효율성 극대화: 올바른 디지털 도구를 활용하여 프로세스 지식을 구축하고 신약 개발을 간소화하세요.

Unjulie Bhanot, 프로세스 개발 및 제조 부문 제품 마케팅 관리자, IDBS

블로그 1 / 3

지난 반세기 동안 바이오제약 업계는 아날로그 형식에서 디지털 형식으로 전환하고 실험실 정보학 도구 라이브러리를 확장하는 등 데이터를 수집하고 치료 제품에 대한 지식을 늘리는 데 주력해 왔습니다. 시간이 지남에 따라 이러한 도구는 기존의 종이 문서 방식을 넘어 재고 관리, 장비 보정 또는 통계 분석과 같은 영역으로 확장되었지만 고품질 제품을 달성하는 데 중요한 요소인 프로세스 및 파라미터의 문서화 및 관리에는 거의 중점을 두지 않았습니다.

이 3부작 시리즈에서 바이오 제약 업계가 프로세스 지식을 창출하고 궁극적으로 신약 개발과 기술이전을 최적화하기 위해 매개변수 및 프로세스 데이터를 캡처, 관리, 활용하는 데 초점을 맞춰야 하는 이유를 알아보세요.

신약 개발 붐

20세기에 접어들면서 아스피린의 발견으로 대표되는 저분자 치료제의 발견이 증가하기 시작했습니다. 그리고 세기 중반에 이르러 전 세계는 제약 혁명을 목격하게 됩니다. 페니실린과 스트렙토마이신 같은 항생제부터 이부프로펜과 디클로페낙 같은 비스테로이드성 항염증제에 이르기까지 매년 새로운 분자의 약물이 시장에 출시되었습니다.

1975년 획기적인 보고서 는 특정 표적을 가진 단일 클론 항체를 대량으로 생성하는 방법을 자세히 설명했습니다. 이 혁신은 지금까지 생산된 방대한 치료 및 진단용 단일 클론 항체의 기반을 마련했습니다.

이러한 의약품의 혁명에는 더 엄격한 FDA 지침이 수반되었습니다. 탈리도마이드 스캔들 이후, FDA는 1962년 케포버-해리스 약품 개정안 는 의약품 제조업체가 제품을 판매하기 전에 제품의 효능과 안전성을 입증하도록 의무화했습니다. 이를 위해서는 제품의 품질, 안전성 및 효과에 대한 철저한 문서화가 필요했습니다.

실험 기록과 샘플 관리에 대한 증가하는 요구를 충족하는 동시에 증가하는 규제 요구를 준수하기 위해 실험실 정보학 도구의 탄생이 곧 이어졌습니다. 1980년대와 1990년대 소개를 보셨나요? 기본 전자 실험실 노트북(ELN)과 실험실 정보 관리 시스템(LIMS)을 도입했습니다. 1997년에는 FDA에서 발표한 21 CFR Part 11를 제정하여 의약품의 전자 기록 및 서명 관리와 사용에 대한 표준을 정했습니다. 이러한 규정은 제약 제조업체가 디지털 솔루션을 활용하여 연구, 개발, 제조 및 검증 활동을 간소화하고 신약을 안전하게 시장에 출시할 수 있도록 하는 데 있어 기본이 되었으며, 앞으로도 계속될 것입니다.

2000년 이후 FDA는 190개 이상의 생물학적 치료제(단일 클론 항체, 단백질 및 효소 포함)와 600개 이상의 저분자 치료제를 승인했습니다( 네이처 리뷰 신약 개발 참조), 세포, 바이러스 벡터 및 올리고뉴클레오티드 치료제의 개발도 계속 증가하고 있습니다. 대규모 자동화 시스템 및 약물 분석 기기와 직접 통합하거나 치료제의 제품 수명 주기를 관리하는 등 오늘날 실험실의 증가하는 생물학적, 기술적 요구를 충족하기 위해 ELN, LIMS 및 기타 정보학 도구(예: 실험실 실행 시스템)의 기능 및 특징도 발전해 왔지만, 여전히 이러한 시스템은 프로세스 지식 배양에 초점을 맞추지 않고 있습니다. 현재 100개에 가까운 ELN과 20개 이상의 LIMS가 활성화되어 있습니다. 시장이 시장은 다음과 같이 성장할 것으로 예상됩니다. 5.5% 이상 및 6.7% 를 각각 향후 5년 동안 사용할 수 있습니다.

