1. FDA筑起“美国优先”收费壁垒：MDUFA VI（2028-2032财年）最新方案正式出炉，通过提高美国海外企业注册与申报费来“割韭菜”，并剥夺无美国税表企业的小企业减免资格。
2. EMA收紧欧洲断药红线：处方药企业必须在2027年中期前强制执行药物短缺防范计划，一旦官方抽检，企业必须在48小时内交卷，无延期缓冲余地。
3. 行业动态：美国注射剂协会（PDA）刊文认为，AI技能提升已经正式跨过“IT信息化”的边界，成为一项GMP岗位的必要能力。
FDA与医疗器械行业代表等商定的第六代医疗器械用户收费法案（MDUFA VI）细节正式落地。FDA 代理局长Kyle Diamantas在行业会议上直言，新政将改善上市前监管审查，并通过向外国公司收取“其应得的份额”，来补贴美国本土医疗技术企业的竞争力。
新法案中，超过三分之二的FDA费用将由企业年度注册费支撑。美方企业的申报与注册费用将保持持平甚至下调，但非美国本土（无美国纳税申报表）的海外企业，将直接被剥夺申请小企业费用减免的资格（原本可享受降至总额25%的小企业优惠）。
在审评时限上，由于绝大多数审评目标的达成率已在90%以上，时限已逼近物理极限。因此，MDUFA VI转向“死磕一致性、提高透明度与优化缺陷沟通”。这其中最核心的工具是新增的“聚焦随访预提交通道（Focused Follow-up Pre-submission, FFP）”。企业在提交初次预申报后，可在45天内通过该通道对特定技术疑问获得官方的精准聚焦解答。该通道硬性落地截止日期设在2027年12月30日。
洞
洞察：出海药企及医疗器械企业必须认清“美国优先”这一政治现实。由于无法再享受美国税表带来的小企业规费减免，出海注册成本将硬性上升。
图：FDA研讨MDUFA VI收费细节与框架
https://www.raps.org/resource/mdufa-vi-deal-promises-to-boost-domestic-priorities-review-consistency.html
FDA发文，对检查与调查办公室（Office of Inspections and Investigations, OII）的现代化改革细节进行了深度披露。
此前，行业内流传着一个极其令人焦虑的流言：认为此轮OII改革是为了节约成本而“回归通才（Generalists）”。所谓“回归通才”，即让同一个检查员既看食品又看药品、医疗器械。在这种传统的非特异性监管模式中，检查员缺乏特定领域的深厚技术积淀，面对现代复杂的无菌制剂、基因与细胞治疗等高壁垒产品，容易出现生搬硬套清单的问题，导致现场一致性极差，无法有效识别隐蔽的数据造假行为。
对比分析来看，FDA此轮检查模式重组的核心特征：
旧有模式的弊端：传统的通才监管无法应对当前高度网络化、地理分散且技术模块化的现代药品供应链，往往导致在复杂的现场GMP挑战中无法提供可信赖的评估。
下一代OII专业工作模型：FDA强调，新改革绝非走向“通才”。相反，FDA正在通过建立检查事务委员会（Inspectional Affairs Council, IAC）作为跨部门的最高决策大脑，协调各审评中心与现场检查部门的判定标准。下一代OII模型旨在通过拓宽检查员的能力，加深其在特定细分技术上的专业深度，并创造更好的职业晋升通道，从而解决人才流失问题。
洞察
洞察：药企面对的FDA现场检查将变得前所未有的“快、准、狠”。面对拥有审评中心实时数据同步和IAC协调支撑的专业化检查官，企业须能经得起深度的底层逻辑挑战。
图：FDA公布下一代OII检查重组计划，强调专业化人才培养路径与IAC协调机制
https://www.fda.gov/news-events/fda-voices/investing-fdas-inspectional-enterprise
FDA正在全力推动建模与模拟等计算医学在审评中的权重。8月4日，FDA正式向全球行业利益相关者发起信息征求，为筹建“定量医学创新网络（Quantitative Medicine Innovation Network, QMIN）”收集创意。该项目旨在搭建一个跨学科、跨领域的合作平台，深度整合数学、计算模型、生物学数据以及临床统计。
