14. Применимость матричного планирования и степень сокращения исследований

200. При матричном планировании необходимо учитывать, в том числе:

вариабельность данных;

ожидаемую стабильность лекарственного препарата;

наличие обосновывающих данных;

различия в стабильности в пределах 1 фактора или между факторами препарата;

число комбинаций факторов в исследовании.

Матричное планирование применимо в случае, если данные, дополнительно подтверждающие стабильность, свидетельствуют о прогнозируемой стабильности лекарственного препарата.

К данным, дополнительно подтверждающим стабильность, относятся:

данные о стабильности серий фармацевтической субстанции, полученной с помощью экспериментальных путей синтеза, маломасштабных серий материалов, исследуемых лекарственных препаратов, не предназначенных для выпуска в обращение, лекарственных препаратов с похожим составом и лекарственных препаратов, укупоренных в контейнеры, отличные от выпускаемых в обращение на рынке;

данные о результатах исследований контейнеров;

прочие научные обоснования.

Матричное планирование возможно в случае, если данные, дополнительно подтверждающие стабильность, свидетельствуют о незначительной вариабельности (коэффициент вариации меньше 5%). Однако, если эти данные демонстрируют среднюю вариабельность (коэффициент вариации от 5% до 10%), матричное планирование должно быть обосновано статистически. В случае если эти данные свидетельствуют о значительной вариабельности (коэффициент вариации больше 10%), матричное планирование неприменимо.

Статистическое обоснование может основываться на оценке способности предлагаемого матричного планирования выявлять различия между факторами по степени деградации или оценке точности определения срока годности.

В случае если матричное планирование признается допустимым, степень сокращения по отношению к полному плану зависит от числа комбинаций факторов, подлежащих оценке. Чем больше факторов и вариантов одного фактора, тем большего сокращения можно достичь. Вместе с тем все сокращенные планы должны обладать способностью достоверно прогнозировать срок годности лекарственного препарата.