在基于脂质体的药物制剂的开发过程中，可通过风险评估确定可能影响最终/中间产品所需关键质量属性 (CQA) 的所有材料属性 (MA) 和/或工艺参数 (PP)。然后，风险分析评估已识别的材料属性和工艺参数对 CQA 的影响。此外，通过风险评估，可将定性或定量尺度用于对所需 CQA 有影响的每个已识别因素的风险估计。通常，在对潜在的材料属性和工艺参数进行风险评估后，会发现只有其中的少数对最终药品的质量属性具有潜在的关键意义。在这种情况下，确定的材料属性将成为关键材料属性 (CMA)，它必须具有某些特征或应在适当的范围内选择，以确保中间体/最终药物产品的 CQA。关键工艺参数 (CPP) 是那些应该被监测和控制的工艺参数，以便获得所需的中间体/最终药物产品的 CQA。用于风险评估的工具很多，但使用最多的是用于风险识别的石川图或鱼骨图，以及用于风险评估的故障模式和影响分析。风险评估应在药物产品开发的第一步进行，建议在药物开发的不同阶段重新考虑对这些风险因素的分析。
对于脂质体药物，为了建立 CMA，需对其主要成分进行评估，即活性物质、脂质和缓冲溶液等其它成分。每种活性物质具有不同的理化特性，可以影响所需的 CQA 。根据其溶解度，它可以被包裹在水核或脂质双层中。为了达到更大的治疗效果，可能会在同一产品中包封多种活性物质，此时，一种物质的不同理化性质可能会影响另一种药物的包封过程。
关于脂质，它们的物理化学特性很重要。例如，含有不饱和脂肪酸的脂质易于发生氧化或水解等降解反应，而含有饱和脂肪酸的脂质具有更高的转变温度 (Tm) 。脂质的另一个具体特征是它们的链长。通常，较短的链长会导致更薄的脂质双层和更大的药物包封内部体积。脂质特性会对脂质体的膜流动性、渗透性或电荷产生很大影响。在这方面，胆固醇增加脂质体稳定性，降低膜流动性，因此有助于提高包封效率。
为了获得延长的血液循环或优化的药物释放，用于表面改性的不同化合物必须在风险识别和分析过程中进行评估。例如，当使用壳聚糖时，其浓度、溶解度和分子量会影响脂质体的大小。对于聚乙二醇 (PEG)，脂质体表面的分子量和密度会影响生物分布和粒径。
除了脂质体成分的性质外，它们的浓度和比例也很关键。在不同研究的风险评估中确定的一些需考虑的比例包括：有机相与水相的比例、胆固醇与卵磷脂的比例、氯仿与甲醇的比例、磷脂与胆固醇的摩尔比以及药物脂质比。
关于制备过程，已经开发了许多技术和方法，如薄膜水化、乳化和反相蒸发，但最常用的仍然是薄膜水化法。从包封效率的角度来看，为了使这种方法更有效，蒸发和水化步骤中的温度或转速等参数至关重要，必须对其进行优化。薄膜水化法的最大缺点是所得脂质体绝大多数为微米级，具有多层结构，其特点是脂质含量高，内部体积小。因此，必须减小粒径，以增加其内部体积并控制粒径和降低粒径分布。为了减小脂质体的大小，可以使用多种技术，如超声、冻融循环或挤出。通过筛选实验设计比较这些粒径减小方法，发现它们对粒径分布和包封效率都至关重要。当通过膜挤出减小粒径时，膜孔径、温度和施加的压力是重要的工艺参数，因为这些因素决定了最终的粒径并且会严重影响最终的包封效率。超声处理过程需要优化其时间，以达到所需的脂质体大小。对于冻融循环过程，可以考虑调整循环次数，以获得所需的粒径。
风险评估后，QbD 开发的下一步是使用实验设计 (DoE) 将已识别的 CMA 和CPP 与 CQA 联系起来。使用 DoE 的最大优点是它可以跟踪研究因素、CMA 和 CPP 之间的相互作用，并且可以在识别的变量和结果之间建立定量关系。
药 物 含 量
粒径和粒径分布
Zeta 电 位
体内稳定性和药物释放
气动型脂质体挤出器连接氮气驱动，通过挤压多层脂质体悬浮液来生成单层的脂质体和核酸载体。多层样品被强制反复通过带预定孔径的聚碳酸酯过滤器，行成均匀的、粒径更小的50-1000nm的脂质体。
所有部件材料包括O型圈、垫圈等均通过FDA认证;
可以单联使用，也可以双联使用;
所有接触物料管道均为316L不锈钢材质;
可用于高浓度样品处理，同时挤出前后均配备温控装置，可有效控制样品温度；
预设压力保护阀，压力可达1000Psi;
所有接触膜片表面均采用电解抛光处理，抛光度达到1.5Ra(全部远高于抛光度要求)；
可放在洁净室中使用，符合 GMP 标准；
可用于高浓度样品的处理；
中空纤维是最常用的超滤/洗滤技术之一，在中空纤维过滤组件中，料液呈温和的层流状态，可有效降低对料液中目的产品的剪切应力，从而有利地维持产品的结构和功能完整性，这对于剪切敏感性产品尤为重要，如基于脂质体的制剂。多宁生物提供完整规格的中空纤维过滤器组件产品。
本地化服务、响应快速、性价比高；
亲水改性完善，吸附小、收率高；
标准的接口方式，可以兼容不同品牌的设备；
操作简单、易控制、放大线性好；
抗污染能力强，载量高。
B.Sayani, A.Hemant, R.Durgaprasad, Pharmaceutical Development and Design of Thermosensitive Liposomes Based on the QbD Approach. Research Journal of Pharmacy and Technology, 2019.
D.G.Dobo, Z.Nemeth, B.Sipos, et al., Pharmaceutical Development and Design of Thermosensitive Liposomes Based on the QbD Approach. Molecules, 2022.
Z.Nemeth, E.Pallagi, D.G.Dobo, et al., An Updated Risk Assessment as Part of the QbD-Based Liposome Design and Development. Pharmaceutics, 2021.