QMIN项目的核心推手是FDA药品评估和研究中心（CDER）于2024年成立的定量医学卓越中心。它的使命是通过新型计算模型和统计工具，加速药物发现，优化临床给药剂量，并在根本上减少/替代行业内的动物实验（NAM, New Approach Methodologies）。
洞察
洞察：计算医学和新型算法（NAM）在注册申报中的引入，可能是出海药企弯道超车的技术红利点。国内研发团队可考虑提早布局建模与模拟团队，在IND和临床早期与CDER的卓越中心建立联系。
图：FDA发布定量医学创新网络（QMIN）信息征询公告，聚焦计算科学与建模模拟
https://public-inspection.federalregister.gov/2026-15887.pdf
欧洲：供应链防火墙硬性筑起，重症新药开发绿色通道开启
EMA本周发布了药物短缺防范计划（Shortage Prevention Plans, SPP）最新指南，这标志着欧洲在“强监管断药”的道路上迈出了历史性的一步。
根据欧盟最新修订的医药法案第117条的强制规定，所有欧盟处方药上市许可持有人（MAH）必须在2027年中期之前，为其持有的每一款产品维护一套完全独立的药物短缺防范计划（SPP）。如果欧盟委员会认为有必要，这一硬性红线还可能进一步扩大。
这绝非流于形式的纸面游戏，因为新指南中设置了极其严酷的“闪电抽检”条款。一旦接到调阅指令，MAH必须在2天（48小时）内提交完整的SPP复本。
每一份SPP必须包含完整的产品详细信息、短缺具体常态化预防措施、系统性供应链风险评估）、基于产品特性的药物短缺风险等级分类。
洞察：过去药企出海欧洲往往只关注GMP合规，而忽视了供应链的“韧性合规”。这不仅是一份2天交卷的行政报告，它意味着出海药企从今往后必须在欧洲建立实时的、全供应链可视化追踪网络，对两级原料药和辅料供应商设立常态化的备用产能。
图：EMA 官网发布药物短缺防范计划撰写规范指南
https://www.ema.europa.eu/en/documents/regulatory-procedural-guideline/guidance-industry-implementing-shortage-prevention-plans-spp_en.pdf
欧盟正在努力扭转非临床阶段因缺乏指导标准而导致新药开发卡壳的被动局面。8月6日，EMA发布了一项公开咨询，计划对用于治疗严重虚弱或危及生命的疾病的非临床开发流程进行大幅精炼。
目前，只有肿瘤领域可以通过 ICH 的 S9 指南享受极高的审评提速通道。而非肿瘤的重症新药开发，如果想偏离标准的常规毒理要求，此前只能依据 ICH M3 指南中对严重疾病灵活性的原则性提及，依靠一事一议的方式向EMA申请。由于缺乏细化的执行标准，这造成了评估决策的严重不一致。为此，EMA提出利用在新冠疫情期间建立的快速非临床安全性评价的成功实战经验，发布一份系统性的行业指南：
引入证据权重法（WoE）评估模型，允许开发企业借用同类在研或成熟平台的已有安全数据来代替部分重复的动物毒理测试。
大力推广新方法学（NAM）以完全替代、减少和优化（3R原则）动物试验在重症治疗非临床研究中的比重。
洞察
洞察：这一改革将降低重症与罕见病创新药物在欧洲进行非临床开发的成本和时间。研发企业在制定欧洲注册策略时，可使用WoE 和NAM进行方案设计，在非临床早期阶段与EMA取得共识。
图：EMA 针对严重虚弱及危及生命疾病的非临床提速路径概念文件
https://www.ema.europa.eu/en/documents/scientific-guideline/concept-paper-development-reflection-paper-non-clinical-requirements-severely-debilitating-or-life-threatening-diseases_en.pdf
欧洲药品质量管理局（EDQM）本周打响了针对二甘醇（DEG）和乙二醇（EG）有毒杂质零容忍监管阻击战的又一枪。该局正在对《欧洲药典》中的聚乙二醇（Macrogols/Polyethylene Glycol，包括12个不同分子量级别）标准专论展开重大技术升级咨询。
背景信息与致命毒性：EG和DEG是高毒性杂质，曾因不法供应商掺假，在多个国家引发数百名儿童急性肾衰竭惨死的惨剧。因此，检测精度的提升具有直接关乎生命的极高紧迫性。
