Frigjør effektivitet: Utnytt det riktige digitale verktøyet for å bygge prosesskunnskap og effektivisere legemiddelutviklingen

Av Unjulie Bhanot, Product Marketing Manager, Process Development & Manufacturing, IDBS

Blogg 1 av 3

I løpet av det siste halve århundret har biofarmasibransjen fokusert på å samle inn data og øke kunnskapen om de terapeutiske produktene sine - ved å gå fra analoge til digitale formater og utvide biblioteket av laboratorieinformatikkverktøy. Over tid har disse verktøyene utviklet seg til å gå utover tradisjonelle papir-på-glass-tilnærminger og utvidet seg til områder som lagerstyring, kalibrering av utstyr eller statistiske analyser - men med liten vekt på dokumentasjon og styring av prosesser og parametere - faktorene som er ansvarlige for å oppnå et produkt av høy kvalitet.

Bli med på denne serien i tre deler når vi avdekker hvorfor biofarmasibransjen må skifte fokus til å samle inn, administrere og utnytte parameter- og prosessdata for å skape prosesskunnskap og til syvende og sist optimalisere legemiddelutvikling og teknologioverføring.

Boom i legemiddelutviklingen

Fra begynnelsen av 1900-tallet økte oppdagelsen av småmolekylære legemidler - med oppdagelsen av Aspirin som et viktig eksempel. Og på midten av århundret var verden vitne til en farmasøytisk revolusjon. Hvert år kom det nye molekyler på markedet, fra antibiotika som penicillin og streptomycin til ikke-steroide antiinflammatoriske legemidler som ibuprofen og diklofenak.

I 1975 ble en banebrytende rapport utviklet en metode for å generere store mengder monoklonale antistoffer med spesifikke målmolekyler. Denne innovasjonen banet vei for det enorme utvalget av terapeutiske og diagnostiske monoklonale antistoffer som er produsert til dags dato.

Denne revolusjonen på legemiddelområdet ble ledsaget av strengere retningslinjer fra FDA. Etter thalidomidskandalen ble Kefauver-Harris Drug Amendment av 1962 påla legemiddelprodusentene å bevise at produktene deres var effektive og sikre før de ble markedsført. Dette krevde grundig dokumentasjon av produktets kvalitet, sikkerhet og effektivitet.

Snart fulgte utviklingen av laboratorieinformatikkverktøy for å møte det økende behovet for å håndtere forsøksjournaler og prøver, samtidig som man måtte overholde stadig strengere lovkrav. 1980- og 1990-tallet så introduksjonen av grunnleggende elektroniske laboratoriejournaler (ELN) og laboratorieinformasjonssystemer (LIMS). I 1997 ble FDA publiserte 21 CFR Part 11, som fastsetter standarder for håndtering og bruk av elektroniske journaler og signaturer i legemiddelindustrien. Disse forskriftene var, og er fortsatt, avgjørende for at legemiddelprodusenter skal kunne utnytte digitale løsninger for å effektivisere forsknings-, utviklings-, produksjons- og valideringsaktiviteter, noe som sikrer trygg introduksjon av nye legemidler på markedet.

Siden 2000 har FDA godkjent over 190 biologiske legemidler (inkludert monoklonale antistoffer, proteiner og enzymer) og mer enn 600 småmolekylære behandlinger (se Nature Review Drug Discovery for mer informasjon), og vi ser også en fortsatt økning i utviklingen av celle-, virusvektor- og oligonukleotidterapier. Funksjonaliteten og egenskapene til ELN-er, LIMS-er og andre dataverktøy, som for eksempel Laboratory Execution Systems (LES), har også utviklet seg for å imøtekomme disse voksende biologiske og teknologiske behovene i laboratoriet i dag - for eksempel for å kunne integreres direkte med store automatiseringssystemer og legemiddelanalyseinstrumenter, eller for å administrere livssyklusen til terapeutiske produkter, men fortsatt er ikke disse systemene fokusert på å dyrke fram prosesskunnskap. For tiden finnes det nesten 100 aktive ELN-er og over 20 LIMS-er på markedet. markedog disse markedene forventes å vokse med over 5.5% og 6.7% henholdsvis, i løpet av de neste fem årene.

