أطلق العنان للكفاءة: الاستفادة من الأداة الرقمية المناسبة لبناء المعرفة العملية وتبسيط عملية تطوير الأدوية

بقلم أنجولي بهانوت، مدير تسويق المنتجات، تطوير العمليات والتصنيع، IDBS

المدونة 1 من 3

على مدار نصف القرن الماضي، ركزت صناعة الأدوية الحيوية على جمع البيانات وزيادة المعرفة حول منتجاتها العلاجية - الانتقال من الأشكال التناظرية إلى الأشكال الرقمية وتوسيع مكتبة أدوات المعلوماتية المخبرية. وبمرور الوقت، تطورت هذه الأدوات لتتجاوز النهج الورقية التقليدية وتتوسع في مجالات مثل إدارة المخزون أو معايرة المعدات أو التحليلات الإحصائية - ولكن مع التركيز بشكل ضئيل على توثيق وإدارة العمليات والمعايير - وهي العوامل المسؤولة عن تحقيق منتج عالي الجودة.

انضم إلينا في هذه السلسلة المكونة من ثلاثة أجزاء حيث نكشف لماذا تحتاج صناعة الأدوية الحيوية إلى تحويل تركيزها إلى التقاط وإدارة والاستفادة من بيانات المعلمات والعمليات لخلق معرفة بالعمليات وتحسين تطوير الأدوية ونقل التكنولوجيا في نهاية المطاف.

طفرة تطوير العقاقير

منذ مطلع القرن العشرين، كان هناك طفرة في اكتشاف العلاجات ذات الجزيئات الصغيرة - وتميزت باكتشاف الأسبرين. وبحلول منتصف القرن، كان العالم يشهد ثورة دوائية. من المضادات الحيوية مثل البنسلين والستربتومايسين إلى العقاقير غير الستيرويدية المضادة للالتهابات مثل الإيبوبروفين والديكلوفيناك، كانت كل عام تجلب جزيئات جديدة إلى السوق.

في عام 1975 تقرير رائد بالتفصيل طريقة لتوليد كميات كبيرة من الأجسام المضادة وحيدة النسيلة ذات الأهداف المحددة. وقد مهد هذا الابتكار الطريق لمجموعة كبيرة من الأجسام المضادة أحادية النسيلة العلاجية والتشخيصية التي تم إنتاجها حتى الآن.

وترافقت هذه الثورة في مجال الأدوية مع إرشادات أكثر صرامة من إدارة الغذاء والدواء الأمريكية. في أعقاب فضيحة ثاليدومايد، فإن تعديل كيفوفر-هاريس للمخدرات لعام 1962 أن تثبت الشركات المصنعة للأدوية فعالية وسلامة منتجاتها قبل تسويقها. وقد تطلب ذلك توثيقاً شاملاً لجودة المنتج وسلامته وفعاليته.

وسرعان ما تبع ذلك ولادة أدوات المعلوماتية المخبرية لتلبية الحاجة المتزايدة لإدارة السجلات والعينات التجريبية مع الالتزام بالمطالب التنظيمية المتزايدة. الثمانينيات والتسعينيات شهدت المقدمة دفاتر المختبرات الإلكترونية الأساسية (ELNs) ونظم إدارة معلومات المختبرات (LIMS). في عام 1997 نشرت هيئة الغذاء والدواء الأمريكية 21 CFR الجزء 11وضع معايير لإدارة واستخدام السجلات والتوقيعات الإلكترونية في المستحضرات الصيدلانية. كانت هذه اللوائح، ولا تزال، أساسية في تمكين مصنعي الأدوية من الاستفادة من الحلول الرقمية لتبسيط أنشطة البحث والتطوير والتصنيع والتحقق من الصحة، مما يضمن طرح الأدوية الجديدة في السوق بشكل آمن.

منذ عام 2000، وافقت إدارة الغذاء والدواء الأمريكية على أكثر من 190 علاجًا بيولوجيًا (بما في ذلك الأجسام المضادة أحادية النسيلة والبروتينات والإنزيمات) وأكثر من 600 علاج جزيئي صغير (انظر مراجعة الطبيعة لاكتشاف العقاقير لمزيد من التفاصيل)، وما زلنا نشهد ارتفاعًا في تطوير العلاجات الخلوية والناقلات الفيروسية وقليل النوكليوتيدات أيضًا. كما تطورت وظائف وميزات شبكات ELNs و LIMS وغيرها من الأدوات المعلوماتية، مثل أنظمة تنفيذ المختبرات (LES)، لتخدم هذه الاحتياجات البيولوجية والتكنولوجية المتزايدة للمختبر اليوم - على سبيل المثال، للتكامل مباشرة مع أنظمة الأتمتة الكبيرة وأدوات تحليل الأدوية، أو إدارة دورة حياة المنتج للمنتجات العلاجية، ولكن لا تزال هذه الأنظمة لا تركز على تنمية المعرفة العملية. حاليًا، هناك ما يقرب من 100 شبكة ELN نشطة وأكثر من 20 نظام إدارة معلوماتية للمختبرات متاحة على السوقحيث من المتوقع أن تنمو هذه الأسواق بمعدل أكثر من 5.51TP2424T و 6.7% على التوالي، على مدى السنوات الخمس المقبلة.

