以应用场景为起点，以生产车间为终点，从理论的角度去思考问题，认真做对每一件小事，相信你也能开发出出色的产品。 比如，在过去的2023年，就有106个IVD产品在国家局终止注册，29个不予注册。而2023年，国家局批准的体外诊断产品有多少个呢？也就是说，每四个在国家局申报的IVD产品当中，就有一个无法上市。这还是走到接近上市的产品，而在产品立项到上市的过程当中，夭折的产品，更是不计其数。带着这个问题，我和一位行业内产品开发大佬进行了一番长谈。能在10年内从零起步，将产品干到和罗氏一样的水平，绝对是研发大佬。谈完，我才意识到，原来产品研发有这么多的故事，产品研发的事情，要这么干。我把这些故事、案例和收获，整理在这篇文章当中，分享给你。希望能帮助你对产品研发有更清晰的认识。产品研发，不是一下干一件大事，而是做对一系列小事。有的时候，被测量始终没有办法检测出，或者，检出的量值总比其他人家的试剂盒要低一些。抗原抗体、化学试剂什么都换了一轮，但始终没有起色。这也许，是你在试剂开发开始前，没有做固相非特异性吸附（Non-Specific Binding，NSB）研究。无论是做蛋白检测还是核酸检测，塑料件对被测量都会有吸附作用，吸附作用可能发生在加样枪头、储存容器，甚至反应容器当中。非特异性吸附是始终存在的，关键是它会带来多大的影响。所以，在确定了自己试剂盒的被测量之后，首先就要评估验证一下，这个被测量在目前的这些塑料件当中的非特异性吸附的情况。而且，非特异性吸附这个属性，在产品开发的时候，也可能不是一个负面影响。这就是产品开发当中很小的小事，做对它，就会带来好处。实际上，在产品开发过程当中，我们真正需要面对的大事，屈指可数，而真正需要面对的，往往就是这样一系列的小事。而客户为什么要买你的产品，那肯定是因为它能解决客户遇到的一些问题。但很可惜的是，在IVD产品开发过程当中，对客户需求的调研工作，往往很缺乏。如果在产品设计的早期，没有和客户进行有意义的沟通，那就无法满足客户的预期。当然，很多时候，单个客户很难说清楚他的需求是什么，又或者他所说的需求只是他个人的特殊需求，所以，就需要多沟通一些客户，并且，去实地考察，来实现有效的沟通。而且，缺乏和客户的沟通，容易导至没法设定产品的性能优先级，或者，设定了错误的产品性能优先级。例如，对于一个特定的分析物来说，其功能灵敏度可能比测量范围更为重要。但产品本身，是妥协的艺术，搞全都要的产品，往往最后卖不出去。最后，我们需要意识到，现在的IVD产品，已经不是一个简单的试剂调配了——当然，可能胶体金产品还是相对简单一些——而是一个非常复杂的检测体系。因此，如果计划不周全，很多相关方的要求未能及时满足——比如，药监的政策——以及在产品开发过程当中可能会出现的方向上变化——就好比22年年中给新冠产品立项——都会影响到产品的上市日期。而如果我们没有进行详尽的客户场景调研，所有的需求，来源于对技术的理解，或者是经验的猜测，就会把这个问题成倍的放大。因为技术和经验的变化，相当的快，而做为生命周期长达二三十年的IVD产品，其基石必须建立在那些变化更加缓慢的东西——客户需求上面。对于很多研发人员来说，都会在某一项特定的技术方面有专长。但是，这一项特定的技术往往被看的特别重要，以至于会认为其他技术，在产品当中无足轻重。更糟糕的是，这项特定的技术，并不是由客户需求来驱动的。所以，打开你的技术格局，在最广泛的意义上，技术能力包括让产品满足客户需求的所有方面。对于免疫测定来说，技术能力要包括检测技术、检测方法学（一步法与两步法）、抗体选择（分析物亲和力和特异性）、连接方法、洗涤缓冲液、标本稀释液、移液准确度和精密度、机械运动、检测时间和温度控制。做为一个开发人员，只有当你了解这些组件对检测性能的影响，才能在开发过程当中，做出合理的权衡。在在考虑设备与试剂的相互作用的时候，这一点尤其重要。只有当研发人员能够了解了这些组件对检测性能的影响，才能在开发过程中做出合理的权衡。比如免疫测定分析仪内的温度控制对试剂盒的性能很重要，那它有多重要？你是否认为移液准确度是一个关键指标，但它有多关键？只有在研发人员将设备参数（如温度）的变异与检测、控制或检测组合值的变异联系起来时，才能明确的知道，数值是多少。