RSD（相对标准偏差）值的秘密!
2026.04.09
2026.04.09
关于细胞培养基产品质量的思考-如何评估质量
--RSD（相对标准偏差）值的秘密!
近年来，我国在生物制药关键原材料及耗材领域国产化率显著提升，尤其是细胞培养基、层析介质、过滤器和滤膜等产品的国内市场份额大致提升到了20-30%之间。这不仅增强了中国生物制药供应链的安全性，还显著降低了直接物料成本，为那些积极谋求总成本领先策略的生物制药企业奠定了坚实的竞争基础。另一方面，细胞培养基作为生物药的关键原材料，其质量直接影响到生物药的安全性、有效性和一致性，随着生物药项目逐渐进入临床后期或商业化阶段，采购的细胞培养基的数量和批次也相应增加，被怀疑与培养基相关的问题并不鲜见，根据国内某知名企业报道，一次大规模生物反应器生产阶段的失败，会导致企业净利润损失约2000万元。所以，成熟的生物药企对培养基长期质量一致性的关注，逐渐超越了对价格和产量的关注。
鉴于目前尚无具体针对细胞培养基的 GMP 标准，为了确保细胞培养基在生物制药行业使用时的质量与合规，业内通常会参考药品API和药用辅料的相关规定。然而相较于传统化学制药行业中低剂量固体制剂（API的占比约为百分之一，辅料一般不超过10种），化学成分确定的培养基成分大致在70-150种之间，各组分间含量差异可达十万倍，其生产工艺的复杂度远超低剂量固体制剂。尽管培养基供应商均提供质量标准和检测报告，但在实际应用中，这些资料往往不足以全面评估培养基的质量，更不足以帮助生物药企业预判培养基的质量长期一致性。如何系统的评估培养基的质量，包括对培养基质量的定义和关键质量属性的识别，已成为业内亟待深入探讨的重要议题。
相对标准偏差（RSD）作为制药行业评价药物质量的关键指标之一，近年来被广泛用于衡量培养基质量。然而不同培养基供应商对RSD值标准的选择、检测的准确性和严谨性存在差异，这限制了RSD在评估质量一致性方面的有效性。基于团队过往15年的行业经验，我们将以RSD值的产生和评估为起点，与业界同仁深入探讨在质量控制过程中，如何确保“工艺与物料的稳定性”。我们将详细讨论具体的措施和需要考虑的因素，以期提升培养基质量评估的准确性和可靠性。
一、RSD值是什么？
相对标准偏差(RSD)是一种用来衡量数据变异程度的统计指标，它可以帮助我们了解数据集中的数据点与平均值之间的差异程度，从而评估数据的稳定性和精确度，在实际应用中，RSD 被广泛用于质量控制、实验设计、产品测试等领域,是一项非常重要的统计工具。
RSD的计算公式如下:RSD =(标准偏差/平均值)*100%。
其中，标准偏差是数据点与平均值之间的偏差程度的度量，平均值是数据集的平均值。RSD通常以百分比的形式表示，可以直观地展示数据的变异程度。RSD 的数值越小，代表数据的稳定性越高，反之则代表数据的稳定性较差。通常来说，RSD小于10%被认为是数据稳定的，而大于 10%的 RSD 则表示数据的变异程度较大。
二、生物制药企业该如何评价培养基供应商提供的RSD值
培养基产品质量评估采用RSD值的方法和局限性
打破对RSD值的刻板认知：虽然通常情况下，较低的RSD值表明产品具有较高的一致性/均一性。但在我们多年的培养基行业实践中得出：“低”只是衡量基础，而RSD数值低背后，其实有很多您更需了解的隐形“Bug”，俗称“黑盒子”，让我们继续一探究竟。
RSD值的黑盒子或许在背刺你：RSD虽然是用来发现风险、确认风险和控制结果的有效工具。但也必须通过合理的设计，确定合理的抽样、检测与分析标准，否则其评估价值将大打折扣。我们将从RSD在风险评估与控制中应用的角度，分析哪些黑盒子正在迷惑你，以及如何做才能确定RSD值的有效性和准确性：
