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{{Infobox | bodystyle = width: 300px; float: right; clear: right; margin: 0 0 1em 1em; border: 1px solid #a2a9b1; background: #f9f9f9; | abovestyle = background: #e0e0e0; font-size: 110%; font-weight: bold; text-align: center; | headerstyle = background: #eeeeee; font-weight: bold; | above = 药物非临床研究<br>质量管理规范<br><small>Good Laboratory Practice</small> | image = | label1 = 英文缩写 | data1 = '''GLP''' | label2 = 适用阶段 | data2 = [[临床前研究]] (安全性评价) | label3 = 核心原则 | data3 = 数据完整性、可追溯性 | label4 = 关键角色 | data4 = 专题负责人 (SD)、QA | label5 = 监管法规 | data5 = 21 CFR Part 58 (FDA)<br>NMPA 21号令 (中国) | label6 = 关联规范 | data6 = [[GMP]] (生产)、[[GCP]] (临床) }} '''药物非临床研究质量管理规范'''({{lang-en|Good Laboratory Practice}},简称'''GLP'''),是一套针对药品、医疗器械等产品在进行非临床安全性评价(如动物毒理实验)时的质量管理体系。 GLP 并不是关于“如何做科学实验”的技术指南,而是关于“如何管理实验”的法规。它规定了实验的组织机构、人员、设施、设备、操作规程([[SOP]])等要求,旨在确保实验数据的'''真实性'''、'''完整性'''和'''可追溯性'''。<ref name="OECD_GLP" /> == 核心要素 (GLP的灵魂) == 一个符合 GLP 标准的实验室(如昭衍、药明康德的安评中心)必须具备以下核心要素: === 1. 专题负责人 (Study Director, SD) === 这是 GLP 体系中的核心人物。 * '''职责''':对整个实验的技术实施、数据分析和最终报告负责。 * '''单一责任制''':一个实验只能有一个 SD,确保权责清晰。 === 2. 质量保证部门 (QAU) === 独立于实验操作之外的“警察”部门。 * '''职责''':定期检查实验过程是否符合 SOP,审核最终报告是否准确反映了原始数据。QAU 直接向机构最高管理者汇报。 === 3. 标准操作规程 (SOP) === “写你所做的,做你所写的,记你所做的”。 * 实验室的每一个动作(从给小鼠打针到天平校准)都必须有书面的 SOP 指导,严禁随意操作。 === 4. 数据完整性 (Data Integrity) === 这是 FDA/NMPA 现场核查的重点。遵循 '''ALCOA+''' 原则: * '''A'''ttributable (可归因):谁做的? * '''L'''egible (清晰可读):字迹清楚,涂改需签名日期。 * '''C'''ontemporaneous (同步记录):做完立刻记,不许补记。 * '''O'''riginal (原始性):保留原始数据。 * '''A'''ccurate (准确性)。 == 适用范围 == 并不是所有实验室研究都需要 GLP: * '''不需要 GLP''':早期的药物发现(Drug Discovery)、药效学筛选(Efficacy)、基础科研。这些阶段主要追求速度和灵活性。 * '''必须 GLP''':支持药品注册申请([[IND]]/[[NDA]])的'''安全性评价研究'''(如单次/多次给药毒性、生殖毒性、致癌性试验)。 == 监管体系对比 == === 中国 (NMPA) === * '''认证制''':中国实行严格的 GLP 实验室认证制度。只有获得 NMPA 颁发的“GLP 认证批件”的机构,其出具的毒理报告才被法律认可。 * '''法规''':《药物非临床研究质量管理规范》(国家药监局令第21号)。<ref name="NMPA_GLP" /> === 美国 (FDA) === * '''核查制''':FDA 不发“GLP 证书”,而是通过对申报资料的审评和现场核查(Bioresearch Monitoring, BIMO)来判定数据是否合规。 * '''法规''':21 CFR Part 58。 == 与 AI 制药的关联 == 在 AI 药物研发中,GLP 是连接“虚拟计算”与“实体法规”的关口: * AI 模型可以在非 GLP 环境下进行靶点发现和分子设计。 * 但 AI 预测出的分子一旦进入 IND 申报阶段,其安全性数据必须由实体 GLP 实验室通过“湿实验”验证。 * '''数据反哺''':高质量的 GLP 实验数据(标准化、无噪音)是微调 AI 模型(如毒性预测模型)的最优质语料。 == 参见 == * [[临床前研究]] * [[IND]] * [[GMP]] (药品生产质量管理规范) * [[GCP]] (药物临床试验质量管理规范) * [[SOP]] == 参考资料 == <references> <ref name="OECD_GLP">OECD. (1998). OECD Principles of Good Laboratory Practice. OECD Environmental Health and Safety Publications. [https://www.oecd.org/chemicalsafety/testing/oecdseriesonprinciplesofgoodlaboratorypracticeglpandcompliancemonitoring.htm]</ref> <ref name="NMPA_GLP">国家药品监督管理局. (2017). 药物非临床研究质量管理规范(总局令第34号). [https://www.nmpa.gov.cn/xxgk/fgwj/bmgZ/20170824143401736.html]</ref> </references> [[Category:医药法规]] [[Category:质量管理]] [[Category:药物研发]]
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