回答：
➤➤基于患者安全性考虑设定可接受范围
对于患者安全性相关的项目一般都属于此类，比如外源污染物（比如无菌），许多工艺相关杂质（比如宿主细胞DNA残留、宿主细胞蛋白残留、内毒素等）。此类质量标准通常需要不低于药典的要求。
比如无菌，强制性要求，要求无菌检测必须显示细菌/真菌不存在，结果为“无生长”。
比如内毒素，如果注射剂量不超过每名患者每公斤每小时5 EU，则可设定生物药物的注射上限。
对于残留的宿主细胞DNA, 如果注射剂量不超过每剂量10 ng DNA（对于口服疫苗，注射剂量应不超过每剂量100μgDNA），则可以确定生物制药的监管上限。
对于残留的宿主细胞蛋白，生物药物没有官方的监管上限，但是对于重组蛋白和单克隆抗体，可以确定的上限不超过100ppm（即，不超过100 ng/mg蛋白）。
➤➤基于生产工艺性能设定可接受范围
对于纯度、效价等质量属性，通常可基于多批次产品的统计分析来设定可接受范围。对于可选择进行统计分析的批次，监管机构倾向于选择临床试验中使用的批次，不过，生产企业还可以考虑包括（1）生产规模但未用于临床试验的批次，（2）整个临床开发计划中的批次，以及（3）有时可以包含临床前计划或小规模批次开发研究。
◆最小值/最大值（Min, Max）
通过查看分析中包括的批次的值并选择两个极端值，可以设置基于最小值/最大值的范围。这不是统计方法，并且这种方法不是监管机构推荐使用的方法。
◆参考区间
也称为“ sigma规则”。Sigma（标准偏差）是批次数据在平均值附近的分散（扩散）的度量。平均值±2个标准差覆盖了批次数据的95.5％；平均值±3个标准差涵盖了批次数据的99.7％。使用平均值±3标准差确定的范围似乎是监管机构比较接受统计分析方法。
◆公差区间
这种统计分析与参考区间方法相似，但是它将概率（即置信度％）纳入了范围计算。这种方法认识到范围确定的不确定性随着数据集大小的减小而增加。通常，使用发布的公差区间表来确定一个范围，该范围包含了99％的生产批次数据，并具有95％的置信度。
基于工艺性能设定可接受范围，如果选择的批次数量有限，可能会导致统计计算的范围无法涵盖正常生产工艺的变异范围，因此基于临床试验研究结果设定可接受范围可作为一个重要的数据补充。
但通常用于临床II/III期的临床试验样品的批次很少，单纯基于这些批次的数据也无法有效设定可接受范围。临床II期一般会有剂量探索研究，这通常包含高中低剂量的临床试验研究，那么其研究结果可有效用于可接受范围的设定，尤其是产品的有效成分或产品相关杂质的可接受范围。
由于高剂量组受试者会暴露于比正常剂量组更高的杂质水平，在获得高剂量组受试者的安全性结果信息后，可使用高剂量组杂质的暴露制定正常剂量下的杂质可接受范围标准。同理，低剂量组的有效性数据也可以为有效成分含量的可接受范围设定提供合理的依据。Ulli Backofen博士在一次的公开报告中介绍了这种质量标准可接受范围设定的方法案例【2】。
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