Débloquer l'efficacité : Tirer parti de l'outil numérique adéquat pour développer la connaissance des processus et rationaliser le développement des médicaments

Par Unjulie Bhanot, responsable marketing produit, développement de processus et fabrication, IDBS

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Au cours des cinquante dernières années, l'industrie biopharmaceutique s'est concentrée sur la collecte de données et l'amélioration des connaissances sur ses produits thérapeutiques, en passant des formats analogiques aux formats numériques et en élargissant sa bibliothèque d'outils informatiques de laboratoire. Au fil du temps, ces outils se sont développés pour aller au-delà des approches traditionnelles "papier sur verre" et s'étendre à des domaines tels que la gestion des stocks, l'étalonnage des équipements ou les analyses statistiques - mais sans mettre l'accent sur la documentation et la gestion des processus et des paramètres - les facteurs responsables de l'obtention d'un produit de haute qualité.

Rejoignez-nous dans cette série en trois parties pour découvrir pourquoi l'industrie bio-pharmaceutique doit se concentrer sur la capture, la gestion et l'exploitation des paramètres et des données de processus afin de créer une connaissance des processus et, en fin de compte, d'optimiser le développement de médicaments et le transfert de technologie.

Le boom du développement des médicaments

Au début du XXe siècle, la découverte de petites molécules thérapeutiques a connu un essor, marqué par la découverte de l'aspirine. Au milieu du siècle, le monde a été témoin d'une révolution pharmaceutique. Des antibiotiques comme la pénicilline et la streptomycine aux anti-inflammatoires non stéroïdiens comme l'ibuprofène et le diclofénac, chaque année voyait l'arrivée de nouvelles molécules sur le marché.

En 1975, un rapport novateur a mis au point une méthode permettant de générer de grandes quantités d'anticorps monoclonaux ayant des cibles spécifiques. Cette innovation a ouvert la voie à la vaste gamme d'anticorps monoclonaux thérapeutiques et diagnostiques produits à ce jour.

Cette révolution pharmaceutique s'est accompagnée de directives plus strictes de la part de la FDA. À la suite du scandale de la thalidomide, la Amendement Kefauver-Harris de 1962 sur les médicaments a imposé aux fabricants de médicaments de prouver l'efficacité et la sécurité de leurs produits avant de les commercialiser. Pour ce faire, une documentation complète de la qualité, de la sécurité et de l'efficacité d'un produit était nécessaire.

La naissance d'outils informatiques de laboratoire a rapidement suivi pour répondre au besoin croissant de gérer les dossiers expérimentaux et les échantillons tout en respectant les exigences réglementaires croissantes. Les années 1980 et 1990 a vu l'introduction des cahiers de laboratoire électroniques (ELN) de base et des systèmes de gestion de l'information de laboratoire (LIMS). En 1997, le La FDA a publié le 21 CFR Part 11La Commission européenne a adopté le règlement sur les signatures électroniques, qui fixe des normes pour la gestion et l'utilisation des enregistrements et des signatures électroniques dans les produits pharmaceutiques. Ces réglementations ont été, et continuent d'être, fondamentales pour permettre aux fabricants de médicaments d'exploiter les solutions numériques afin de rationaliser les activités de recherche, de développement, de fabrication et de validation, garantissant ainsi la mise sur le marché de nouveaux médicaments en toute sécurité.

Depuis 2000, la FDA a approuvé plus de 190 produits thérapeutiques biologiques (y compris des anticorps monoclonaux, des protéines et des enzymes) et plus de 600 traitements à base de petites molécules (voir Nature Review Drug Discovery pour plus de détails), et nous continuons à observer une augmentation du développement de thérapies cellulaires, de vecteurs viraux et d'oligonucléotides. La fonctionnalité et les caractéristiques des ELN, des LIMS et d'autres outils informatiques, tels que les systèmes d'exécution de laboratoire (LES), ont également évolué pour répondre aux besoins biologiques et technologiques croissants du laboratoire d'aujourd'hui - par exemple, pour s'intégrer directement aux grands systèmes d'automatisation et aux instruments d'analyse des médicaments, ou pour gérer le cycle de vie des produits thérapeutiques, mais ces systèmes ne sont toujours pas axés sur la culture de la connaissance des processus. Actuellement, il existe près de 100 ELN actifs et plus de 20 LIMS disponibles sur le marché. marchéCes marchés devraient connaître une croissance de plus de 5.5% et 6.7% respectivement, au cours des cinq prochaines années.

