IDBS-BlogManagement des Lebenszyklus von Arzneimitteln

IDBS Blog | 31. August 2023

Digitalisierung des Lebenszyklusmanagements von Arzneimitteln für eine schnellere Einreichung von Zulassungsanträgen

Management des Lebenszyklus von Arzneimitteln

Von David Brick, Senior Director, Datenwissenschaft, IDBS

Warum ist das Management des Lebenszyklus von Arzneimitteln notwendig?

Die Einreichung von Zulassungsanträgen im Rahmen des Lifecycle-Managements von Arzneimitteln ist für alle Unternehmen eine Gratwanderung, zumal die Anforderungen der regionalen Behörden immer komplexer und datenabhängiger werden.1 Wenn Sie ein neu gegründetes Unternehmen sind, müssen Sie zwischen begrenztem Kapital und knappen Fristen hin- und herpendeln, während Sie auf die Zulassung eines Medikaments warten. Wenn Sie ein reifes Unternehmen sind, versuchen Sie, die Zeit bis zur Einreichung des nächsten Antrags auf Zulassung eines neuen Arzneimittels (NDA) oder eines Antrags auf biologische Zulassung (BLA) zu verkürzen. Hinzu kommt die zunehmende Komplexität neuer biologischer Therapeutika und Plattformen, und die QC-Teams stehen unter zusätzlichem Druck, herauszufinden, welche Daten für die Einreichung relevant und entscheidend sind.

In beiden Fällen sollte ein kluges BioPharma-Unternehmen diese Herausforderungen frühzeitig im Zulassungsprozess einplanen, rät Ken Forman, Senior Director of Product Strategy bei IDBS, in einem kürzlich erschienenen Drug Discovery World Artikel.2 Der Schlüssel zu diesem Plan ist ein proaktives Lebenszyklusmanagement in jeder Phase der Arzneimittelentdeckung, -entwicklung und -vermarktung - einschließlich der Identifizierung von Arzneimittelkandidaten, klinischer Versuche, Herstellung und Lieferkettenaktivitäten. Alle Pharma- und Biotech-Unternehmen folgen bereits diesem Standardzyklus, um Therapeutika auf den Markt zu bringen. Ein proaktiver Ansatz für das Lebenszyklusmanagement bedeutet, dass Sie aktiv einen Plan dafür erstellen, wie sich Ihr Unternehmen im Laufe der Zeit auf der digitalen Kurve UND der Prozessreifekurve weiterentwickeln wird. Ohne diese bewusste Planung laufen Unternehmen Gefahr, immer nur reaktiv zu sein und durch schlechte Prozesse, die sich nicht skalieren lassen, und/oder Systeme, die keine Einblicke und Antworten auf geschäftliche Fragen liefern können, begraben zu werden.

Ein kürzlich erschienener Artikel in Vertrag Pharma stimmt dem zu und erklärt, dass es nur logisch ist, regulatorische Strategien bereits zu Beginn des Lebenszyklus eines Produkts zu berücksichtigen. Biowissenschaftsunternehmen können das Risiko einer Ablehnung durch die Behörden oder unerwarteter Hindernisse bei der Zulassung verringern, indem sie das Management des regulatorischen Lebenszyklus in die anfängliche Produktentwicklungsplanung einbeziehen".1

In vielen Unternehmen liegt die Kontrolle über diese Aktivitäten des pharmazeutischen Lebenszyklusmanagements jedoch oft in verschiedenen, voneinander getrennten Bereichen des Unternehmens. Einige lagern diese Aktivitäten sogar an Vertragsunternehmen wie Auftragsforschungsinstitute (CROs) und Auftragsentwicklungs- und Produktionsunternehmen (CDMOs) aus. Infolgedessen landen alle Daten des pharmazeutischen Lebenszyklusmanagements in unterschiedlichen, isolierten Systemen, die häufig papierbasiert sind, was zu Problemen mit der Datenintegrität führt, die Ihre Zulassungsanträge und endgültigen Genehmigungen gefährden können.

Informierte Life-Science-Führungskräfte wissen, dass ein effizientes Management des pharmazeutischen Lebenszyklus definiert, wie die Systeme miteinander verbunden sind, dass sichergestellt wird, dass eine ordnungsgemäße Dokumentation über die Entwicklung eines Produkts vorliegt, dass die in jeder Entwicklungsphase produzierten Ergebnisse verfolgt werden und dass die richtigen Informationen zur richtigen Zeit verwendet werden.