신약 개발 가속화를 위한 디지털 성숙도

글로벌 경쟁이 치열해지고 혁신적인 표적 치료제에 대한 수요가 증가함에 따라 개발 및 기술 이전 기간을 단축하는 것이 필수적입니다. 환자들은 일관된 고품질의 제품을 신속하게 제공받기를 원하며, 이는 위험을 완화하고 안전한 개발을 보장하기 위해 디지털화와 자동화를 우선시하는 제약 제조업체만이 달성할 수 있습니다.

조직이 디지털 기술을 얼마나 효과적으로 활용하는지를 측정하는 디지털 성숙도는 재고 지원, 단위 작업 및 분석 방법, 장비 적합성, 팀과 조직 간의 자료 핸드오프 등 데이터에 더 많은 맥락을 제공하는 모든 정보와 함께 의약품 개발 수명 주기 전반에 걸쳐 제품 및 프로세스 지식을 유지하는 데 매우 중요합니다.

제약 제조업체는 디지털 성숙도를 높이고 향상시키기 위해 다양한 도구와 시스템으로 구성된 복잡한 웹을 구축하지만, 비효율적이고 오류가 발생하기 쉬운 데이터 사일로를 필연적으로 만들게 됩니다. 구식 및 기본 실험실 시스템을 사용하면 데이터 무결성에 영향을 미치고, 규정 준수를 위험에 빠뜨리며, 협업 기능을 제한하고, 프로세스 인사이트를 방해할 수 있습니다.

프로세스 지식을 활용할 수 있는 역량을 갖추지 못한 조직은 프로세스 파라미터, 기기, 소모품 및 프로세스 결정이 제품에 미치는 실제 영향을 이해하는 데 지연을 겪을 수 있습니다. 기존 정보학 도구의 기능이 중복되고 기능이 확장되었음에도 불구하고 실험 실행 및 분석이 수행되는 동일한 소프트웨어 플랫폼 내에서 파라미터와 프로세스를 관리, 모니터링하고 원활하게 검증하는 기능은 아직 미개발 상태입니다.

우리는 제품에 대해 많이 알고 있지만, 실제로 프로세스에 대해서는 얼마나 알고 있을까요?

업계에서는 데이터를 수집하고 제품에 대한 지식을 늘리는 데 매우 능숙해졌으며, 기존 도구를 통해 이를 가능하게 합니다. 예를 들어, ELN은 과학자들이 기존의 종이 실험 노트를 대체하여 효율적이고 문서화하기 쉬운 형식으로 실험 데이터를 기록할 수 있게 해줍니다. 그러나 데이터는 구조화되지 않은 형식으로 캡처되는 경향이 있기 때문에 ELN은 데이터의 가치를 직접 활용하기보다는 디지털 저장소 또는 규정을 준수하는 저장 장소로만 활용되는 경향이 있습니다.

LIMS 시스템은 샘플에 중점을 두고 제품 수명 주기 동안 샘플의 여정을 세심하게 관리하여 다른 관점을 제공합니다. 로그인부터 폐기까지 LIMS는 규정을 준수하는 방식으로 각 단계를 꼼꼼하게 추적하는 동시에 기기 보정 및 재고 유지 관리 기능도 제공합니다.

이러한 도구와 함께 사용되기도 하는 LES는 ELN의 특수 버전으로, 워크플로 중심적이며 실행 중 절차적 일관성을 보장합니다.

그러나 팀이 프로세스 매개변수의 영향이나 선택한 프로세스의 성공 여부를 정확하게 판단하려면 다양한 소스에서 수동으로 데이터를 수집해야 하는 경우가 많습니다. 이는 프로세스 또는 매개변수 세부 정보가 여전히 종이 프로토콜이나 표준 운영 절차(SOP)에 기록되어 있거나 특정 단위 작업을 담당하는 수석 과학자의 머릿속에만 존재할 수 있기 때문입니다. 단일 입력 파라미터가 제품의 수율이나 구조 형성에 미치는 영향을 추적하고 통계적으로 분석하거나 여러 파라미터가 상호 작용하여 전체 프로세스를 미세 조정하는 방법을 이해하는 것은 지루하고 오류가 발생하기 쉬운 작업일 수 있습니다. 이러한 작업은 종종 실험이나 실행이 수행된 후에 이루어지기 때문에 시간 손실과 재료 소모로 이어집니다.

