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Enregistrement W4412096502 · doi:10.3390/microorganisms13071595

Preventing Microorganism Contamination in Starting Active Materials for Synthesis from Global Regulatory Agencies: Overview for Public Health Implications

2025· review· en· W4412096502 sur OpenAlexaboutno aff
Francesco Gravante, Francesco Sacchini, Stefano Mancin, Diego Lopane, Mauro Parozzi, Giulio La Ferrara, Marco Sguanci, Sara Morales Palomares, Federico Biondini, Francesca Marfella, Giovanni Cangelosi, Gabriele Caggianelli, Fabio Petrelli

Notice bibliographique

RevueMicroorganisms · 2025
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueMedical Device Sterilization and Disinfection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGood manufacturing practiceBusinessProduct (mathematics)Quality (philosophy)Risk analysis (engineering)Agency (philosophy)Process (computing)Control (management)BiotechnologyProcess managementOperations managementEngineeringComputer scienceRegulatory affairsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Starting Active Materials for Synthesis (SAMS) represents a critical stage in drug manufacturing, directly influencing the microbiological quality and safety of the final product. The introduction of SAMS marks the point where Good Manufacturing Practices (GMP) begin to apply, which are essential for ensuring sterility and preventing microbial contamination during the synthesis process. However, defining the exact point in the process that qualifies as the SAMS is subject to uncertainties, as earlier stages are not always governed by stringent GMP standards. The regulatory differences between various countries further contribute to this issue. This study explores the implications of SAMS selection and use in relation to sterility and infection control, analyzing the guidelines of major Regulatory Authorities and comparing their approaches to GMP. Regulations from several international regulatory agencies were examined, with a particular focus on microbiological control measures and infection protection in the SAMS manufacturing process. The analysis focused on the microbiological control requirements and safety measures applicable to the stages preceding the introduction of SAMS into the production of the final Active Pharmaceutical Ingredients (APIs). Documents published between 2015 and 2025 were included based on predefined criteria regarding relevance, accessibility, and regulatory authority. The analysis revealed significant discrepancies between regulations regarding the definition and management of SAMS. In particular, the regulations in Mexico and India have notable gaps, failing to provide clear guidelines on SAMS sterility and protection against infectious contamination. Conversely, China has introduced risk-based approaches and early-stage microbiological controls, especially for sterile products, aligning with international standards. The European Medicines Agency (EMA), the U.S. Food and Drug Administration (FDA), the Pharmaceutical Inspection Co-operation Scheme (PIC/S), and the World Health Organization (WHO) have well-established systems for microbiological quality control of SAMS, including rigorous measures for the validation of suppliers and risk management to ensure that SAMS does not compromise the microbiological safety of the final product. The regulations in Brazil and Canada introduce additional measures to protect the microbiological quality of SAMS, with specifications for contamination control and certification of critical stages. The lack of a harmonized language for the definition of SAMS, coupled with a fragmented regulatory framework, presents a challenge for infection protection in pharmaceutical manufacturing. Key issues include the absence of specific regulations for stages prior to the introduction of SAMS and the lack of standards for inspections related to these stages. A desirable solution would be the mandatory extension of GMPs to the stages before SAMS introduction, with centralized control to ensure sterility and protection against infection throughout the entire manufacturing process.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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