细胞治疗产品从供者采集到受者输注的全流程涉及多环节操作，任何一个步骤的偏差都可能影响产品质量与患者安全。AABB CT 标准 “过程控制” 章节（5.0-5.1.2.3.1 条款）围绕 “受控条件” 与 “能力验证” 两大核心，构建了覆盖过程设计、执行监控、质量验证的全链条管理体系。这一体系不仅明确了 “必须控制什么”，更细化了 “如何控制”，为细胞治疗机构提供了从政策制定到实操落地的完整指引，对解决当前行业中 “过程不规范”“检测结果不可靠” 等痛点具有关键意义。
标准 5.0 开篇即明确过程控制的目标 —— 通过识别、设计、变更和确认关键政策与程序，确保细胞治疗产品、服务及患者医疗质量可控。这一要求体现了 “质量源于设计”（QbD）的理念，将质量控制前移至过程设计阶段，而非仅依赖终产品检测。
5.1 条款进一步细化了 “受控条件” 的四大核心要素，构成过程控制的基本框架：
一是标准化文件支撑（1），要求供者筛选、细胞制备、产品输注等所有医疗活动必须依据经批准的政策、流程和程序（SOP）开展。例如 CAR-T 细胞制备需严格遵循 “激活 - 转导 - 扩增” 的标准化步骤，每个环节的操作参数（如培养温度、细胞密度）需在 SOP 中明确，避免人为操作的随意性。
二是全流程合规性保障（2），强调不仅要遵守内部制度，还需符合外部标准（如国家药监局《细胞治疗产品生产质量管理指南》）。当出现偏差时，需启动第 7 章的偏差处理程序，例如细胞培养过程中 CO₂浓度超出设定范围（±0.5%），需立即记录偏差、评估影响并采取纠正措施。
三是人员能力匹配（3），要求所有操作由经培训且能力验证合格的人员执行。例如细胞分选操作人员需通过理论考核（如流式细胞仪原理）和实操评估（如分选纯度≥95%），确保具备胜任能力。
四是资源环境适配（4），需为过程执行提供适宜的设备（如 Class 8 洁净室）、物料（如无血清培养基）和工作环境（如温度 18-26℃、湿度 30%-60%）。某干细胞实验室通过严格控制这些条件，将细胞污染率从 8% 降至 1.2%，印证了资源环境控制的重要性。
5.1.1 条款聚焦细胞治疗的两大质量风险 —— 污染与产品特性改变，要求机构建立针对性防控机制，这是过程控制的核心落地要求。
污染防控体系需覆盖物理（如微粒）、化学（如消毒剂残留）、生物（如细菌、病毒）污染的全维度。具体措施包括：
- 设立分级防护流程：细胞采集环节采用无菌穿刺技术，制备环节在生物安全柜内操作，储存环节使用无菌冻存管并定期监测液氮罐微生物负荷。
- 实施过程监控：每批次细胞产品需进行 endotoxin 检测（≤0.5 EU/kg）、无菌试验（培养 14 天无微生物生长），确保污染风险可控。
产品特性保障则需维持细胞的功能、安全性、纯度、效力和完整性：
- 明确可接受标准：如造血干细胞产品的 CD34⁺细胞含量≥2×10⁶/kg 受者体重，活细胞率≥90%。
- 监控关键参数：细胞培养过程中每日监测细胞浓度、存活率，冻存过程中记录降温速率（如 - 1℃/min 至 - 80℃），确保产品特性稳定。
- 应用统计技术：通过过程能力分析（CPK≥1.33）验证细胞活性检测的稳定性，利用控制图监控培养基 pH 值变化趋势，提前识别潜在异常。
C5.1.2 及下属条款构建了实验室检测能力的外部验证体系，这是确保过程控制数据可靠的关键机制。
强制参与外部能力验证是核心要求。在美国，实验室需按 CLIA 法规（42 CFR 493.1236）参加 CMS 批准的能力验证计划（如 CAP 的细胞治疗检测项目）；在无外部项目的地区，需与至少一家外部实验室进行结果比对（5.1.2.2）。验证频率为每种分析物每年至少 2 次（5.1.2.2.1），涵盖细胞计数、表型分析、微生物检测等关键项目。
结果审核与偏差处理机制确保验证有效性。能力验证结果需由医学主任或实验室主任审核（C5.1.2.3），若结果不合格（如细胞活性检测偏差超过 ±10%），需立即启动调查：分析原因（如试剂过期、人员操作错误）、采取纠正措施（如更换试剂、重新培训），并验证措施有效性（5.1.2.3.1）。某细胞治疗中心曾因流式细胞仪校准偏差导致能力验证失败，通过更换校准品并加强操作人员培训，3 个月后验证结果恢复合格。
这一机制的价值在于通过外部第三方评估，打破 “自说自话” 的质量盲区，确保实验室检测数据的准确性和可比性，为过程控制提供可靠的决策依据。
将过程控制标准转化为实际操作，需机构构建 “文件 - 培训 - 监控 - 改进” 的闭环体系：
- 文件体系建设：制定分层级的文件（质量手册→程序文件→SOP→记录表格），明确每个过程的操作步骤、参数范围、责任人及记录要求。
- 培训与考核：针对不同岗位设计培训内容（如洁净区操作、设备校准），通过理论 + 实操考核验证培训效果，确保人员掌握控制要点。
- 实时监控系统：采用数字化工具（如 IoT 传感器）实时采集关键参数（如培养箱温度、冰箱湿度），设置自动报警阈值（如温度波动超过 ±1℃），实现异常及时响应。
- 持续改进机制：定期回顾过程控制数据（如每月分析偏差率、能力验证合格率），通过根本原因分析（RCA）识别体系漏洞，例如发现某批次细胞活性下降与培养基批号相关后，优化供应商审计流程。
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