Avage tõhusus: Kasutage õiget digitaalset vahendit, et luua protsessiteadmisi ja tõhustada ravimite väljatöötamist.

Unjulie Bhanot, IDBSi tooteturundusjuht, protsesside arendamine ja tootmine

Blogi 1 of 3

Viimase poole sajandi jooksul on biofarmatööstus keskendunud andmete kogumisele ja teadmiste suurendamisele oma ravimite kohta - üleminek analoogformaadilt digitaalsele formaadile ja laboratoorse informaatika vahendite raamatukogu laiendamine. Aja jooksul on need vahendid arenenud kaugemale traditsioonilistest paberil-klaasil lähenemisviisidest ja laienenud sellistesse valdkondadesse nagu varude haldamine, seadmete kalibreerimine või statistilised analüüsid - kuid vähe tähelepanu on pööratud protsesside ja parameetrite dokumenteerimisele ja juhtimisele - teguritele, mis vastutavad kvaliteetse toote saavutamise eest.

Liitu meiega selles kolmeosalise sarjas, kus me selgitame välja, miks biofarmatööstus peab keskenduma parameetrite ja protsessiandmete kogumisele, haldamisele ja kasutamisele, et luua protsessiteadmisi ja lõpuks optimeerida ravimite väljatöötamist ja tehnosiiret.

Ravimite arendamise buum

Alates 20. sajandivahetusest algas väikesemolekulaarsete ravimite avastamine, mida iseloomustas aspiriini avastamine. Sajandi keskpaigaks oli maailm tunnistajaks farmaatsiarevolutsioonile. Alates antibiootikumidest nagu penitsilliin ja streptomütsiin kuni mittesteroidsete põletikuvastaste ravimiteni nagu ibuprofeen ja diklofenak - iga aasta tõi turule uusi molekule.

1975. aastal oli murranguline aruanne üksikasjalik meetod suurte koguste spetsiifiliste sihtmärkidega monoklonaalsete antikehade genereerimiseks. See uuendus sillutas teed tänaseks toodetud tohutule hulgale terapeutilistele ja diagnostilistele monoklonaalsetele antikehadele.

Selle ravimirevolutsiooniga kaasnesid rangemad FDA suunised. Pärast talidomiidi skandaali hakkas ravimiameti Kefauver-Harrise'i 1962. aasta uimastimuudatus kohustas ravimitootjaid tõestama oma toodete tõhusust ja ohutust enne nende turustamist. See nõudis toote kvaliteedi, ohutuse ja tõhususe põhjalikku dokumenteerimist.

Peagi järgnes laboratoorse informaatika vahendite sünd, et rahuldada kasvavat vajadust katseandmete ja proovide haldamise järele, järgides samal ajal kasvavaid regulatiivseid nõudeid. 1980. ja 1990. aastad nägi sissejuhatust põhilised elektroonilised laboripäevikud (ELN) ja laboriteabehaldussüsteemid (LIMS). 1997. aastal oli FDA avaldas 21 CFR osa 11, millega kehtestatakse standardid elektrooniliste dokumentide ja allkirjade haldamiseks ja kasutamiseks farmaatsiatööstuses. Need eeskirjad olid ja on jätkuvalt olulised, et võimaldada ravimitootjatel kasutada digitaalseid lahendusi teadus-, arendus-, tootmis- ja valideerimistegevuse tõhustamiseks, tagades uute ravimite ohutu turuleviimise.

Alates 2000. aastast on FDA heaks kiitnud üle 190 bioloogilise ravimi (sealhulgas monoklonaalsed antikehad, valgud ja ensüümid) ja üle 600 väikese molekuli sisaldusega ravimi (vt. Nature Review Drug Discovery lähemalt), samuti näeme jätkuvalt raku-, viirusvektorite ja oligonukleotiidravimite arengu tõusu. ELNide, LIMSide ja muude informaatikavahendite, näiteks laboratoorsete rakendussüsteemide (LES) funktsionaalsus ja funktsioonid on samuti arenenud, et teenindada neid tänapäeva laborite kasvavaid bioloogilisi ja tehnoloogilisi vajadusi - näiteks integreerida otse suurte automatiseerimissüsteemide ja ravimianalüüsi instrumentidega või hallata ravimi elutsüklit, kuid siiski ei ole need süsteemid keskendunud protsessiteadmiste viljelemisele. Praegu on turul saadaval ligi 100 aktiivset ELNi ja üle 20 LIMSi. turg, kusjuures prognooside kohaselt kasvavad need turud üle 5.5% ja 6.7% vastavalt järgmise viie aasta jooksul.