Digital modenhet for raskere legemiddelutvikling

Med økende global konkurranse og en økende etterspørsel etter målrettede, innovative behandlingsformer er det avgjørende med kortere utviklings- og teknologioverføringstider. Pasientene er avhengige av at de får konsistente produkter av høy kvalitet raskt, noe som bare kan oppnås ved at legemiddelprodusentene prioriterer digitalisering og automatisering for å redusere risiko og sikre trygg utvikling.

Digital modenhet, som måler hvor effektivt en organisasjon utnytter digital teknologi, er avgjørende for å opprettholde produkt- og prosesskunnskap gjennom hele livssyklusen til et legemiddel - sammen med all informasjon som gir mer kontekst til dataene, for eksempel lagerbeholdning, medvirkende enhetsoperasjoner og analysemetoder, utstyrets egnethet og materialoverføringer mellom team og organisasjoner.

For å muliggjøre og forbedre digital modenhet ender legemiddelprodusenter ofte opp med å ta i bruk et komplisert nett av ulike verktøy og systemer, men det skaper uunngåelig ineffektive og feilutsatte datasiloer. Bruk av foreldede og grunnleggende laboratoriesystemer kan påvirke dataintegriteten, sette overholdelse av regelverk i fare, begrense samarbeidsmulighetene og hindre prosessinnsikt.

Uten mulighet til å utnytte prosesskunnskap kan organisasjoner oppleve forsinkelser i forståelsen av den reelle effekten prosessparametere, instrumenter, forbruksmateriell og prosessbeslutninger har på produktet. Til tross for overlappende funksjonalitet og utvidede muligheter i eksisterende dataverktøy, er muligheten til å administrere, overvåke og sømløst kvalifisere parametere og prosesser innenfor den samme programvareplattformen der eksperimentell utførelse og analyse utføres, fortsatt uutnyttet.

Vi vet mye om produktet vårt, men hvor mye vet vi egentlig om prosessen?

Som bransje har vi blitt svært flinke til å samle inn data og øke kunnskapen vår om produktet, og eksisterende verktøy gjør dette mulig. ELN gjør det for eksempel mulig for forskere å registrere eksperimentelle data i et effektivt format som er enkelt å dokumentere, og som erstatter den tradisjonelle laboratorieboken på papir. Dataene har imidlertid en tendens til å bli samlet inn i et ustrukturert format, noe som gjør ELN mer til et digitalt arkiv eller et kompatibelt lagringssted enn til et verktøy som direkte utnytter verdien av disse dataene.

LIMS-systemer tilbyr et annet perspektiv - med hovedfokus på prøver, og omhyggelig styring av prøvenes reise gjennom produktets livssyklus. LIMS sporer hvert trinn fra innlogging til avhending på en forskriftsmessig måte, samtidig som det tilbyr funksjoner for instrumentkalibrering og lagervedlikehold.

Noen ganger kombineres disse verktøyene med en LES - som en spesialisert versjon av et ELN, er LES arbeidsflytsentrert og sikrer prosedyrekonsistens under utførelsen.

Men for at et team skal kunne fastslå nøyaktig hvilken innvirkning en prosessparameter har, eller hvor vellykket den valgte prosessen er, må de ofte samle inn data manuelt fra ulike kilder. Dette skyldes at prosess- eller parameterdetaljer fortsatt kan være nedtegnet i papirprotokoller eller standard driftsprosedyrer (SOP-er), eller rett og slett bare finnes i hodet til den hovedansvarlige forskeren for en spesifikk enhetsoperasjon. Å spore og statistisk analysere hvordan en enkelt inngangsparameter påvirker et produkts utbytte eller strukturdannelse, eller å forstå hvordan flere parametere samvirker for å finjustere den overordnede prosessen, kan være en langtekkelig og feilutsatt oppgave. Dette skjer ofte lenge etter at eksperimentet eller kjøringen er utført, noe som fører til tapt tid og materialforbruk.

