Effizienz freisetzen: Nutzen Sie das richtige digitale Tool, um Prozesswissen aufzubauen und die Arzneimittelentwicklung zu rationalisieren

Von Unjulie Bhanot, Produktmarketing-Managerin, Prozessentwicklung und Fertigung, IDBS

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Im Laufe des letzten halben Jahrhunderts hat sich die BioPharma-Industrie auf die Erfassung von Daten und die Erweiterung des Wissens über ihre therapeutischen Produkte konzentriert, indem sie von analogen auf digitale Formate umgestiegen ist und ihre Bibliothek an Laborinformatik-Tools erweitert hat. Im Laufe der Zeit haben sich diese Tools so entwickelt, dass sie über die traditionellen Papier-auf-Glas-Ansätze hinausgehen und sich auf Bereiche wie Bestandsmanagement, Gerätekalibrierung oder statistische Analysen erstrecken - ohne jedoch den Schwerpunkt auf die Dokumentation und das Management von Prozessen und Parametern zu legen, also auf die Faktoren, die für die Herstellung eines hochwertigen Produkts verantwortlich sind.

In dieser dreiteiligen Serie erfahren Sie, warum die BioPharma-Branche ihren Schwerpunkt auf die Erfassung, Verwaltung und Nutzung von Parameter- und Prozessdaten verlagern muss, um Prozesswissen zu schaffen und letztendlich die Arzneimittelentwicklung und den Technologietransfer zu optimieren.

Der Boom in der Arzneimittelentwicklung

Ab der Wende zum 20. Jahrhundert wurden vermehrt niedermolekulare Therapeutika entdeckt, allen voran das Aspirin. In der Mitte des Jahrhunderts erlebte die Welt eine pharmazeutische Revolution. Von Antibiotika wie Penicillin und Streptomycin bis hin zu nichtsteroidalen Entzündungshemmern wie Ibuprofen und Diclofenac brachte jedes Jahr neue Moleküle auf den Markt.

Im Jahr 1975 wurde eine bahnbrechender Bericht entwickelte eine Methode zur Herstellung großer Mengen monoklonaler Antikörper mit spezifischen Zielmolekülen. Diese Innovation ebnete den Weg für die breite Palette an therapeutischen und diagnostischen monoklonalen Antikörpern, die bis heute hergestellt werden.

Diese Revolution in der Pharmazie wurde von strengeren FDA-Richtlinien begleitet. Infolge des Contergan-Skandals wurde die Kefauver-Harris Drug Amendment von 1962 schreibt vor, dass Arzneimittelhersteller die Wirksamkeit und Sicherheit ihrer Produkte nachweisen müssen, bevor sie sie auf den Markt bringen. Dies erforderte eine gründliche Dokumentation der Qualität, Sicherheit und Wirksamkeit eines Produkts.

Die Entwicklung von Laborinformatik-Tools folgte bald, um dem wachsenden Bedarf an der Verwaltung von Versuchsaufzeichnungen und Proben gerecht zu werden und gleichzeitig die zunehmenden gesetzlichen Anforderungen zu erfüllen. Die 1980er und 1990er Jahre sah die Einführung von grundlegenden elektronischen Labornotizbüchern (ELN) und Laborinformationsmanagementsystemen (LIMS). Im Jahr 1997 hat die FDA veröffentlicht 21 CFR Part 11mit der Standards für die Verwaltung und Verwendung elektronischer Aufzeichnungen und Signaturen in der Pharmazie festgelegt wurden. Diese Verordnungen waren und sind von grundlegender Bedeutung, da sie es Arzneimittelherstellern ermöglichen, digitale Lösungen zur Rationalisierung von Forschungs-, Entwicklungs-, Herstellungs- und Validierungstätigkeiten zu nutzen und so die sichere Markteinführung neuer Arzneimittel zu gewährleisten.

