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📰 综述：制药数字孪生与连续制造中的数据完整性失效：整合人为因素与模拟漏洞的ALCOA++框架 - 生物通

本综述聚焦制药数字孪生与连续制造中的数据完整性失效，提出以 ALCOA++ 为统一框架，将人为因素与模拟漏洞纳入风险分析。通过对 PubMed、Scopus、Web of Science 及监管数据库（FDA 483s、EMA 检查报告）在2020-2026年的相关事件进行范围综述，结合 HFACS 等人因分析，整理出248起事件的失效分类：65%为非同期数据、22%为不可追溯的模拟输入、13%为云同步导致的非持久化虚拟记录。为提升合规性，提出一个整合以人为中心设计、GAMP 5.2 风险评估、混合审计追踪及基于 AI 的异常检测的数字孪生框架，显著降低模拟失效率（约 68%）。文章首次提出连续制造中数字孪生失效的统一分类法 ALCOA++，并强调在去中心化制造网络中建立健壮的虚拟数据治理与进一步验证的需求，提供了数字孪生分类体系及面向设计、验证与治理的整合框架，以符合 ICH 的质量预期并促进监管沟通。该框架将数字孪生从实验性工具转化为质量源于设计（QbD）生态系统的核心、可审计且与监管要求相容的组成部分，支持持续工艺验证、技术转移与放行检测。未来研究需在去中心化网络、云计算与多供应链场景中对层级治理结构、数据完整性、模型生命周期、控制与变更管理进行压力测试，并关注 AI 伦理、透明性与可审计性在 GxP 环境中的落地。本文还提出在印度背景下的研究价值与应用路径，以及将仿生设计与数字孪生结合用于透皮给药、疫苗冷链等场景的潜力，强调跨区域的试点与治理机制建设。

🏷️ #数字孪生 #ALCOA++ #数据完整性 #制药合规 #去中心化

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