工艺开发-DOE 设计软件

原料药工艺开发难点破解：DOE 试验设计、交互作用分析与设计空间建立专题培训班

随着 ICH 指导原则与国内 GMP 对原料药研发合规要求持续收紧，传统单因素试错优化效率低、难以界定工艺设计空间。DOE 作为质量源于设计核心工具，可解析参数交互作用、优化合成工艺、支撑工艺放大与注册申报。本次培训结合真实案例精讲实操应用，助力研发人员解决工艺开发痛点，提升工艺稳健性。详细通知如下：

主办单位：

中国化工企业管理协会医药化工专业委会

北京华夏凯晟医药技术中心

会议安排：

会议地点：线上直播（具体地点通知给已报名人员）

会议时间：2026年5月30日-31日

课程安排及主要培训内容：

第一天：

上午 9:00-12:00 下午13:30-16:30

第1章原料药工艺开发简介 (Chapter 1 Introduction to API Process Development)

1.1 原料药开发的生命周期 (Life Cycle of API Development)

1.2 工艺开发的目标和挑战 (Objectives and Challenges of Process Development)

1.3 原料药开发的阶段 (Stages of Active Pharmaceutical Ingredient Development)

a) 工艺路线设计和筛选 (Process route design and screening)

b) 小试开发 (Lab-scale development)

c) 中试放大 (Pilot scale-up)

d) 工艺验证 (Process validation)

1.4 不同阶段对工艺开发的要求 (Requirements for Process Development at Different Stages)

第2章QbD和DOE 介绍 (Chapter 2 Introduction to QbD and DOE)

2.1 QbD 介绍

a) QbD 起源 (QbD Origin)

b) QbD 关键要素: QTPP, CQA, CPP

c) FDA 指南: QbD for ANDAs

d) QbD 在医药研发中的应用

2.2 工艺参数分类 (Classification of Process Parameters)

a) 关键工艺参数 (Critical process parameters)

b) 重要工艺参数 (Key process parameters)

c) 非关键工艺参数 (Non-critical process parameters)

d) 非重要工艺参数 (Non-key process parameters)

2.3 DOE 概述 (DOE Overview)

2.4 DOE 基本术语和主要概念 (Basic Terms and Core Concepts of DOE)

a) 主效应 (Main effect)

b) 交互作用 (Interaction)

c) 混杂作用 (Confounding effect)

d) 二次效应 (Quadratic effect)

e) 过程能力 (Process capability)

f) P 值和 F 值 (P-value and F-value)

2.4 实验因子与水平的选择 (Selection of Experimental Factors and Levels)

a) 因子选择的原则 (Principles of factor selection)

b) 因子的风险识别 (Risk identification of factors)

c) 因子选择的注意事项和案例分析 (Factor selection and case study analysis)

第3章 DOE 设计软件及设计方法介绍 (Chapter 3 Introduction to DOE Design Software and Design Methods)

3.1 DOE 设计软件介绍 (Introduction to DOE Software)

a) JMP 介绍及演示 (Introduction and demonstration of JMP)

b) Minitab

c) MODDE

d) Design Expert

e) 不同 DOE 软件的对比 (Comparison of different DOE software)

f) JMP 在 DOE 应用中的优势 (Advantages of JMP in DOE applications)

3.2 DOE 设计流程 (DOE Design Process)

a) 应用步骤 (Application steps)

b) DOE 实施路线图 (DOE implementation roadmap)

3.3 DOE 设计方法的选择 (Selection of DOE Design Method)

a) DOE 设计的合理性 (Rationality of DOE design)

b) 选择 DOE 设计类型的主要考虑因素 (Key considerations for selecting DOE design types)

3.4 DOE 设计方法介绍 (Introduction to DOE Design Method)

a) 全因子设计 (Full factorial design)

b) 部分因子设计 (Fractional factorial design)

c) Plackett-Burman 设计

d) 定制设计 (Custom design)

e) 确定性筛选设计 (Definitive screening design)

f) 扩充设计 (Augment design)

g) 响应面方法（Response surface design, RSM）

h) 不同DOE设计的优势和缺陷分析和比较 (Analysis and comparison of advantages and disadvantages of different DOE designs)

第4章工艺设计空间的确认与管理 (Chapter 4 Confirmation and Management of Process Design Space)

4.1 设计空间的简介 (Introduction to Design Space)

a) QbD 与设计空间 (QbD and design space)

b) 设计空间的定义 (Definition of design space)

c) 有关设计空间的法规要求 (Regulatory requirements for the design space)