Maturité numérique pour un développement accéléré des médicaments

Avec l'intensification de la concurrence mondiale et la demande croissante de thérapies ciblées et innovantes, il est essentiel de raccourcir les délais de développement et de transfert de technologie. Les patients comptent sur des produits cohérents et de haute qualité qui leur parviennent rapidement, ce qui ne peut être réalisé que si les fabricants de médicaments donnent la priorité à la numérisation et à l'automatisation pour atténuer les risques et garantir un développement sûr.

La maturité numérique, qui mesure l'efficacité avec laquelle une organisation exploite les technologies numériques, est essentielle pour conserver les connaissances sur les produits et les processus tout au long du cycle de développement d'un médicament - ainsi que toutes les informations fournissant un contexte plus précis aux données, telles que les stocks de soutien, les opérations unitaires et les méthodes d'analyse, l'adéquation des équipements et les transferts de matériel entre les équipes et les organisations.

Pour permettre et améliorer la maturité numérique, les fabricants de médicaments finissent souvent par déployer un réseau compliqué d'outils et de systèmes différents, mais créent inévitablement des silos de données inefficaces et sujets aux erreurs. L'utilisation de systèmes de laboratoire archaïques et basiques peut avoir un impact sur l'intégrité des données, mettre en péril la conformité réglementaire, limiter les capacités de collaboration et entraver la compréhension des processus.

Si elles ne sont pas en mesure d'exploiter la connaissance des processus, les entreprises risquent d'être confrontées à des retards dans la compréhension de l'impact réel de leurs paramètres de processus, instruments, consommables et décisions de processus sur le produit. Malgré le chevauchement des fonctionnalités et l'élargissement des capacités des outils informatiques existants, la capacité de gérer, de surveiller et de qualifier de manière transparente les paramètres et les processus, au sein de la même plateforme logicielle que celle où l'exécution et l'analyse expérimentales sont effectuées, reste inexploitée.

Nous en savons beaucoup sur notre produit, mais que savons-nous vraiment du processus ?

En tant qu'industrie, nous sommes devenus très performants dans la collecte de données et l'amélioration de nos connaissances sur le produit, grâce aux outils existants. Par exemple, les ELN permettent aux scientifiques d'enregistrer des données expérimentales dans un format efficace et facile à documenter, remplaçant ainsi le traditionnel cahier de laboratoire en papier. Cependant, les données ont tendance à être capturées dans un format non structuré, ce qui fait de l'ELN davantage un référentiel numérique ou un lieu de stockage conforme, que la possibilité d'exploiter directement la valeur de ces données.

Les systèmes LIMS offrent une perspective différente - en se concentrant principalement sur les échantillons, en gérant méticuleusement le parcours des échantillons tout au long du cycle de vie du produit. De la connexion à l'élimination, les LIMS suivent avec diligence chaque étape dans le respect des règles, tout en offrant des possibilités d'étalonnage des instruments et de gestion des stocks.

Ces outils sont parfois associés à un LES - version spécialisée d'un ELN, les LES sont axés sur le flux de travail et garantissent la cohérence des procédures pendant l'exécution.

Cependant, pour qu'une équipe puisse déterminer avec précision l'impact d'un paramètre de processus ou le succès du processus choisi, elle doit souvent collecter manuellement des données provenant de diverses sources. En effet, les détails d'un processus ou d'un paramètre peuvent encore être consignés sur des protocoles papier ou des procédures opératoires normalisées (POS), ou simplement résider dans l'esprit du scientifique principal responsable d'une opération unitaire spécifique. Retracer et analyser statistiquement la manière dont un seul paramètre d'entrée affecte le rendement ou la formation structurelle d'un produit, ou comprendre comment plusieurs paramètres interagissent pour affiner le processus global, peut s'avérer une tâche fastidieuse et sujette aux erreurs. Cela se produit souvent bien après la réalisation de l'expérience ou de la série, ce qui entraîne une perte de temps et une consommation de matériaux.

