准中对杂质进行检测，或进行过程控制，制订一个高于原料药中该杂质可接受限度的标准，使用合适的分析方法并结合对杂质去向和清除的认知，及相关的工艺控制，保证原料药中的杂质的水平低于可接受限度而无需在后续工艺中再行检测。

遗传毒性杂质的控制方法4：

明确工艺参数及其对残留杂质水平（包括去向和清除知识）的影响，确信原料药中的杂质水平将会低于可接受限度，则建议无需对该杂质进行分析检测（即不需要将杂质订入任何质量标准中）。

✅ 需要注意，对于方法2和方法3，周期性检测控制策略被接受的可能性较低，且由于近年以来，审评机构对遗传毒性杂质的关注日益提高，控制方法4需要更深入的理论分析以及试验数据的支持。