النضج الرقمي لتسريع تطوير العقاقير

مع تزايد المنافسة العالمية، والطلب المتزايد على العلاجات المبتكرة المستهدفة، فإن الجداول الزمنية الأقصر للتطوير ونقل التكنولوجيا أمر ضروري. ويعتمد المرضى على وصول منتجات متسقة وعالية الجودة إليهم على وجه السرعة، وهو ما لا يمكن تحقيقه إلا من خلال إعطاء الأولوية لمصنعي الأدوية للرقمنة والأتمتة للتخفيف من المخاطر وضمان التطوير الآمن.

يعد النضج الرقمي، الذي يقيس مدى فعالية استفادة المؤسسة من التقنيات الرقمية، أمرًا بالغ الأهمية للحفاظ على المعرفة بالمنتج والعمليات عبر دورة حياة تطوير الدواء - إلى جانب جميع المعلومات التي توفر المزيد من السياق للبيانات، مثل دعم المخزون، وعمليات الوحدة المساهمة وأساليب التحليل، وملاءمة المعدات، وعمليات تسليم المواد بين الفرق والمؤسسات.

لتمكين وتعزيز النضج الرقمي، غالبًا ما ينتهي الأمر بمصنعي الأدوية إلى نشر شبكة معقدة من الأدوات والأنظمة المختلفة، ولكن حتمًا ما يؤدي ذلك إلى إنشاء صوامع بيانات غير فعالة ومعرضة للأخطاء. يمكن أن يؤثر استخدام أنظمة مختبرية قديمة وأساسية على سلامة البيانات، ويخاطر بالامتثال التنظيمي، ويحد من قدرات التعاون، ويعيق رؤى العمليات.

وبدون تمكينها من تسخير المعرفة الخاصة بالعمليات، قد تواجه المؤسسات تأخيرات في فهم التأثير الحقيقي لمعايير العملية والأدوات والمواد الاستهلاكية وقرارات العملية على المنتج. وعلى الرغم من الوظائف المتداخلة والقدرات المتزايدة عبر أدوات المعلوماتية الحالية، إلا أن القدرة على إدارة ومراقبة وتأهيل المعلمات والعمليات بسلاسة، داخل نفس منصة البرمجيات التي يتم فيها تنفيذ التجارب والتحليل، لا تزال غير مستغلة.

نحن نعرف الكثير عن منتجنا، ولكن ما مقدار ما نعرفه حقاً عن العملية؟

كصناعة، أصبحنا بارعين جدًا في جمع البيانات وزيادة معرفتنا بالمنتج، حيث تتيح الأدوات الحالية ذلك. على سبيل المثال، تسمح شبكات التعلم الإلكتروني للعلماء بتسجيل البيانات التجريبية بصيغة فعالة وسهلة التوثيق، لتحل محل دفتر الملاحظات المختبري الورقي التقليدي. ومع ذلك، تميل البيانات إلى أن يتم تسجيلها بتنسيق غير منظم، مما يجعل شبكة ELN أقرب إلى مستودع رقمي أو موقع تخزين متوافق، بدلاً من القدرة على تسخير قيمة تلك البيانات بشكل مباشر.

تقدم أنظمة LIMS منظورًا مختلفًا - مع التركيز بشكل أساسي على العينات، وإدارة رحلة العينات بدقة خلال دورة حياة المنتج. بدءًا من تسجيل الدخول إلى مرحلة التخلص من العينات وحتى التخلص منها، يتتبع نظام نظم إدارة معلومات المختبرات والتحليلات الطبية بجدية كل خطوة بطريقة متوافقة، مع توفير إمكانات لمعايرة الأجهزة وصيانة المخزون.

تقترن هذه الأدوات في بعض الأحيان بأدوات LES - باعتبارها نسخة متخصصة من شبكة التعلم الآلي (ELN)، حيث تركز LES على سير العمل وتضمن الاتساق الإجرائي أثناء التنفيذ.

ومع ذلك، لكي يتمكن الفريق من تحديد تأثير معلمة العملية أو نجاح العملية المختارة بدقة، غالبًا ما يحتاجون إلى جمع البيانات يدويًا من مصادر مختلفة. ويرجع ذلك إلى أن تفاصيل العملية أو المعلمة قد لا تزال مسجلة في البروتوكولات الورقية أو إجراءات التشغيل القياسية (SOPs)، أو ببساطة موجودة في ذهن العالم الرئيسي المسؤول عن عملية وحدة معينة. يمكن أن يكون التتبع والتحليل الإحصائي لكيفية تأثير معلمة مدخلات واحدة على محصول المنتج أو التكوين الهيكلي للمنتج، أو فهم كيفية تفاعل المعلمات المتعددة لضبط العملية ككل، مهمة شاقة وعرضة للأخطاء. وغالبًا ما يتم ذلك بعد إجراء التجربة أو التشغيل بفترة طويلة، مما يؤدي إلى ضياع الوقت واستهلاك المواد.