由于有许多设备控制的参数可能会影响一个给定的测定的方差，测定研发人员面临的挑战是确定哪些参数更重要，并且还要确定它们的重要程度。对于IVD产品来说，只谈单一技术，其实不解决任何问题，还有可能，带来新的问题。这句小米雷军的经典名言，其实点破了产品最重要的一点。这个认识，可能和不少研发人员的认识不同，因为对于很多研发人员来说，在实验室里面调好了产品，那整个研发过程，就结束了。但是啊，如果一个产品不能大规模生产，那么，它就失去了产品的属性，而变成了艺术品。所以，无论对应用场景有如何准确独到的理解，又或者技术能力领先其他企业一个时代，但如果生产过程不可靠，一切都是徒劳。正如有许多因素驱动技术能力一样，也有许多因素驱动可制造性。对于固相载体和结合试剂来说，pH值、蛋白质浓度、离子强度和连接剂浓度，以及用于钝化固相载体的包衣条件和结合的偶联化学，通常都是重要因素。同时，还需要对固相载体以及试剂稀释液给与关注，它们有时对稳定性、减少NSB和增强信号都很重要。而造成这些影响的重要因素就包括蛋白质、洗涤剂、pH值、离子强度和其他制剂。实际上，由于在开发免疫测定时，通常会遇到很多变量，这个时候单因素实验法就显得有些力不从心。多因素实验方法，也就是试验设计（Design of Experiment）就成为更合适的选择。在确定测定性能的关键驱动因素、最佳浓度和反应条件，又或者是明确一个或多个关键驱动因素之间相互作用这些方面，它是首要的选择。而上面所谈到的这些因素，也就是对生产最重要的控制因素，是能够大批量生产的关键。对于IVD产品开发来说，不是应该从经验的角度来思考问题么？IVD产品开发已经变得非常复杂，而在开发一个产品时，是需要把所有问题都解决的，在这种情况下，很容易忘记什么是重要的。举例来说，所有的测定都是测量分析物（抗体或抗原），在检测性能中更重要的是它们的浓度，而不是检测信号。从数学的角度来讲，检测信号是因变量，而浓度，是自变量。换句话说，检测信号实际上是为了帮助我们定量的理解样本当中分析物的浓度情况而存在的。因此，对于信号来说，3%的CV值可能挺起来不错，但是，它可能会转化为20%的浓度CV值，这是由剂量-反应关系决定的。如果在开发定性试剂的时候，我们将关注点落在如何减少检测信号的CV上的话，那么就一定会追求将浓度变化所转化而来的信号值增大。比如说，浓度每增加1单位，检测信号值就增加10单位。这是由于CV公式本身的特性带来的，因为CV是百分比，也就是相对值，所以，CV本身会随着数群均值的增大而减少。但是，在临界值附近的变化绝对值，实际上是增大了很多的，而定性试剂的临界值判定，是用绝对值来判断的。也就是说，通过降低IVD试剂在临界值附近的CV，会导至临界值附近样本的绝对值波动加大，进一步导至临界值附近的假阳性和假阴性数量增加。而要想了解这些情况是否有可能发生，就必须从理论的角度去思考问题。因为在实际开发当中，我们将要面对的是各种各样的情况和可能性，但如果不能够给出某种形式的定量理论解释，是没有办法去评估这种情况的，更不要说改进了。而从理论的角度思考问题，就是要将已知的科学原理应用于作用机制未知的问题。它涉及到可视化的物理相互作用，也是体外诊断产品机制和性能原因的基础。从理论的角度看产品研发，就是让研发人员能够在实验前对实验结果进行预测，然后可以通过实验结果，来完善自己的开发思路，用时髦一点的话说，就是数学建模。这样，研发人员才能避免一些不必要的实验——产品开发成本并不低——还能对所开发产品的工作原理有更深的理解。比如，在免疫测定试剂方面，可以利用这种理解的关键领域就包括抗原-抗体结合和动力学、抑制样品介导的干扰、固相载体试剂和结合试剂的设计和制造、检测限和信号产生、以及试剂与设备的相互作用。自从NMPA将EP系列文件的要求引入国内之后，研发往往会面对一个困境——是否需要每一步验证都做这么复杂？对于很多尚不确定方向是否合适，或者说尚未定型的产品而言，贸然进行最大化的EP验证试验，是不合适，也是不现实的。就算是一些之前常见指标，比如临床特异性和临床灵敏度，如果每修改一点方案，就要对数百个，甚至数千个样品进行评估，这样的研发人员很快就会被老板扫地出门。对于临床特异性，我们可以使用群体阴性样本和独立阴性样本进行比较来进行评价。