Ein digitaler Arbeitsablauf und ein Daten-Backbone können die Effizienz des pharmazeutischen Lebenszyklus steigern

Obwohl die Branche die Bedeutung des pharmazeutischen Lifecycle-Managements für die behördliche Zulassung erkannt hat, beherrschen nur wenige diese Praxis. IDBS stellt fest, dass viele Life-Science-Unternehmen immer noch Papier oder Excel verwenden, um Prozessdaten zu kontrollieren. Und während einige Unternehmen sich selbst als digital befähigt bezeichnen, weil sie über eine Sammlung von Software-Tools verfügen, ist der Weg zu einem echten digitalen Lebenszyklusmanagement noch weit. digitale Transformation (auch BioPharma 4.0 genannt) ist ein langsamer Prozess. Laut einer von der Life-Science-Beratungsfirma Axendia durchgeführten Studie über den Stand der digitalen Transformation in der Life-Science-Produktion durchlaufen derzeit 43% der Pharma-, Biotech- und Medizintechnikunternehmen eine digitale Transformation. Die Befragten gaben an, dass die Geschwindigkeit der Markteinführung, die Ermöglichung datengestützter Entscheidungen und die verbesserte Einhaltung gesetzlicher Vorschriften einige der wichtigsten Triebfedern für diesen Wandel sind.3

Forman stimmt dem zu und erklärt: "Der Einsatz eines digitalen Workflows mit einem gemeinsamen Daten-Backbone" im Rahmen eines gut definierten Plans für das Management des pharmazeutischen Lebenszyklus verbessert das Verständnis der Daten über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg und kann den Weg für eine schnellere Zulassung ebnen. Viele Unternehmen wählen jedoch den ihrer Meinung nach einfachsten Weg zur Erfassung von Daten für das pharmazeutische Lebenszyklusmanagement: eine Tabellenkalkulation. Zwar räumt er ein, dass manuell eingegebene Daten schnell relevante Informationen erfassen, doch kann dies auch zu Fehlern führen und garantiert nicht, dass die Daten in einem Kontext stehen, der es ermöglicht, sie mit Datensätzen in anderen Tabellenkalkulationen oder digitalen Systemen zu vergleichen oder zu analysieren. Außerdem müssen die Daten für die Aufsichtsbehörden neu formatiert werden. Je mehr Daten vorhanden sind, desto komplizierter wird es, die kritischen Daten kohärent zusammenzusetzen, was die Einreichung verzögert und die Genauigkeit der Einreichung gefährdet.

Die bessere Option, so Forman, ist die Entwicklung eines digitalen Arbeitsablaufs. Dies ist vielleicht nicht sofort machbar, wenn Sie einen Teil Ihres Lebenszyklus-Managementprozesses an eine CDMO ausgelagert haben. Wenn jedoch sowohl Sie als auch Ihr Vertragspartner ein gemeinsames Interesse an der Verbesserung der Datenqualität und der Einhaltung von Vorschriften haben, könnte ein digitaler Workflow ein wichtiges Diskussionsthema bei der Neuverhandlung von Dienstleistungsverträgen sein.

Die Entwicklung eines digitalen Arbeitsablaufs wird alle Schwachstellen in Ihrem Pharma Lifecycle Management-Prozess aufzeigen. Bestimmen Sie, welche dieser Bereiche Priorität haben, und integrieren Sie digitale Tools, um "die Zusammenarbeit zwischen Partnern zu verbessern und die Datenverwaltung und -freigabe zu optimieren", sagt Forman. Zum Beispiel kann eine zentralisierte GxP Daten-Backbone kann die Datenintegrität verbessern, die Datenspeicherung vereinfachen und fehleranfällige Punkte minimieren. Dieses Backbone kann auch den Datenaustausch zwischen Partnern ermöglichen.

Verbessern Sie Ihr Programm zur Prozessstabilität mit einem digitalen Workflow

Das Forschungsinstitut für Produktqualität definiert Robustheit als "die Fähigkeit eines Herstellungsprozesses, die erwartete Variabilität von Rohstoffen, Betriebsbedingungen, Prozessausrüstung, Umweltbedingungen und menschlichen Faktoren zu tolerieren".4 Einige Unternehmen gehen fälschlicherweise davon aus, dass dies eher ein Thema für die Zeit nach der Zulassung ist. Tatsächlich sollte die Prozessrobustheit jedoch bereits während der Qualifizierung der Prozessleistung und der Herstellung von klinischen Versuchen eingeführt werden, um die behördliche Zulassung zu gewährleisten - oder sogar zu beschleunigen.

Ein digitaler Arbeitsablauf kann eine Schlüsselrolle in einem Programm zur Prozessrobustheit spielen. Ein solches System kann Grenzwertverletzungen erfassen und fehlende oder ungenaue Daten identifizieren. Ein Ansatz zur Überwachung von Ausnahmen kann das "Rauschen" in Warnungen und Alarmen herausfiltern, so dass die Ressourcen schnell auf kritische Probleme konzentriert werden können. Oftmals erfordert die Robustheit von Prozessen Ingenieure mit ausgeprägten mathematischen und statistischen Kenntnissen, um problematische Trends zu erkennen. Letztlich geht es darum, von einer reaktiven Prozessüberwachung zu einer proaktiven Prozesssteuerung unter Verwendung von Echtzeitdaten überzugehen.