2.1配方风险
2.1.1常见黑盒子要素：
1. 因成本因素，供应商仅采用模拟物进行研究，使最终结果没有代表性。
2. 供应商仅考虑物料量级而未考量其他风险（如粘滞性等）
3. 大部分培养基供应商的核心工艺开发人员无法获知物料特性的明确信息。
不同产品因为组分差异，其粉体特性也存在差异，可能导致混合效果的差异，而模拟物更无法模拟此类差异。其次，培养基的配方通常包含多种不同成分，这些组分配比、浓度及其理化特性往往会引入不同的风险，一般来说，极微量的、具有粘滞性的组分可能难以分散而导致批内差异风险。因此只有核心工艺开发人员能够接触配方的培养基供应商，才真正具备了有效解决上述问题的能力。
2.1.2思鹏认为：基于配方风险，RSD值是否有效与准确，需确认以下2个问题：（图1）
1. 得出的RSD值是否使用了配方复杂的真实培养基进行评估（配方风险较高），还是仅使用了配方简单的基础培养基或成分更加简单的模拟物；
2. 评估组分的选择。培养基组分之间的复杂相互作用，不同组分间存在接触反应风险（图2），此类物料被视为高风险物料，应纳入RSD评估中。
2.1.3思鹏始终在做：基于客户指定的培养基提供全套质量评估服务（图1、3）。
图1： RSD有效性遇评估对象的选择之间的关系
图2：潜在的物料与物料之间的反应[1]
图3：思鹏生物高风险物料的评估模型
2.2工艺风险：
2.2.1常见黑盒子要素：
1， 培养基供应商仅考虑了微量物料，但未结合工艺情况考量不稳定组分的损耗。
2， 未结合设备特性及工艺过程进行取样点设计，尤其是未将高风险点位纳入评估。
生产干粉培养基是一个涉及多个关键工艺节点的复杂过程，每个节点都可能带来特定的风险。例如，在投料阶段，敏感物料（包括微量和粘滞性物料以及其他具有不稳定特性的物料）可能会在过程中遭受不同程度的损耗和损失，这些损耗的程度往往是不确定的。在研磨过程中，敏感物料可能会遭受活性损失，同时伴随着不确定的组分损失，这包括系统损耗和反应降解。在混合环节，不同混合设备的选型和运行参数可能导致过混合、弱混合或死角风险。而在输送、周转、暂存和包装过程中，可能引入分层风险，这会影响产品的均一性和稳定性（图4）。
图4：产品的分层风险
2.2.2思鹏认为：基于工艺风险，RSD值是否有效与准确，需确认以下2个问题：
1，评估的是哪些组分；
2、具体的取样策略。
2.2.3思鹏始终在做：基于对配方和工艺过程的风险评估，确定具有培养基均一性表征意义的组分及高风险取样点位和时机。（图5）
图5：合理的多点位取样点设计
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2.3样品代表性风险：
2.3.1常见黑盒子要素
2.3.2思鹏认为
2.3.3思鹏始终在做
2.4检测风险：
2.4.1常见黑盒子要素
2.4.2思鹏认为
2.4.3思鹏始终在做
三、思鹏生物产品质量长期一致性案例
四、思鹏生物“透明工厂”
通常来讲，产品的质量会体现在三个端：供应商来料端、生产制造端、客户应用端。基于不断提升培养基的长期质量稳定性来降低客户的总成本的目标出发，思鹏生物在2024年5月在业内首次提出 “透明工厂”的概念，旨在通过与客户和供应商的紧密合作，建立稳定的质量信息沟通渠道，依赖科学严谨的质量检验工具，使生物药企业能够长期、及时获得每个批次细胞培养基的质量一致性信息，这种透明度的提升有助于预见培养基质量的长期一致性，减少未知风险，提高生物药产品质量的可预测性。一起破除这些“黑盒子要素”。而在我司的产品管理实践中，也基于如上要求，严谨地完成了工艺验证工作（图9）。