群体阴性样本是一个包含30份阴性样本的组合，其中每份样本都来源于一个独立的个体，而且每次检测只做一次。而独立阴性样本则来源于一个独立的个体，但是每次检测的时候要做30次。然后，可以将两个数群的均值和SD值进行比对来进行评估，复杂一点的话，我们可以做数群配对t检验。如果两者不一致，比如说，同样一个试剂盒在不同的标本类型当中产生的轮廓不一样，又或者群体阴性样本的分布比独立阴性样本要大很多，那也就意味着，NSB是存在的。如果观察到群体阴性样本出现长尾状分布时，尤其如此。在这种情况下，就需要对测定方案、结合物、固相载体、稀释液等做进一步的研究，来尽量减少NSB的存在。当然，如果能先识别出一些NSB的位点，那么就更能让人了解应该如何下手进行修改。比如，对于基于微粒的检测，如果省略粒子时NSB减少，则怀疑是结合物-粒子的相互作用；相反，如果NSB在有或没有粒子的情况下是相等的，则可能涉及结合物-样品的相互作用。同时也要注意，颗粒-标本-结合物的相互作用也是有可能发生的。颗粒与结合物的相互作用可以通过蛋白质的包被、结合物稀释液的改变和/或消除结合物和颗粒的稀有试剂成分之间不需要的交叉反应（通过稀释液的改变或很少情况下的试剂纯化和修改）来消除。颗粒-样品-结合物之间的相互作用则可以通过用蛋白质包被/涂抹、添加螯合剂、改变颗粒或结合物稀释液和/或结合物重新配制来消除。而对于结合物与样品间的相互作用，则可以通过添加蛋白质或动物血清和/或结合物稀释液的修改来消除。临床灵敏度与分析物真正指示疾病或健康的固有能力有关，也与能够在这些状态之间的分界点处，准确测量分析物的能力有关。在这里就衍生出了一个新的概念，分析灵敏度，也被称为检测限（LOD），它被定义为在95%的置信度下可以检测到的分析物的最低浓度，主要用于对患者中存在但健康人中没有的分析物。因此，有不少人认为这是一个糟糕的性能指标——适用面窄，而且经常容易和临界值这个定义弄混。事实上，功能灵敏度——定义为运行间精密度为20%的分析物浓度——是一个更好的指标，它表明一个给定的试剂盒对低浓度分析物进行定量的能力。但是，在产品开发早期，LOD却是一个不错的指标，因为它很容易确定，而且通常与功能灵敏度成正比。在这其中，SD为零或负校准品（OD、速率或计数）的标准差；B为B（低）校准品的测定值（OD、速率或计数）；A为零或负校准品的测定值。首先，如果低值校准品（B）和零或负校准品（A）之间的差值是一定的话，我们就需要尽量减少零或负校准品的SD值，这样临床灵敏度会更好。其次，如果零或负校准品的SD值是一定的话，那么最好能拉开低值校准品（B）和零或负校准品（A）之间的差值，这样临床灵敏度会更好。这也就是说SD与B-A的比率决定了我们开发产品的临床灵敏度情况。回顾这些年做产品开发，大佬说，他自己的心法始终没有改变。不应该根据自己拥有的东西，比如技术水平，来确定产品本身的性能规格要求，恰恰想法，应该根据客户的需求来确定。比如说，临床灵敏度要95%，精密度CV要小于10%，稳定性要2-8℃保存12个月等等。还需要注意一点，当把设计输入转化到产品性能规格当中去的时候，产品的性能规格要求还要更严一些。在这里，我们还需要特别注意一点，要用生产来评价产品是否研发成功。需要注意，生产过程并不是仅仅包括配料等工艺，还需要包括QC方案。如果生产过程中发现不满足性能要求的问题，那首先应该重复检测，或者对QC方案进行评价，看是不是这里除了问题。如果不是，但产品在性能规格要求上是有一些波动，那么继续考虑产品可能整体设计是合格的，但是有一些组分还存在问题，需要整改。但是，如果在生产过程当中，整体明显失去控制，那么可能就需要对生产流程整个重头来过，这也意味着产品要重新研发了。实际上，在这些年的开发经历当中，因为对产品开发的理念和别人有些不同，经历了质疑到认可的一个漫长阶段。因为我在他身上看到了一种精神，他对每一件事，都会认真的琢磨，而不是简单的说，这个不好。当他把每一件小事都琢磨透之后，放在一起，就能做成大事。也就是我们常说的，产品研发，不是一下干件大事，而是做对一系列小事。今天，我们在这里讲了很多案例，拆开看，全都是细节，全都是很小很小的“小事”，也希望能给大家一些启发。
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