Seit dem Jahr 2000 hat die FDA über 190 biologische Therapeutika (einschließlich monoklonaler Antikörper, Proteine und Enzyme) und mehr als 600 niedermolekulare Arzneimittel zugelassen (siehe Nature Review Medikamentenentdeckung für weitere Einzelheiten), und auch die Entwicklung von Zell-, Virusvektor- und Oligonukleotidtherapeutika nimmt weiter zu. Die Funktionalität und die Merkmale von ELNs, LIMS und anderen Informatikwerkzeugen, wie z. B. Laborausführungssystemen (LES), haben sich ebenfalls weiterentwickelt, um diesen wachsenden biologischen und technologischen Anforderungen des heutigen Labors gerecht zu werden - z. B. zur direkten Integration mit großen Automatisierungssystemen und Instrumenten für die Arzneimittelanalyse oder zur Verwaltung des Produktlebenszyklus von therapeutischen Produkten, aber noch immer sind diese Systeme nicht auf die Pflege von Prozesswissen ausgerichtet. Derzeit gibt es fast 100 aktive ELNs und über 20 LIMS auf dem Markt. Marktmit einem prognostizierten Wachstum dieser Märkte von über 5.5% und 6.7% in den nächsten fünf Jahren.

Digitale Reife für eine beschleunigte Arzneimittelentwicklung

Angesichts des zunehmenden globalen Wettbewerbs und der wachsenden Nachfrage nach zielgerichteten, innovativen Therapien sind kürzere Entwicklungs- und Technologietransferzeiten unerlässlich. Die Patienten sind darauf angewiesen, dass ihnen konsistente, qualitativ hochwertige Produkte zeitnah zur Verfügung stehen. Dies kann nur erreicht werden, wenn die Arzneimittelhersteller der Digitalisierung und Automatisierung Priorität einräumen, um Risiken zu minimieren und eine sichere Entwicklung zu gewährleisten.

Der digitale Reifegrad, der misst, wie effektiv ein Unternehmen digitale Technologien nutzt, ist entscheidend für die Erhaltung des Produkt- und Prozesswissens über den gesamten Entwicklungszyklus eines Medikaments - neben allen Informationen, die den Daten mehr Kontext verleihen, wie z. B. unterstützendes Inventar, beitragende Einheitsoperationen und Analysemethoden, Geräteeignung und Materialübergaben zwischen Teams und Organisationen.

Um die digitale Reife zu ermöglichen und zu verbessern, setzen Arzneimittelhersteller häufig ein kompliziertes Geflecht aus verschiedenen Tools und Systemen ein, das jedoch unweigerlich zu ineffizienten und fehleranfälligen Datensilos führt. Die Verwendung archaischer und einfacher Laborsysteme kann die Datenintegrität beeinträchtigen, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften gefährden, die Möglichkeiten der Zusammenarbeit einschränken und den Einblick in Prozesse behindern.

Ohne die Möglichkeit, Prozesswissen zu nutzen, könnten Unternehmen die tatsächlichen Auswirkungen ihrer Prozessparameter, Instrumente, Verbrauchsmaterialien und Prozessentscheidungen auf das Produkt nur mit Verzögerung erkennen. Trotz der sich überschneidenden Funktionalitäten und der wachsenden Möglichkeiten bestehender Informatik-Tools bleibt die Möglichkeit, Parameter und Prozesse innerhalb derselben Softwareplattform zu verwalten, zu überwachen und nahtlos zu qualifizieren, auf der auch die Versuchsdurchführung und -analyse erfolgt, ungenutzt.

Wir wissen eine Menge über unser Produkt, aber wie viel wissen wir wirklich über den Prozess?

Als Industrie sind wir sehr gut darin geworden, Daten zu sammeln und unser Wissen über das Produkt zu erweitern, wobei die vorhandenen Instrumente dies ermöglichen. ELNs ermöglichen es Wissenschaftlern beispielsweise, Versuchsdaten in einem effizienten, leicht zu dokumentierenden Format aufzuzeichnen und ersetzen damit das traditionelle Laborjournal auf Papier. Allerdings werden die Daten in der Regel in einem unstrukturierten Format erfasst, so dass das ELN eher ein digitales Repository oder ein konformer Speicherort ist, als dass es in der Lage wäre, den Wert dieser Daten direkt nutzbar zu machen.

LIMS-Systeme bieten eine andere Perspektive - sie konzentrieren sich in erster Linie auf die Proben und verwalten sorgfältig die Reise der Proben durch den Produktlebenszyklus. Von der Anmeldung bis zur Entsorgung verfolgen LIMS sorgfältig jeden Schritt in einer konformen Art und Weise, während sie auch Funktionen für die Gerätekalibrierung und Bestandsverwaltung bieten.