Digitaalne küpsus ravimiarenduse kiirendamiseks

Seoses kasvava ülemaailmse konkurentsiga ja kasvava nõudlusega sihipärase, uuendusliku ravi järele on oluline lühendada arendus- ja tehnosiirde tähtaegu. Patsiendid loodavad, et järjepidevad ja kvaliteetsed tooted jõuavad kiiresti nende kätte, mida on võimalik saavutada ainult siis, kui ravimitootjad seavad riskide vähendamiseks ja ohutu arengu tagamiseks prioriteediks digitaliseerimise ja automatiseerimise.

Digitaalne küpsus, mis mõõdab, kui tõhusalt organisatsioon kasutab digitaaltehnoloogiaid, on ülioluline toote- ja protsessiteadmiste säilitamiseks kogu ravimi väljatöötamise elutsükli jooksul - koos kogu teabega, mis annab andmetele rohkem konteksti, näiteks toetav inventar, panustavad üksuse toimingud ja analüüsimeetodid, seadmete sobivus ning materjalide üleandmine meeskondade ja organisatsioonide vahel.

Digitaalse küpsuse võimaldamiseks ja suurendamiseks kasutavad ravimitootjad sageli erinevate vahendite ja süsteemide keerulist võrgustikku, kuid paratamatult tekivad ebatõhusad ja vigade tekkimiseks ohtlikud andmesilod. Arhailiste ja lihtsate laborisüsteemide kasutamine võib mõjutada andmete terviklikkust, ohustada regulatiivset nõuetele vastavust, piirata koostöövõimalusi ja takistada protsesside tundmaõppimist.

Kui organisatsioonidel ei ole volitusi protsessialaste teadmiste kasutamiseks, võivad nad viivitada arusaamisega, millist tegelikku mõju avaldavad nende protsessiparameetrid, vahendid, tarbekaubad ja protsessialased otsused tootele. Vaatamata olemasolevate informaatika vahendite kattuvale funktsionaalsusele ja laienevatele võimalustele, jääb kasutamata võime hallata, jälgida ja sujuvalt kvalifitseerida parameetreid ja protsesse samas tarkvaraplatvormis, kus viiakse läbi katsete läbiviimine ja analüüs.

Me teame palju oma toote kohta, kuid kui palju me tegelikult teame protsessi kohta?

Tööstusena oleme saanud väga osavaks andmete kogumisel ja oma teadmiste suurendamisel toote kohta, kusjuures olemasolevad vahendid võimaldavad seda teha. Näiteks võimaldavad ELNid teadlastel salvestada katseandmeid tõhusas, hõlpsasti dokumenteeritavas vormis, asendades traditsioonilise paberkandjal laborivihiku. Siiski kipuvad andmed olema salvestatud struktureerimata kujul, mis muudab ELNi pigem digitaalseks hoidlaks või nõuetele vastavaks salvestuskohaks, kui et see võimaldaks otseselt kasutada nende andmete väärtust.

LIMS-süsteemid pakuvad teistsugust vaatenurka - nad keskenduvad eelkõige proovidele, hallates hoolikalt proovide teekonda läbi toote elutsükli. LIMS jälgib hoolikalt iga sammu alates sisselogimisest kuni kõrvaldamiseni, pakkudes samas ka võimalusi seadme kalibreerimiseks ja varude hooldamiseks.

Mõnikord on nende vahenditega koos LES - ELNi spetsialiseeritud versioonina on LES töövoogudele keskendunud ja tagab protseduuride järjepidevuse täitmise ajal.

Selleks, et meeskond saaks protsessi parameetri mõju või valitud protsessi edukust täpselt kindlaks teha, tuleb sageli käsitsi koguda andmeid erinevatest allikatest. Selle põhjuseks on asjaolu, et protsessi või parameetri üksikasjad võivad olla endiselt salvestatud paberprotokollidesse või standardsetesse töökordadesse (SOP) või lihtsalt konkreetse üksuse töö eest vastutava peamise teadlase meeles. Selle jälgimine ja statistiline analüüsimine, kuidas üks sisendparameeter mõjutab toote saagist või struktuuri moodustumist, või arusaamine, kuidas mitu parameetrit mõjutavad kogu protsessi peenhäälestamist, võib olla tüütu ja veaohtlik ülesanne. See toimub sageli alles pärast katse või katse läbiviimist, mis toob kaasa ajakulu ja materjalikulu.