Forman sagt: "Gute Daten sind eine Grundvoraussetzung, um festzustellen, ob die Prozesse wie erwartet funktionieren. Schlampige Daten sind ein 'menschlicher Faktor', der die Robustheit beeinträchtigen kann".

Digitale Arbeitsabläufe können den Datenaustausch und den Technologietransfer verbessern

Die Übertragung von Daten aus dem Labor in die Fertigung erfordert einen nahtlosen Fluss. Ohne standardisiertes Datenmanagement und Prozessdokumentation kann der Datenaustausch über den Technologietransfer zwischen den Abteilungen zu einer Herausforderung werden. Eine Studie, an der 400 Pharmaexperten teilnahmen, ergab, dass siloartige Daten den effektiven Informationsaustausch über den gesamten Lebenszyklus von Arzneimitteln behindern, auch während des Technologietransfers und der kommerziellen Herstellung.3

So können digitale Arbeitsabläufe den Technologietransfer innerhalb des pharmazeutischen Lebenszyklusmanagements verbessern. Forman meint: "Mit den richtigen digitalen Standards für einen effektiven Datenaustausch könnte der Technologietransfer sogar die kontinuierliche Verbesserung unterstützen und es ermöglichen, in verschiedenen Größenordnungen und/oder an verschiedenen Standorten zu lernen, um die Entwicklungs- und Optimierungsanstrengungen auf die Bereiche zu konzentrieren, die sich am stärksten auf die Produktqualität und den Ertrag auswirken."

Es gibt zwar digitale Standards, aber um den Technologietransfer optimal nutzen zu können, müssen die Pharmaunternehmen sie präziser gestalten. ISA-88, eine Norm für die Chargenkontrolle, bietet beispielsweise eine Standardstruktur, aber keinen Standardcode. Daher kann die Implementierung kommerzieller ISA-88-konformer Systeme auf dem Markt, wie z. B. Manufacturing Execution Systems (MES), variieren, sogar innerhalb desselben Unternehmens. Darüber hinaus sind viele dieser Systeme zu sehr auf die Ausführung und nicht auf die Definition von Prozessen ausgerichtet, so dass sie einen prozessorientierten Ansatz für das Lifecycle-Management in der Pharmaindustrie nicht ohne weiteres unterstützen.

Forman verweist auf vielversprechende ISA-88-konforme Ansätze wie Batch Markup Language (BatchML) und Business to Manufacturing Markup Language (B2MML), um den Technologietransfer optimal zu nutzen und den Austausch von Prozessdaten zu erleichtern.

Cloud-basierte Lösungen verringern die Herausforderungen der Datenintegrität

Digitale Arbeitsabläufe sollten in der Cloud angesiedelt sein, um einen effizienten und interaktiven Datenaustausch zu gewährleisten. Auch wenn die Sicherheit von Cloud-basierten Systemen mit Missverständnissen behaftet ist, behaupten Experten, dass Cloud-basierte Lösungen die Probleme der Datenintegrität verringern und dass ein Cloud-Datenspeicher eine "einzige Quelle der Wahrheit sein kann, auf die authentifizierte Personen einfach und sicher zugreifen können".1

IDBS Polar ist eine cloudbasierte Plattform für das pharmazeutische Lebenszyklusmanagement, die eine effiziente Prozessausführung und Datenkuration ermöglicht, um die Markteinführung zu beschleunigen. IDBS Polar erleichtert das End-to-End-Lebenszyklusmanagement von der frühen klinischen Entwicklung über den Technologietransfer bis hin zur Zulassung, während PIMS von IDBS erweitert dieses Daten-Backbone um kritische Fertigungsprozess- und Qualitätsdaten zur Überwachung, Untersuchung und Analyse.

Die Hindernisse für ein digitalisiertes Pharma-Lifecycle-Management nehmen ab

Eine mögliche unbeabsichtigte Folge des Wachstums der Biowissenschaftsbranche durch Fusionen und Übernahmen ist die Vielzahl von Vokabeln und Schemata, die unter ein Dach gebracht werden. Diese Diskrepanzen wirken sich auf Prozesse und Verfahren im Zusammenhang mit dem Lebenszyklusmanagement aus. Forman schreibt, dass "ein Mangel an gemeinsamer Terminologie für die Benennung von Parametern beispielsweise zu Verwirrung unter Verfahrenstechnikern führen kann. Es kann aber auch zu schwerwiegenderen Diskrepanzen zwischen Inprozesskontrolldaten führen, die von zwei verschiedenen Standorten geliefert werden, die unterschiedliche Parameter für den Qualitätsvergleich verwenden. Dies kann zu schlechten Entscheidungen bei der Produktfreigabe und sogar zu FDA-'Form 483'-Schreiben im Zusammenhang mit der Datenintegrität führen".

