IVD行业作为一个崛起中朝阳行业，有着极为巨大的市场潜力，国内也成长出了一大批优秀的企业。但当前大多数国产试剂的质量与国外一些大型厂家，如罗氏、雅培、电化生研等相比，还有不小的差距，这非常不利于国产试剂企业的发展。因此，工信部在11月17日发布的《产业关键共性技术发展指南（2015年）》中，将如何提高试剂的精确度和质量稳定性列为需要大力发展的产业共性技术之一。在此，笔者已普通生化试剂和免疫试剂为例，浅谈一些体外诊断试剂质量控制方面的看法，均为个人视角，如有错误之处，敬请指正。
笔者认为当前国产试剂在质量控制方面最根本的问题在于配方开发、设计转换和生产过程的关键步骤的缺失。简言之，很多厂家在开发产品时往往只重视满足性能宣称，而忽略了三个阶段的很多关键细节。试剂的质量控制，应始于配方开发之时，贯穿于从立项到出厂整个过程中，绝非仅仅依赖于QA和QC的作用。下面笔者就将在整个质量控制过程中的不同阶段可能存在的误区展开详细的叙述：
1配方开发阶段
Joseph.M.Juran在其经典著作Juran on Quality by Design:The New Steps for Planning Quality into Goods and Services中，提出用“质量源于设计”这一综合准则来进行产品的质量控制。在制药工艺中，这一准则被奉为金科玉律，而该准则同样适用于诊断试剂领域。配方研发人员首先是一种试剂的设计师，而不只是性能的调试员。配方开发方案的设计，是需要与后续的生产结合起来的设计。首先，开发出的试剂是满足生产条件的；其次，开发出的配方，在生产过程中可能产生的潜在风险，是可以规避掉的。例如免疫试剂的开发，有些步骤需要考虑对抗体或抗原活性的影响，即必须结合将来可能的实际生产过程中会出现的各种问题来验证蛋白的耐受性。只有预先的精确的设计，才能确保配方开发阶段的质量控制不出问题。这需要研发人员一定要有较强的产品意识。
除此之外，开发阶段的质量控制，还有一个极为关键的要素，就是关键物料属性的质量控制。一个好的配方专家，一定是个好的测试人员，但这种测试绝不能只限于试剂在生化分析仪、免疫分析仪上的性能测试，同时应该尽可能借助其它检测仪器，去了解关键物料的属性。也许来料检验是生产质检部的工作，但研发人员更有必要去了解物料在试剂配方中的属性，例如，很多试剂中都会存在表面活性剂，大多数研发者用其来消脂或者増溶酶类，甚至不得已时会用多种表面活性剂进行复配。但很少有人会去做个最基本的相图去了解其基本性质，离子强度、温度的改变，对非离子表面活性剂稳定性会不会有影响？有无考虑其吸附作用？有无考虑复配时在溶液中复杂的状态？如果对关键物料属性不够了解，如果生产或者运输过程中发生种种问题，往往难以排查。
配方开发过程中的质量控制，还有一个非常重要的问题，就是配方设计时要充分考虑配方的各个物料参数是否“安全”的问题。如前所述，一些研发人员在考察物料的单一因素作用时，习惯于设置较大的浓度梯度进行筛选。几个单因素调试完毕后，某一特定浓度下满足全部指标性能时即宣告大功告成。但此时的试剂性能并不一定处于最稳定的状态，而是稳定的边缘。这时，一个微小的不可控因素就有可能打破这种稳定。这种不可控甚至难以重复，这样出现质量问题时往往很难排查。当然，笔者并非建议做完单因素后去做一个DOE，这不现实。即增加了研发成本，试剂的灵敏度与精密度，反应度与稳定性等的天然对立往往也很难找到一个最优条件。但配方开发阶段应该去寻找各个参数一个相对安全的“区域“，并将这个区域提供给设计转换人员。这个过程在开发过程中即可以实验，不会增加时间或经济成本。
2设计转换阶段
如果说配方开发阶段的质量控制更多情况下是一个静态的过程的话，设计转换阶段更多的则是动态的控制过程。顾名思义，设计转换阶段可以分为两部分：工艺设计验证和工艺转换。
工艺设计验证更多的是与配方阶段的对接，最核心的部分是可行性验证，如极端情况验证、调配风险控制，甚至对配方参数进行进一步的优化。此时，模型设计是一个很好的方法。例如，某些试剂配方中会有化学反应的发生，我们完全可以将其抽象为一个有副反应发生的化学反应的化工产品。如何控制副反应的风险？找到核心问题后模型的建立就是水到渠成的事了。
而工艺转换更侧重于后期跟生产的结合，要做好至少有三点，放大方法的建立、批间差控制，与生产过程的匹配。放大方法的建立需要注意的有很多，因为是动态的过程，对试剂而言最重要的还是三大传递的放大，即动量传递、质量传递和热量传递的放大；批间差控制包括小试批间差、放大后批间差控制，这对设计转换人员综合素质要求较高，要求设转人员将任何可能导致批间差的物理或化学因素都要排查并解决。另外，需要与生产过程匹配的细节非常多，很多都是质量控制的关键要素。放大和匹配都需要建立模型进行模拟验证，由于篇幅所限，在此就不做赘述了。
3生产阶段
生产阶段的质量控制最核心的内容在于大量数据的积累和运用。前两个阶段的质量控制依旧是基于小规模实验和产品知识的，即使做过生产匹配性验证，可能依旧会存在很多意想不到的问题。此时，试产阶段的实验设计变得尤为重要，将直接为下一步的工艺路线提供依据。试产过程会发现大量问题，每批试产间应预留充足时间去检测CPP和CQA。
生产阶段质量控制的另一大环节，是生产异常情况下的信息收集。生产中的异常，有助于发现隐藏的工艺参数。如果没有及时而详尽的记录，很难去排查原因进行工艺改进，不但异常会重复发生，甚至还会发生关联性的故障。例如，生化试剂生产中出现的沉淀现象，可能不仅仅与过滤参数有关，来料的差异，物料的存在状态都有可能导致这一现象。此时，很多企业会只把原因简单归结于过滤问题，如果排除掉过滤问题就立刻着急进行配方改进，其实，在此之前查阅生产记录、借助现代分析工具进行沉淀分析，都是非常有必要的。
生产阶段的质量控制，最容易被忽视的问题其实是正常生产过程中的数据记录，一批试剂生产出来之后，只要质检合格，生产记录可能就被存档，没人去关注了。这是一个很大的误区。世界上没有完全相同的两片叶子，同样，再精确的工艺参数也不可能生产出两批完全相同的试剂。也正因为如此，我们也有无限的空间去尽量修正我们的工艺。批间差的减小方法，很可能就隐藏在这些正常的生产记录和测试数据中。例如，试剂生产过程中pH的变化，可能与生产过程中的诸多细节有关，微小的差异不会导致性能问题，却有可能引起批间差。我们需要从数据分析中防微杜渐，从数据分析中精益求精。
上述论述仅就试剂从开发到生产过程中的几个环节展开论述，像运输等同样不可忽视的关键要素就不再一一分析。简言之，试剂质量的控制，体现在每一个关键环节的设计理念里，体现在对细节的把控上，同样体现在各个职能部门之间联系的紧密程度中，研发人员需要一定的产品意识，生产人员需要一定的研发思维，设计转换人员需要起到枢纽作用。各个环节保证不会脱节，才能实现对质量的真正把控。