4.2 设计空间的构建步骤 (Construction Steps of Design Space)

a) 确定关键影响因素 (Identify key influencing factors)

b) 确定参数操作范围与优化 (Determine operating range of parameters & optimization)

c) 设计空间管理与优化 (Design space management and optimization)

4.3 数学建模与空间边界的建立 (Mathematical modeling & establishment of spatial boundaries)

a) 模型组成要素 (Model components)

b) 数据收集与建模 (Data collection & modeling)

4.3 设计空间的验证与实施 (Verification and Implementation of Design Space)

a) 预测刻画的应用 (Application of prediction profile)

b) 设计空间分析器的应用 (Application of design space profiler)

c) 等高线图的应用 (Application of contour profiler)

第二天

上午9:00-12:00 下午13:30-16:30

第5章 DOE 实验数据分析处理和解释 (DOE Experimental Data Analysis and Interpretation)

5.1 DOE 数据分析简介 (Introduction to data analysis)

a) DOE 数据质量的控制 (Data quality control)

b) 数据清洗、删除与保留 (Data cleaning, deletion and retention)

c) 单变量分析 (Univariate analysis)

d) 双变量分析 (Bivariate Analysis)

5.2 DOE 数据分析方法 (Data Analysis Methods)

a) 数据分析方法 (Data analysis methods)

b) 图形分析法 (Graphical analysis)

c) 方差分析 (ANOVA analysis)

d) 回归分析 (Regression analysis)

e) 数据分析与模型建立 (Data analysis and model establishment)

5.3 DOE 结果可视化与解释 (Result Visualization and Interpretation)

a) 主效应图 (Main effect plot)

b) 残差图 (Residual plot)

c) 直方图 (Histogram)

c) 散点图 (Scatter plot)

d) 正态图和半正态分布图 (Normal plot & half-normal plot)

e) 帕累托图 (Pareto chart)

f) 预测刻画器 (Prediction profiler)

g) 过程能力图 (Process capability chart)

5.4 结果解释与优化 (Result Interpretation and Optimization)

a) 验证实验 (Verification experiments)

b) 优化与决策 (Optimization and decision-making)

5.5 DOE 的常见问题与解决方法 (Common Problems and Solutions of DOE)

第6章 JMP DOE 应用实例演示

6.1 结果解释及案例分析 (Result Interpretation and Case Study)

6.2 JMP 应用于API 工艺优化案例 (Case Studies of JMP for API Process Optimization)

a) 定制设计应用于酰胺化反应案例 (Custom design for amidation reaction case study)

b) Plackett-Burman 应用于酰化反应案例 (Case studies of Plackett-Burman design in acylation reaction)

c) 全因子设计应用脱保护基反应案例 (Case study of full factorial design in deprotection reaction)

6.3 JMP 应用于结晶工艺优化案例 (JMP Case Studies in Crystallization Process Optimization)

a) 部分因子设计应用结晶工艺参数筛选案例 (Case study of fractional factorial design in screening of crystallization process parameters)

b) 扩充设计在结晶工艺参数优化的案例 (Case study of augment design in crystallization parameter optimization)

6.4 工艺参数优化与模型建立 (Process Parameter Optimization and Model Establishment)

6.5 互动答疑与总结 (Q&A and Summary)

授课老师：

郭老师:现任康龙化成高级副总裁, 并曾在国内多个CDMO/CRO公司任高管。郭老师在美国和中国从事新药和仿制药研发30年，其中有多个创新药已经在美国、中国及其它国家上市。主要研究领域为抗肿瘤，抗糖尿病，及抗老年痴呆等领域的新药研发及工业化生产。在抗肿瘤、糖尿病等大疾病领域的新药研发和生产有重大成果。工作经历包括临床前、一期至三期的新药原料药研发，中试放大、工艺验证，商业化生产、新药在美国、欧盟、澳大利亚、中国的申报注册 (IND和NDA)。是工艺研发、工艺设计、工艺验证、质量研究、中试放大、商业化生产、技术转移、注册申报、官方审计等方面的资深专家。精通新药研发、质量、国内外注册（美国、欧盟、日本、WHO、澳大利亚、中国）；国内外官方审计（美国FDA、欧盟、日本PMDA、WHO、中国等），曾多次领导、组织和带领团队通过了美国FDA、欧盟、WHO、日本PMDA、和CFDA 的 GMP现场审查；以及与国际制药公司及国内创新药公司的CDMO/CRO业务。

郭老师在加拿大获有机化学博士，并在美国获医药管理 MBA，及在美国 University of California at Berkeley 从事博士后研究。郭老师在知名化学或制药期刊上发表多篇论文、并在美国和中国获得多项专利。

参会对象