Unabhängig davon, ob Sie ein Start-up-Unternehmen, eine CDMO oder ein großes Pharmaunternehmen sind, sind die Gründe für die Verkürzung der Zeit bis zur Einreichung von Zulassungsanträgen offensichtlich. Und während Sie weiterhin auf dem schmalen Grat zwischen der Verwaltung des Cashflows, der Erfüllung finanzieller Erwartungen und dem Erreichen von Meilensteinen sowie der Entwicklung lebensrettender Therapeutika wandeln, sollten Sie die Vorteile eines sicheren Datenaustauschs über Ihr Lebenszyklus-Netzwerk von Partnern in Betracht ziehen, um den Weg zur Einreichung von Zulassungsanträgen zu optimieren.

Forman ist sich darüber im Klaren, dass ein vollständig harmonisierter und digitalisierter pharmazeutischer Lebenszyklus noch in weiter Ferne liegt, dennoch bleibt er optimistisch. Und er hat vielleicht auch allen Grund dazu. Eine Umfrage aus dem Jahr 2022 ergab, dass 35% der Befragten die Risikoaversion als Hindernis für die Umsetzung nannten, verglichen mit der Umfrage aus dem Jahr 2021, in der die Risikoaversion das größte Hindernis war.3 Auch wenn die digitale Transformation nicht einfach und schnell zu bewerkstelligen ist, sehen Insider der Biowissenschaften einen Wandel in der Art und Weise, wie Unternehmen ihren pharmazeutischen Lebenszyklus auf dem Weg zur Zulassung verwalten.

 

Über den Autor

David Brick KopfbildDavid verfügt über mehr als 30 Jahre Erfahrung in den Bereichen Beratung, Projektmanagement, Datenmanagement und Data Warehousing für Berichts- und Analyseanwendungen. In mehr als 20 dieser Jahre hat er sich auf die pharmazeutische und biotechnologische Produktion und Prozessentwicklung konzentriert. Als Teil von Skyland Analytics und IDBS war David verantwortlich für die Aspekte Datenmanagement, Konnektivität und gemeinsame Nutzung von PIMS sowie die Durchführung von technischen Implementierungsprojekten und arbeitet nun an Lösungen für einen besseren Datenaustausch zwischen Prozessentwicklung und Fertigungsgruppen. 

Bevor er zu Skyland Analytics kam, war er als Director Professional Services bei Dassault Systèmes BIOVIA (und den Vorgängern Accelrys und Aegis Analytical) tätig, wo er für alle Implementierungsaktivitäten für die Discoverant®-Informatiksoftware für Life-Science-Hersteller und für die Nexus-Datenzugangs- und Aggregationskomponenten des Produkts verantwortlich war. Zu seinen Kunden gehörten mehr als 50 Prozessentwicklungs- und Produktionseinrichtungen weltweit.

David hat sowohl einen BSc in Angewandter Mathematik mit Universitätsauszeichnung als auch einen MSc in Statistik von Carnegie Mellon. 

 

Referenzen

  1. Kardas, M. (2023). Regulatory strategies for optimized product lifecycle management. Contract Pharma. Retrieved from [https://www.contractpharma.com/contents/view_experts-opinion/2023-03-03/regulatory-strategies-for-optimized-product-lifecycle-management/]
  2. Forman, K. (2023). Quicker time to regulatory submission through improved data management. Drug Discovery World. Retrieved from [https://www.ddw-online.com/quicker-time-to-regulatory-submission-through-improved-digital-data-management-21687-202301/]
  3. Markarian, J. (2023). Envisioning digital pharma manufacturing. Pharmaceutical Technology. Retrieved from [https://www.pharmtech.com/view/envisioning-digital-pharma-manufacturing]
  4. PQRI. (2015). Process robustness. Retrieved from [https://pqri.org/wp-content/uploads/2015/09/process_robustness_White_Paper-final_draft_of_10_05.pdf]
  5. Rackham, D. (2016). Product lifecycle management in pharmaceutical and biotechnology. Retrieved from [https://www.linkedin.com/pulse/product-lifecycle-management-pharmaceutical-don-rackham/]
  6. Prescient & Strategic Intelligence. (2023). Product lifecycle management market. Retrieved from [https://www.psmarketresearch.com/market-analysis/product-lifecycle-management-market]

 

Weitere Lektüre

eBook: Digitale Strategien für die BioPharma der nächsten Generation

Whitepaper: PharmaIQ und IDBS: Verbesserte Verwaltung des F&E-Lebenszyklus von BioPharma mit BioPharma 4.0

Infografik: Aspen-Umfrage: BioPharma-Entwicklungsdatenmanagement

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