Manchmal wird mit diesen Tools ein LES kombiniert - als spezialisierte Version eines ELN sind LES auf den Arbeitsablauf ausgerichtet und gewährleisten die Verfahrenskonsistenz während der Ausführung.

Damit ein Team jedoch die Auswirkungen eines Prozessparameters oder den Erfolg des von ihm gewählten Verfahrens genau bestimmen kann, muss es häufig manuell Daten aus verschiedenen Quellen sammeln. Der Grund dafür ist, dass Prozess- oder Parameterdetails möglicherweise noch in Papierprotokollen oder Standardarbeitsanweisungen (SOPs) festgehalten werden oder einfach nur im Kopf des für einen bestimmten Arbeitsschritt verantwortlichen Wissenschaftlers existieren. Die Verfolgung und statistische Analyse der Auswirkungen eines einzelnen Eingangsparameters auf die Ausbeute oder Strukturbildung eines Produkts oder das Verständnis der Wechselwirkung zwischen mehreren Parametern zur Feinabstimmung des Gesamtprozesses kann eine mühsame und fehleranfällige Aufgabe sein. Dies geschieht oft erst lange nach der Durchführung des Versuchs oder Laufs, was zu Zeitverlust und Materialverbrauch führt.

Der Prozess der externen Analyse dieser Daten und der anschließenden Wiedereingliederung am Ausführungsort, um die erforderlichen Änderungen umzusetzen, birgt Risiken und Verzögerungen. Insgesamt stellt dies ein erhebliches Hindernis für die effektive Nutzung von Daten zur Optimierung des Prozesses dar und erschwert die Entwicklung von Prozesswissen.

Qualität und Prozesswissen gehören zusammen

Während des gesamten Produktlebenszyklus suchen BioPharma-Organisationen ständig nach Möglichkeiten zur Verbesserung der Produktqualität. Seit der Gründung des Grundsätze des "Quality by Design" (QbD) durch die ICH im Jahr 2004QbD hat sich in der BioPharma-Industrie zum Goldstandard für die Prozessentwicklung entwickelt. Zu den Kernelementen von QbD gehören die Bewertung der Prozessleistung, die Analyse historischer Daten und der Versuchsplanung (DoE) sowie das Verständnis dafür, wie Prozesse und Materialien das Endprodukt beeinflussen. Diese Methodik stellt sicher, dass Qualität in jede Phase des Produktlebenszyklus integriert wird, wobei der Schwerpunkt auf der Identifizierung kritischer Prozessschritte und Parameter liegt, um umfassendes Prozesswissen aufzubauen.

In der Phase der Prozessentwicklung geht es in erster Linie darum, kritische Prozessparameter zu ermitteln, die überwacht und gesteuert werden müssen, um die Lieferung eines hochwertigen Produkts zu gewährleisten. Die Auswahl, Kontrolle und Aktualisierung dieser Prozesse muss sorgfältig dokumentiert werden - eine Aufgabe, die ohne die Hilfe digitaler Werkzeuge mühsam und fehleranfällig sein kann.

Daher ist es für die BioPharma-Branche unerlässlich, eine prozessorientierte digitale Lösung einzuführen. In der heutigen schnelllebigen Welt des wissenschaftlichen und biologischen Fortschritts muss die Branche effektiv Daten über ihre Prozesse erfassen, ihre Entwicklung während der Entwicklung verfolgen und verstehen, wie sie sich auf die Herstellung auswirken. In den nächsten Blogs dieser dreiteiligen Serie werden wir die Entwicklung von Prozessparametern und Qualitätsattributen im Laufe der Prozessentwicklung, die Auswirkungen auf den Technologietransfer und das Potenzial von KI/ML zur Erweiterung des Prozesswissens und zur Entwicklung von Prozessintelligenz näher beleuchten.

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Über den Autor

Von Unjulie Bhanot, Produktmarketing-Managerin, Prozessentwicklung und Fertigung, IDBS

Unjulie Bhanot ist Product Marketing Manager für Prozessentwicklung und Herstellung bei IDBS. Mit über 10 Jahren Erfahrung im Bereich der Biopharma-Informatik hat sie die Strategie und Entwicklung von IDBS' Bioprozess-Lösungen und war maßgeblich an der Einführung von IDBS Polar zu vermarkten.

 

 

Referenzen:

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