关键物料属性如何识别、定义？
在QbD理念中，关键工艺参数（Critical process parameters, CPPs）贯穿整个制剂生命周期，从研发、放大到验证，涉及每个工艺流程操作环节。ICH Q8文件中也提到“关键工艺参数需要被识别和控制使得产品达到需要的质量属性目标”，所以关键工艺参数也通常被建议用于研发生产环节及质量控制保证。

尽管很多朋友对关键工艺参数都不陌生，但能正确识别关键工艺参数并制定合理有效、可行性范围的却很少。若错误的选择或遗漏，都将使工艺过程变得无法控制，产品质量无法保证。

首先，是正确识别CQAs。
对关键质量属性的识别
如何能更好地识别并控制关键工艺参数？
关键质量属性（Critical Quality Attributes, CQAs）由目标产品质量概况（Quality Target Product Profile, QTPP）通过风险评估表格得到。CQAs包括物理、化学、生物、微生物的性能或特征，具有适当的限度、范围或分布，可以确保得到期望的QTPP

识别和定义键质量属性请记住以下公式:

CMAs(关键物料属性)+CPPs(关键工艺参数)+不可控因子(部分)=CQAs(关键质量属性)
对工艺流程的理解
为了更好地理解CPPs，我们接着对工艺流程进行分解：

制剂开发人员需理解整个工艺过程，风险评估在此环节扮演重要角色。除常规的工艺流程图外，如下细分的两个环节可帮助进一步理解工艺流程：

1.    理解单元步骤（大块）和CQAs的关系
2.    各单元步骤（小块）中工艺参数与CQAs的关系
通过“工艺流程图、单元步骤（大块）和CQAs的关系、各单元步骤（小块）中工艺参数与CQAs的关系”，就可以更好地理解工艺流程。请注意，工艺过程中的客观环境因素（不可控但却影响CQAs），仍需将其纳入考虑范围。

CQAs是对QTPP的分解解读，即通过风险评估将QTPP分解为专业角度“可理解、可定义、可执行”的多个小目标（CQA），并结合药典（中美、欧洲等）、行业标准、先验知识、历史数据，从数学角度制定可靠的“可视化、可量化”的范围。虽然CPPs是以CQAs为目标进行的研究，但最初的各PPs（工艺参数，process parameters）范围确定仍必不可少，范围数值可来自于先验知识、历史数据，甚至是产品设备说明书、设备供应商提供的经验数据等。
通常在正式实验设计DOE之前，会考虑进行一些预实验工作，其意义在于：

1.    可通过制定各PPs的初期范围，并进行工艺范围边界探索实验。否则，按常规析因设计各参数端点值组合而成的实验，往往在现实中无法达到且无意义。
2.    基于CPPs + KPPs +其他PPs(贡献低)=全部PPs，通常可以通过风险评估和预实验删除“其他PPs(贡献低)”的一部分，使得CPPs, KPPs（重要工艺参数, Key Process Parameters）和剩余“其他PPs(贡献低)”作为因子加入到后续DOE开发中，达到降低实验量、控制时间和成本的目的。剩余“其他PPs(贡献低)”则可通过“ANOVA分析以P值大于0.05不显著”为依据去除。