Cleaning by Design. Actualización de las validaciones de limpieza.

Ayer finalizamos con éxito el curso “Cleaning by Design” una visión moderna de la validación de limpieza a cargo de Miquel Romero, QA Manager de las plantas de Almirall, y dentro de nuestro programa QbDAcademy.

Te vamos a contar como fué el curso y qué destacaríamos del mismo.

 

la validación de limpieza tradicional

En primer lugar se refrescaron los conceptos tradicionales, pero interpretando el marco regulatorio con una mirada científica y actual. Temas que fueron discutidos y comentados como:  la validez de la comprobación visual, el “agrupamiento de equipos” para el worst case, la comprensión de la influencia de las variables del método en los resultados de la limpieza, la evaluación toxicológica en relación a los límites de residuos, dirty holding time y clean holding time etc

lo que olvidamos a veces en la validación tradicional

Los cleanability studies y el fundamento físico-químico del método de limpieza es clave para dar con el método óptimo de limpieza. Qué tipo de reacciones químicas se producen entre los agentes de limpieza y los residuos y qué otros factores físicos (Tª, agitación …) son necesarios para obtener buenos resultados. Es lo que en QbD llamamos el “process understanding”.

La aplicación del risk assessment a la validación de limpieza (matriz de shikorizawa) nos puede ayudar también a adecuar el nivel de formalidad a la situación de nuestra planta en cuanto a mayor o menor complejidad de contaminaciones cruzadas y nos puede ayudar también a justificar una aproximación más simple y el ahorro de recursos en la validación.

 ¿qué nos aporta quality by design a la validación de limpieza?

QbD es process understanding, es decir trabajar el diseño del proceso de limpieza para que sea eficaz y robusto, permita satisfacer los límites de residuos además de optimizar la eficiencia. Esto quiere decir reducir el consumo de reactivos, de agua, de tiempo de limpieza y de energía por ejemplo.

Como a cualquier proceso de fabricación, podemos aplicar el diseño de experimentos DoE al proceso de limpieza estudiando las variables (agitación, Tª, concentración de reactivo etc) para obtener una condiciones idóneas en desempeño y eficiencia.

Para ilustrar en el aspecto práctico se ejecutó un ejemplo con Minitab en dos fases que puede ser la situación más habitual. Screening, para identificar las variables más influyentes y modelado-optimización para encontrar las condiciones optimas del método o espacio de diseño.

Esta aproximación acaba ahorrando mucho tiempo en tanteos o posteriores ejecuciones fallidas ya durante la validación.