PREVER framework for specification of related substances based on in silico prediction and forced degradation studies

药物并非静态物体；它们是化学实体，会随着时间的推移而发生变化，就像食物会变质或金属会生锈一样。当药物分解时，会产生被称为杂质或降解产物的新物质。即使是极微量的这些新化学物质，也可能改变药物的疗效，甚至更糟——使其变得不安全。对于开发新药的科学家来说，挑战在于如何在药物到达患者手中之前，精准预测出这些不想要的副产物究竟是什么。这在研发早期阶段尤其困难，因为当时还没有足够的现实世界数据来了解药物在数月或数年内的表现。为了解决这一问题，研究人员越来越多地转向一种称为“设计安全且可持续”（Safe and Sustainable by Design）的策略，该策略利用计算机模型和仔细的测试来预判风险，并从一开始就将安全性构建到产品之中。

巴西 Farmanguinhos 的一个研究小组将这种前瞻性的方法应用于一种常用于治疗血吸虫病（一种影响全球数百万人的一种寄生虫疾病）的常用药物。该药物是吡喹酮（praziquantel），通常以 600 毫克片剂的形式销售。该团队开发了一个名为 PREVER 的新框架，旨在弄清这些片剂中可能出现哪些杂质，并为这些杂质的含量设定严格的限制。他们的目标是创建一个结合了计算机预测与现实实验的安全网，确保药物在整个保质期内保持纯度和有效性。

过程始于数字预测阶段。研究人员使用计算机软件来模拟吡喹酮分子在各种压力条件下（如暴露于酸、热或光照下）可能如何分解。基于这些模拟以及对现有科学文献的审查，他们确定了理论上可能形成的六种潜在杂质。其中包括一种名为吡喹喹胺（praziquanamine）的物质、一种被称为环己酸（cyclohexane carboxylic acid）的化合物，以及其他几种具有特定化学重量的分子。在这个阶段，这些仅仅是可能性，是如果药物发生降解时可能存在的化学物质的理论幻影。

为了验证这些“幻影”是否真实存在，团队转向实验室进行重现阶段。他们取了真实的吡喹酮片剂，并使其承受极端压力条件，旨在迫使药物比在正常药柜中的分解速度更快。他们将片剂暴露在强酸、强碱和氧化剂中，并将其加热到高温。利用先进的化学分析工具，他们观察哪些预测的杂质确实出现了。实验证实，三种预测的物质确实形成了：吡喹喹胺以及另外两种被团队标记为 DP-1 和 DP-2 的降解产物。尽管团队预期环己酸会随吡喹喹胺一起形成，但在实验中并未检测到它，这可能是因为它缺乏被其特定检测设备识别所需的化学结构。

在掌握了真实杂质的清单后，研究人员必须确定它们是否危险。由于测试每一种杂质既耗时又涉及伦理问题，他们没有进行动物实验，而是采用了基于计算机的毒理学评估。这种被称为“in silico”的测试方法，通过将新杂质的结构与具有既定安全特征的已知化学物质进行对比。计算机模型预测，这些杂质不太可能引起基因突变或其他严重的健康问题。基于这些安全性计算，团队为每种杂质设定了临时安全限值。例如，他们决定吡喹喹胺不应超过总片剂重量的 0.2%，而 DP-1 的允许量可以达到 0.5%。这些数字在产品定型过程中提供了临时的安全护栏。

最后也是最关键的一步是验证。团队将吡喹酮片剂储存在一个模拟热带气候高温潮湿条件的受控环境中，持续整整两年。他们定期测试片剂，以观察在正常储存过程中，是否真的出现了他们所预测并设了临时限值的杂质。结果非常干净。在 24 个月后，他们监测的五种主要杂质均未在片剂中被检测到。药物保持稳定，预测的分解产物在现实世界的储存条件下并未形成。

由于长期研究显示没有降解现象，研究人员调整了他们的最终安全规则。他们不再为每种特定的杂质保留不同的限值，而是建立了一个单一且保守的规则：任何单一杂质的含量以及所有杂质的总量都不得超过 0.2%。这一决定是基于药物比最坏情况下的表现更为稳定的事实，但团队仍希望保持较高的安全裕度。研究结论指出，PREVER 框架成功引导了药物的开发，通过结合计算机预测和实验证明，确保了最终产品既安全又稳定，并能为依赖它来对抗毁灭性疾病的患者做好准备。