이 데이터를 외부에서 분석한 다음 필요한 변경 사항을 구현하기 위해 다시 실행 지점으로 통합해야 하는 프로세스는 위험과 지연을 초래합니다. 결국 데이터를 효과적으로 활용하여 프로세스를 최적화하는 데 상당한 장애물이 되고, 프로세스 지식을 개발하는 데 어려움을 겪게 됩니다.

품질과 프로세스 지식의 결합

바이오제약 조직은 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 제품 품질을 향상시킬 수 있는 기회를 지속적으로 모색합니다. 설립 이후 2004년 국제의약품규제조화기구(ICH)의 품질 기반 설계(QbD) 원칙 적용바이오제약 업계에서 QbD는 공정 개발의 표준으로 자리 잡았습니다. QbD의 핵심 요소에는 공정 성능 평가, 이력 및 실험 설계(DoE) 데이터 분석, 공정과 재료가 최종 제품에 미치는 영향 이해가 포함됩니다. 이 방법론은 포괄적인 프로세스 지식을 구축하기 위해 중요한 프로세스 단계와 매개변수를 식별하는 데 중점을 두고 제품 수명 주기의 모든 단계에 품질이 통합되도록 보장합니다.

프로세스 개발 단계의 주요 목표는 고품질 제품 납품을 보장하기 위해 모니터링하고 제어해야 하는 중요한 프로세스 매개변수를 정확히 파악하는 것입니다. 이러한 프로세스의 선택, 제어 및 업데이트는 철저하게 문서화되어야 하는데, 디지털 도구의 도움 없이는 번거롭고 오류가 발생하기 쉬운 작업입니다.

따라서 바이오제약 업계에서는 프로세스 중심의 디지털 솔루션을 도입하는 것이 필수적입니다. 과학과 생물학이 빠르게 발전하는 오늘날의 세계에서 업계는 프로세스에 대한 데이터를 효과적으로 캡처하고, 개발 과정에서 프로세스의 진화를 추적하며, 이러한 변화가 제조에 어떻게 영향을 미치는지 이해해야 합니다. 3부로 구성된 이 시리즈의 다음 블로그에서 프로세스 개발 과정에서 프로세스 파라미터와 품질 속성의 진화, 기술 이전에 미치는 영향, 프로세스 지식을 초월하고 프로세스 인텔리전스를 개발하기 위해 AI/ML을 사용할 수 있는 잠재력에 대해 자세히 알아보세요.

읽기 다음 블로그 시리즈에서

 

저자 소개

Unjulie Bhanot, 프로세스 개발 및 제조 부문 제품 마케팅 관리자, IDBS

언줄리 바놋은 IDBS의 프로세스 개발 및 제조 부문 제품 마케팅 매니저입니다. 바이오제약 정보학 분야에서 10년 이상의 경력을 쌓은 그녀는 다음과 같은 전략 및 개발을 주도했습니다. IDBS의 바이오프로세스 솔루션 의 출시에 중요한 역할을 했으며 IDBS Polar 를 출시합니다.

 

 

참조:

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2. S. 식품의 약국. (nd). 미국 식품 및 의약품 법의 이정표. 에서 가져온 https://www.fda.gov/about-fda/fda-history/milestones-us-food-and-drug-law
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5. (2022). https://www.nature.com/articles/s41596-021-00645-8 에서 가져온 것
6. 그랜드 뷰 리서치. (2023). 전자 실험실 노트북 (ELN) 시장 분석. 에서 가져온 것 https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/electronic-lab-notebook-eln-market
7. 그랜드 뷰 리서치. (2023). 실험실 정보 관리 시스템 시장 규모. 출처: https://www.grandviewresearch.com/horizon/outlook/laboratory-information-management-system-market-size/global
8. 유럽 의약품청. (2017). ICH 가이드라인 Q8 (R2) 의약품 개발. 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 에서 가져온 것