Protsess, mille käigus neid andmeid tuleb analüüsida väljastpoolt ja seejärel integreerida need tagasi täitmiskohta, et viia vajalikud muudatused ellu, toob kaasa riske ja viivitusi. Kokkuvõttes takistab see märkimisväärselt andmete tõhusat kasutamist protsessi optimeerimiseks ja muudab protsessiteadmiste arendamise keeruliseks.

Kvaliteedi ja protsessiteadmised kuuluvad kokku

Kogu toote elutsükli jooksul otsivad biofarmaorganisatsioonid pidevalt võimalusi toote kvaliteedi parandamiseks. Alates asutamisest ICH poolt 2004. aastal väljatöötatud kvaliteedi põhimõtted (QbD).QbD on muutunud biofarmatööstuses protsesside arendamise kuldstandardiks. QbD põhielemendid hõlmavad protsessi tulemuslikkuse hindamist, ajalooliste ja katsete kavandamise (DoE) andmete analüüsimist ning arusaamist sellest, kuidas protsessid ja materjalid mõjutavad lõpptoodet. See metoodika tagab, et kvaliteet on integreeritud toote elutsükli igasse etappi, keskendudes kriitiliste protsessietappide ja -parameetrite tuvastamisele, et luua põhjalikud teadmised protsessist.

Protsessi arendamise etapis on esmane eesmärk määrata kindlaks kriitilised protsessiparameetrid, mida tuleb jälgida ja kontrollida, et tagada kvaliteetse toote tarnimine. Nende protsesside valik, kontroll ja ajakohastamine tuleb põhjalikult dokumenteerida - ilma digitaalsete vahendite abita võib see olla tülikas ja vigadele kalduv ülesanne.

Seetõttu on biofarmatööstuse jaoks oluline võtta kasutusele protsessile keskendunud digitaalne lahendus. Tänapäeva kiirelt arenevas teaduslikus ja bioloogilises maailmas peab tööstus tõhusalt koguma andmeid oma protsesside kohta, jälgima nende arengut arengu käigus ning mõistma, kuidas need protsessid mõjutavad tootmist ja kuidas nad seda mõjutavad. Järgmistes blogides selles kolmeosalises sarjas tutvume põhjalikumalt protsessiparameetrite ja kvaliteediomaduste arenguga protsessi arendamise käigus, mõjuga tehnoloogiasiirdele ning võimalusega kasutada AI/ML-i protsessiteadmiste ületamiseks ja protsessiintellekti arendamiseks.

Loe järgmine blogi sarjas.

 

Autori kohta

Unjulie Bhanot, IDBSi tooteturundusjuht, protsesside arendamine ja tootmine

Unjulie Bhanot on IDBSi tooteturundusjuht protsessiarenduse ja tootmise alal. Tal on üle 10-aastane kogemus biofarmatseutilise informaatika valdkonnas, ta on juhtinud strateegia ja arenduse väljatöötamist. IDBSi bioprotsessi lahendused ja oli abiks järgmiste projektide käivitamisel IDBS Polar turule.

 

 

Viited:

1. (1975). Välja otsitud aadressilt https://www.nature.com/articles/256495a0.
2. S. Food and Drug Administration. (n.d.). Ameerika Ühendriikide toidu- ja ravimiõiguse verstapostid. Välja otsitud aadressilt https://www.fda.gov/about-fda/fda-history/milestones-us-food-and-drug-law.
3. (2022). Välja otsitud aadressilt https://www.nature.com/articles/s41596-021-00645-8.
4. S. Food and Drug Administration. (2003). Osa 11, elektroonilised dokumendid; elektroonilised allkirjad - reguleerimisala ja kohaldamine. Välja otsitud aadressilt https://www.fda.gov/regulatory-information/search-fda-guidance-documents/part-11-electronic-records-electronic-signatures-scope-and-application.
5. (2022). Välja otsitud aadressilt https://www.nature.com/articles/s41596-021-00645-8.
6. Grand View Research. (2023). Elektroonilise laborivihiku (ELN) turuanalüüs. Välja otsitud aadressilt https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/electronic-lab-notebook-eln-market.
7. Grand View Research. (2023). Laborite infohaldussüsteemi turu suurus. Välja otsitud aadressilt https://www.grandviewresearch.com/horizon/outlook/laboratory-information-management-system-market-size/global.
8. Euroopa Ravimiamet. (2017). ICH suunis Q8 (R2) ravimite väljatöötamine. Välja otsitud veebilehelt 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.