إن عملية الاضطرار إلى تحليل هذه البيانات خارجيًا، ثم إعادة دمجها مرة أخرى في نقطة التنفيذ لتنفيذ التغييرات المطلوبة، يؤدي إلى مخاطر وتأخيرات. وإجمالاً، يخلق هذا الأمر عائقًا كبيرًا أمام الاستفادة الفعالة من البيانات لتحسين العملية ويجعل تطوير معرفة العملية أمرًا صعبًا.

الجودة والمعرفة العملية يسيران معًا

طوال دورة حياة المنتج، تبحث مؤسسات الأدوية الحيوية باستمرار عن فرص لتحسين جودة المنتج. ومنذ إنشاء مبادئ الجودة حسب التصميم (QbD) من قبل ICH في عام 2004،أصبحت عملية تطوير الجودة حسب التصميم الدوائي المعيار الذهبي لتطوير العمليات في صناعة الأدوية الحيوية. وتتضمن العناصر الأساسية لمنهجية الجودة حسب التصميم الحيوي تقييم أداء العملية، وتحليل البيانات التاريخية وتصميم التجارب (DoE)، وفهم كيفية تأثير العمليات والمواد على المنتج النهائي. تضمن هذه المنهجية إدماج الجودة في كل مرحلة من مراحل دورة حياة المنتج، مع التركيز على تحديد خطوات العملية الحرجة والمعايير لبناء معرفة شاملة بالعملية.

خلال مرحلة تطوير العملية، يتمثل الهدف الأساسي في تحديد معلمات العملية الحرجة التي يجب مراقبتها والتحكم فيها لضمان تسليم منتج عالي الجودة. يجب توثيق عملية اختيار هذه العمليات والتحكم فيها وتحديثها بدقة - وهي مهمة يمكن أن تكون مرهقة وعرضة للأخطاء بدون مساعدة الأدوات الرقمية.

لذلك، من الضروري أن تتبنى صناعة الأدوية الحيوية حلاً رقميًا يركز على العمليات. في عالم اليوم سريع الوتيرة للتطورات العلمية والبيولوجية، يجب على الصناعة أن تلتقط البيانات حول عملياتها بشكل فعال، وتتبع تطورها خلال عملية التطوير، وفهم كيفية ترجمتها إلى التصنيع وتأثيرها عليه. انضم إلينا في المدونات التالية في هذه السلسلة المكونة من ثلاثة أجزاء، حيث نتعمق في تطور معلمات العملية وسمات الجودة خلال تطوير العملية، والتأثير على نقل التكنولوجيا، وإمكانية استخدام الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي لتجاوز معرفة العملية وتطوير ذكاء العملية.

اقرأ المدونة التالية في السلسلة

 

نبذة عن المؤلف

بقلم أنجولي بهانوت، مدير تسويق المنتجات، تطوير العمليات والتصنيع، IDBS

تشغل أنجولي بهانوت منصب مدير تسويق المنتجات لتطوير العمليات والتصنيع في شركة IDBS. وبفضل خبرتها التي تزيد عن 10 سنوات في مجال المعلوماتية الصيدلانية الحيوية، قادت استراتيجية وتطوير حلول المعالجة الحيوية من IDBS وكان له دور فعال في إطلاق IDBS Polar إلى السوق.

 

 

المراجع:

1. (1975). مأخوذة من https://www.nature.com/articles/256495a0
2. S. إدارة الغذاء والدواء الأمريكية. (بدون تاريخ). المعالم البارزة في قانون الغذاء والدواء الأمريكي. تم الاسترجاع من https://www.fda.gov/about-fda/fda-history/milestones-us-food-and-drug-law
3. (2022). مأخوذة من https://www.nature.com/articles/s41596-021-00645-8
4. S. إدارة الغذاء والدواء الأمريكية. (2003). الجزء 11، السجلات الإلكترونية؛ التوقيعات الإلكترونية - النطاق والتطبيق. تم الاسترجاع من https://www.fda.gov/regulatory-information/search-fda-guidance-documents/part-11-electronic-records-electronic-signatures-scope-and-application
5. (2022). مأخوذة من https://www.nature.com/articles/s41596-021-00645-8
6. جراند فيو للأبحاث. (2023). تحليل سوق دفاتر المختبرات الإلكترونية (ELN). تم الاسترجاع من https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/electronic-lab-notebook-eln-market
7. جراند فيو للأبحاث. (2023). حجم سوق نظام إدارة معلومات المختبرات. مأخوذة من https://www.grandviewresearch.com/horizon/outlook/laboratory-information-management-system-market-size/global
8. الوكالة الأوروبية للأدوية. (2017). المبدأ التوجيهي ICH Q8 (R2) لتطوير المستحضرات الصيدلانية. مأخوذة من https://www.ema.europa.eu/en/documents/scientific-guideline/international-conference-harmonisation-technical-requirements-registration-pharmaceuticals-human-use-considerations-ich-guideline-q8-r2-pharmaceutical-development-step-5_en.pdf