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5月1日，FDA發布了《2024財年GDUFA科學與研究報告》，長達140頁，詳細展示了仿制藥用戶付費修正案（GDUFA）資金支持下的科學與研究項目取得的成果。這些項目通過填補科學知識空白推動仿制藥的開發與審批，其研究成果也可供我國仿制藥企業和監管部門參考，幫助提升我國仿制藥產業水平。

2024 財年，FDA 根據 GDUFA 科學研究優先計劃，授予了 7 項新的研究資助和 6 項新的研究合同，用于與仿制藥相關的創新外部研究項目。同時，FDA 利用內部資源和專業知識，開展了超過 70 項研究項目，旨在促進仿制藥產品的開發，并支持ANDA審評。

此外，由研究成果促成的產品特定指南（PSG）指導仿制藥開展生物等效性研究（BE），顯著提高研發效率。2024 財年，FDA 發布了 206 份新的和修訂的PSG（其中 109 份針對復雜產品）。這些指南中約有 31 份提供了更高效的BE方法（包括 20 份針對復雜藥品）。報告前言中特別提及一個復雜仿制藥開發的成功案例。2024 年 7 月 1 日，FDA 批準首個具有里程碑意義的布比卡因脂質體注射混懸液（1.3%）的仿制藥（參比制劑 Exparel®），因其BE在科學上極具挑戰性。GDUFA 資助的研究推動該產品的物理化學和結構（Q3）表征，并將體外產品表征與體內性能聯系起來。

報告共分9個章節，涵蓋了仿制藥領域最前沿的產品類型和挑戰，識林讀者可基于需要閱讀相應章節概要，并查閱已發表文獻的標題和編號。

部分研究課題概述如下：

• 在雜質研究方面，FDA重點關注了亞硝胺類雜質的毒性、形成機制及控制策略。研究人員開發了基于液相色譜-高分辨質譜（LC-HRMS）的檢測方法，用于檢測布美他尼、普萘洛爾等藥物中的亞硝胺雜質，并通過HepaRG 3D球體模型和下一代測序技術，深入評估了亞硝胺的遺傳毒性。此外，還驗證了抗氧化劑在抑制亞硝胺形成中的作用，并通過調整制劑pH值等方法減少其生成。這些研究成果促使FDA修訂了《人用藥中亞硝胺雜質的控制》。

• 對于復雜活性成分的研究，FDA面臨了多肽、寡核苷酸等大分子藥物的結構復雜性和免疫原性風險。研究人員開發了多種分析方法，如LC-HRMS用于定量多肽藥物雜質，以及離子淌度高分辨質譜（HRIM-MS）用于解析寡核苷酸藥物的非對映體組成。這些技術的應用支持了仿制藥與原研藥的免疫原性可比性評估，并推動了首個teriparatide（特立帕肽）仿制藥的批準。

• 在復雜劑型與配方領域，FDA研究了長效注射劑、納米制劑及植入劑的體外等效性。例如，通過研究聚乳酸-羥基乙酸共聚物（PLGA）的分子量對植入劑釋放的影響，建立了體外-體內相關性模型。同時，利用先進的分析技術，如不對稱流場流分離-多角度光散射-動態光散射（AF4-MALS-DLS）聯用技術，分析了脂質體的粒徑分布和載藥量。

• 對于復雜給藥途徑的研究，FDA開發了多種體外方法和生物等效性模型。例如，通過計算流體力學（CFD）模型預測干粉吸入劑在哮喘患者肺部的沉積率，并通過兒科鼻腔模型評估鼻噴霧劑的沉積效率。此外，還研究了眼科與耳科制劑的流變學特性，以及局部皮膚藥物的釋放機制。

• 在藥物-器械組合產品方面，FDA重點關注了用戶界面差異對仿制藥替代性的影響。研究人員建立了用戶界面分類學，并開展了人因工程研究，以評估不同設計特征對使用錯誤風險的影響。此外，還評估了新型拋射劑在吸入裝置中的性能，并開發了患者感知問卷，用于評價吸入劑的使用體驗。

• 在數據科學與人工智能領域，FDA積極探索了機器學習和計算建模在藥物開發中的應用。例如，通過卷積神經網絡（CNN）分析吸入劑的粒徑分布數據，預測細顆粒分數的批次間差異。同時，利用全身生理藥代動力學（PBPK）模型模擬藥物在特定患者群體中的暴露量，并通過離散元建模預測藥物擴散動力學。