检测技术升级：为防止该悲剧重演，欧洲药典推出了全新的气相色谱分析程序，强制要求使用毛细管色谱柱，并必须通过衍生化步骤以及使用内标法对待测物中的极微量杂质进行精密定量。这并非孤立动作，而是继近期修订的丙二醇、甘油专论修改，以及正在推进的液体山梨醇、麦芽糖醇检测升级等一系列系统性清扫工作的一部分。
设立硬性限量：将原本粗放的“EG+DEG联合总量控制”废除。取而代之的是，针对乙二醇（EG）设立620 ppm的硬性单项上限，针对二甘醇（DEG）设立0.1%的硬性单项上限。该咨询通道将于9月30日关闭。
洞察：对于出口企业，一旦生效，这是一份没有回旋余地的技术红线，将对聚乙二醇以及衍生辅料、制剂出口企业产生影响。
图：针对 聚乙二醇中 EG/DEG 分析测试技术升级，欧洲药典发布修改意见公示
https://www.edqm.eu/en/-/new-control-of-ethylene-glycol-and-diethylene-glycol-in-macrogols-1444-published-for-comment
行业动态：数字化GMP与核心操作的合规深水区
制药行业不能再把人工智能（AI）看作一个纯技术概念了——它现在已经演化成了一项必须受到 GMP 严格审计控制的岗位专业能力。本周，美国注射剂协会（PDA）发文论述：在2026年FDA开出的一张警告信中，监管机构极其严厉地批评了某药企在没有经质量人员复核的前提下，直接由AI系统生成药品质量文件并用于指导GMP放行决策的行为。这代表着全球监管机构正式将无监管AI使用判定为严重的GMP失控项。
针对这一趋势，国际药监网络于2026年1月联合发布了《药物开发良好AI实践指导原则》。该原则指出，AI在GMP全生命周期中的运用必须严格遵循：人在回路设计、基于风险的监管、GxP对齐、数据治理以及生命周期全管理。
药企当下必须推出分级的“AI GMP岗位技能提升”五级路线图：
1.认知级：理解算法的局限性、幻觉和在制药中的合规红线。
2.安全使用级：掌握敏感和保密工艺数据的脱敏与隔离机制。
3.功能级应用：能熟练并合规地用其进行偏差撰写、CAPA计划和审计清单生成。
4.治理级：对算法模型进行生命周期管理、验证与运行绩效监控。
5.转型级：培育能够持续输出符合 GMP 数据合规要求的内部专家队伍。
洞察：所有由算法输出的文件，必须在质量体系中留下由具备资质的人员手工验证与签发的审计追踪。
图：PDA 刊文《AI提升已经是一项GMP基本能力》
https://www.pda.org/pda-letter-portal/home/full-article/ai-upskilling-is-now-a-gmp-capability
国际制药工程协会（ISPE）本周正式发布了《制药用水、蒸汽与工艺气体采样良好实践指南（第二版）》。在药厂里，水、纯蒸汽和工艺气体直接与药品和设备接触。然而在日常GMP管理中，采样往往被视作纯体力的体力活。正是这种缺乏科学底层逻辑的工作模式，导致了行业大量的超标事件（OOS）和非控制性偏差调查。
第二版指南深度对标了FDA监管动向以及《美国药典》第 <1231> 章的核心期待，代之以一套强科学逻辑的控制体系：
解析污染非均匀分布带来的采样偏离：指南明确指出，水或工艺气体系统中的生物负载和内毒素并非均匀分布，一刀切采样无法代表系统真实情况。
重新界定取样阀设计与配置：从工程源头上规范了死角控制与阀门材质、灭菌对样本代表性的干扰干扰分析。
质控采样与工艺控制监测的分离：哪些杂质可以使用验证过的在线仪表进行连续监测，哪些必须依赖离线取样，指南给出了清晰划分。
力推“动态、基于风险的采样程序”：采样频次不应一成不变。新指南提供了利用历史趋势数据、使用点关键度、失效模型分析来动态优化、重新界定警戒限与行动限的科学统计方法。
洞察：QA和工程部门可关注公用系统（如纯化水系统）中不科学、不标准的手动取样习惯，重新用风险统计学方法评估使用点的代表性。
图：ISPE官网发布《制药用水、蒸汽与工艺气体采样良好实践指南（第二版）》
https://guidance-docs.ispe.org/doi/book/10.1002/9781969543050
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