Le fait de devoir analyser ces données en externe, puis de les réintégrer au point d'exécution pour mettre en œuvre les changements requis, introduit des risques et des retards. Dans l'ensemble, cela crée un obstacle important à l'exploitation efficace des données pour optimiser le processus et rend difficile le développement de la connaissance du processus.

Qualité et connaissance des processus vont de pair

Tout au long du cycle de vie des produits, les entreprises du secteur biopharmaceutique recherchent en permanence des possibilités d'améliorer la qualité de leurs produits. Depuis la création de la les principes de la qualité dès la conception (QbD) par l'ICH en 2004Avec la mise en œuvre de la méthode QbD, celle-ci est devenue l'étalon-or du développement des processus dans l'industrie biopharmaceutique. Les éléments fondamentaux de la QbD comprennent l'évaluation des performances des processus, l'analyse des données historiques et des plans d'expérience, et la compréhension de l'impact des processus et des matériaux sur le produit final. Cette méthodologie garantit l'intégration de la qualité à chaque étape du cycle de vie du produit, en mettant l'accent sur l'identification des étapes et des paramètres critiques du processus afin d'acquérir une connaissance approfondie de ce dernier.

Au cours de la phase de développement du processus, l'objectif principal est de déterminer les paramètres critiques du processus qui doivent être surveillés et contrôlés pour garantir la livraison d'un produit de haute qualité. La sélection, le contrôle et la mise à jour de ces processus doivent faire l'objet d'une documentation détaillée, une tâche qui peut s'avérer lourde et sujette à des erreurs sans l'aide d'outils numériques.

Il est donc essentiel pour l'industrie bio-pharmaceutique d'adopter une solution numérique axée sur les processus. Dans un monde où les avancées scientifiques et biologiques se succèdent à un rythme effréné, l'industrie doit capturer efficacement les données relatives à ses processus, suivre leur évolution tout au long du développement et comprendre comment elles se traduisent et influencent la fabrication. Rejoignez-nous pour les prochains blogs de cette série en trois parties, où nous approfondirons l'évolution des paramètres de processus et des attributs de qualité au cours du développement des processus, l'impact sur le transfert de technologie et le potentiel d'utilisation de l'IA/ML pour transcender la connaissance des processus et développer l'intelligence des processus.

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A propos de l'auteur

Par Unjulie Bhanot, responsable marketing produit, développement de processus et fabrication, IDBS

Unjulie Bhanot est responsable du marketing produit pour le développement de processus et la fabrication chez IDBS. Avec plus de 10 ans d'expérience dans le domaine de l'informatique biopharmaceutique, elle a dirigé la stratégie et le développement de Les solutions d'IDBS en matière de bioprocédés et a joué un rôle déterminant dans le lancement de IDBS Polar sur le marché.

 

 

Références :

1. (1975). Extrait de https://www.nature.com/articles/256495a0
2. S. Food and Drug Administration. (n.d.). Milestones in U.S. food and drug law. Extrait de https://www.fda.gov/about-fda/fda-history/milestones-us-food-and-drug-law
3. (2022). Extrait de https://www.nature.com/articles/s41596-021-00645-8
4. S. Food and Drug Administration. (2003). Part 11, electronic records ; electronic signatures - scope and application. Extrait de https://www.fda.gov/regulatory-information/search-fda-guidance-documents/part-11-electronic-records-electronic-signatures-scope-and-application
5. (2022). Extrait de https://www.nature.com/articles/s41596-021-00645-8
6. Grand View Research. (2023). Electronic lab notebook (ELN) market analysis. Extrait de https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/electronic-lab-notebook-eln-market
7. Grand View Research. (2023). Laboratory information management system market size (taille du marché des systèmes de gestion des informations de laboratoire). Extrait de https://www.grandviewresearch.com/horizon/outlook/laboratory-information-management-system-market-size/global
8. Agence européenne des médicaments. (2017). Ligne directrice ICH Q8 (R2) sur le développement pharmaceutique. Extrait de 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