Prosessen med å analysere disse dataene eksternt, for deretter å integrere dem tilbake til utførelsesstedet for å implementere de nødvendige endringene, medfører risiko og forsinkelser. Alt i alt skaper dette en betydelig hindring for effektiv utnyttelse av data for å optimalisere prosessen, og gjør utviklingen av prosesskunnskap utfordrende.

Kvalitet og prosesskunnskap hører sammen

Gjennom hele produktets livssyklus søker BioPharma-organisasjoner kontinuerlig etter muligheter for å forbedre produktkvaliteten. Siden etableringen av prinsippene for "quality by design" (QbD) av ICH i 2004QbD har blitt gullstandarden for prosessutvikling i biofarmasibransjen. Kjerneelementene i QbD omfatter evaluering av prosessytelse, analyse av historiske data og forsøksdata (DoE), og forståelse av hvordan prosesser og materialer påvirker sluttproduktet. Denne metodikken sikrer at kvalitet integreres i alle faser av produktets livssyklus, med fokus på å identifisere kritiske prosesstrinn og parametere for å bygge opp omfattende prosesskunnskap.

I prosessutviklingsfasen er det primære målet å finne frem til kritiske prosessparametere som må overvåkes og kontrolleres for å garantere levering av et produkt av høy kvalitet. Valg, kontroll og oppdatering av disse prosessene må dokumenteres grundig - en oppgave som kan være tungvint og feilutsatt uten hjelp av digitale verktøy.

Derfor er det avgjørende for biofarmasibransjen å ta i bruk en prosessfokusert digital løsning. I dagens raske verden av vitenskapelige og biologiske fremskritt må bransjen effektivt samle inn data om prosessene sine, spore utviklingen av dem gjennom utviklingsfasen og forstå hvordan de oversettes til og påvirker produksjonen. Følg med på de neste bloggene i denne tredelte serien, der vi går dypere inn i utviklingen av prosessparametere og kvalitetsattributter i løpet av prosessutviklingen, innvirkningen på teknologioverføring og potensialet for å bruke AI/ML til å overskride prosesskunnskap og utvikle prosessintelligens.

Les mer neste blogg i serien.

Om forfatteren

Av Unjulie Bhanot, Product Marketing Manager, Process Development & Manufacturing, IDBS

Unjulie Bhanot er Product Marketing Manager for prosessutvikling og produksjon hos IDBS. Med over 10 års erfaring innen biofarmasiinformatikk har hun ledet strategien og utviklingen av IDBS' bioprosessløsninger og var medvirkende i lanseringen av IDBS Polar til markedet.

Referanser:

1. (1975). Hentet fra https://www.nature.com/articles/256495a0
2. S. Food and Drug Administration. (n.d.). Milepæler i amerikansk mat- og legemiddellovgivning. Hentet fra https://www.fda.gov/about-fda/fda-history/milestones-us-food-and-drug-law
3. (2022). Hentet fra https://www.nature.com/articles/s41596-021-00645-8
4. S. Food and Drug Administration. (2003). Del 11, elektroniske journaler; elektroniske signaturer - omfang og anvendelse. Hentet fra https://www.fda.gov/regulatory-information/search-fda-guidance-documents/part-11-electronic-records-electronic-signatures-scope-and-application
5. (2022). Hentet fra https://www.nature.com/articles/s41596-021-00645-8
6. Grand View Research. (2023). Markedsanalyse av elektroniske laboratorienotatbøker (ELN). Hentet fra https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/electronic-lab-notebook-eln-market
7. Grand View Research. (2023). Markedsstørrelse for styringssystem for laboratorieinformasjon. Hentet fra https://www.grandviewresearch.com/horizon/outlook/laboratory-information-management-system-market-size/global
8. European Medicines Agency. (2017). ICH-retningslinje Q8 (R2) om legemiddelutvikling. Hentet fra 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