Odklenite učinkovitost: Izkoristite pravo digitalno orodje za pridobivanje znanja o procesih in racionalizacijo razvoja zdravil

Avtor: Unjulie Bhanot, vodja trženja izdelkov, razvoj procesov in proizvodnja, IDBS

Blog 1 od 3

V zadnjega pol stoletja se je industrija BioPharma osredotočila na zbiranje podatkov in povečevanje znanja o svojih terapevtskih izdelkih - prehod z analognih na digitalne formate in širjenje knjižnice orodij laboratorijske informatike. Sčasoma so se ta orodja razvila tako, da so presegla tradicionalne pristope na papirju in se razširila na področja, kot so upravljanje zalog, umerjanje opreme ali statistične analize - vendar z majhnim poudarkom na dokumentiranju in upravljanju procesov in parametrov - dejavnikov, odgovornih za doseganje visokokakovostnega izdelka.

Pridružite se nam v tej tridelni seriji, v kateri bomo razkrili, zakaj se mora industrija BioFarma preusmeriti na zajemanje, upravljanje in izkoriščanje podatkov o parametrih in procesih za ustvarjanje znanja o procesih ter končno optimizacijo razvoja zdravil in prenosa tehnologij.

Razcvet razvoja zdravil

Na prelomu iz 19. v 20. stoletje se je povečalo odkrivanje terapij z majhnimi molekulami, ki ga je zaznamovalo odkritje Aspirina. Do sredine stoletja je bil svet priča farmacevtski revoluciji. Od antibiotikov, kot sta penicilin in streptomicin, do nesteroidnih protivnetnih zdravil, kot sta ibuprofen in diklofenak, je vsako leto na trg prišlo nekaj novih molekul.

Leta 1975 je prelomno poročilo podrobno opisal metodo za proizvodnjo velikih količin monoklonskih protiteles s specifičnimi tarčami. Ta inovacija je tlakovala pot za široko paleto terapevtskih in diagnostičnih monoklonskih protiteles, ki se proizvajajo do danes.

To revolucijo na področju farmacevtskih izdelkov so spremljale strožje smernice FDA. Po škandalu s talidomidom je FDA Kefauver-Harrisov amandma o drogah iz leta 1962 predpisala, da morajo proizvajalci zdravil pred trženjem dokazati učinkovitost in varnost svojih izdelkov. To je zahtevalo temeljito dokumentacijo o kakovosti, varnosti in učinkovitosti izdelka.

Kmalu so se pojavila orodja za laboratorijsko informatiko, ki so zadovoljila vse večje potrebe po upravljanju poskusnih zapisov in vzorcev ter hkrati izpolnjevala vse večje regulativne zahteve. V osemdesetih in devetdesetih letih prejšnjega stoletja videl uvedbo osnovnih elektronskih laboratorijskih dnevnikov (ELN) in sistemov za upravljanje laboratorijskih informacij (LIMS). Leta 1997 je bil FDA je objavila 21 CFR del 11, ki določa standarde za upravljanje in uporabo elektronskih zapisov in podpisov v farmacevtski industriji. Ti predpisi so bili in so še vedno temeljnega pomena, saj so proizvajalcem zdravil omogočili uporabo digitalnih rešitev za racionalizacijo dejavnosti raziskav, razvoja, proizvodnje in potrjevanja ter s tem zagotovili varno uvajanje novih zdravil na trg.

Od leta 2000 je FDA odobrila več kot 190 bioloških zdravil (vključno z monoklonskimi protitelesi, proteini in encimi) in več kot 600 zdravil z majhnimi molekulami (glej Pregled narave Odkrivanje zdravil za več podrobnosti), še naprej pa se povečuje tudi razvoj celičnih, virusnih vektorjev in oligonukleotidnih terapevtikov. Funkcionalnosti in lastnosti sistemov ELN, LIMS in drugih informacijskih orodij, kot so sistemi za izvajanje laboratorijskih del (LES), so se prav tako razvili, da bi zadovoljili te naraščajoče biološke in tehnološke potrebe današnjega laboratorija - na primer za neposredno povezovanje z velikimi sistemi za avtomatizacijo in instrumenti za analizo zdravil ali upravljanje življenjskega cikla terapevtskih izdelkov, vendar ti sistemi še vedno niso osredotočeni na gojenje znanja o procesih. Trenutno je na voljo skoraj 100 aktivnih sistemov ELN in več kot 20 sistemov LIMS. trg, pri čemer se predvideva, da bodo ti trgi rasli po več kot 5.5% in . 6.7% v naslednjih petih letih.

Digitalna zrelost za pospešen razvoj zdravil

Zaradi vse večje svetovne konkurence in vse večjega povpraševanja po ciljno usmerjenih inovativnih terapijah so krajši roki za razvoj in prenos tehnologij ključnega pomena. Bolniki se zanašajo na dosledne in visokokakovostne izdelke, ki bodo do njih prišli takoj, kar je mogoče doseči le tako, da proizvajalci zdravil dajejo prednost digitalizaciji in avtomatizaciji, da bi zmanjšali tveganja in zagotovili varen razvoj.

Digitalna zrelost, ki meri, kako učinkovito organizacija uporablja digitalne tehnologije, je ključna za ohranjanje znanja o izdelkih in procesih v celotnem življenjskem ciklu razvoja zdravila - skupaj z vsemi informacijami, ki zagotavljajo več konteksta za podatke, kot so podporni inventar, dejavnosti prispevnih enot in analitične metode, ustreznost opreme ter posredovanje materiala med skupinami in organizacijami.

Da bi omogočili in izboljšali digitalno zrelost, proizvajalci zdravil pogosto uporabljajo zapleteno mrežo različnih orodij in sistemov, ki pa neizogibno ustvarjajo neučinkovite podatkovne silose, nagnjene k napakam. Uporaba arhaičnih in osnovnih laboratorijskih sistemov lahko vpliva na celovitost podatkov, ogroža skladnost s predpisi, omejuje zmožnosti sodelovanja in ovira vpogled v procese.

Če organizacije ne bodo imele možnosti izkoriščanja znanja o procesu, se lahko soočijo z zamudami pri razumevanju resničnega vpliva parametrov procesa, instrumentov, potrošnega materiala in odločitev o procesu na izdelek. Kljub prekrivanju funkcionalnosti in širjenju zmogljivosti obstoječih orodij za informatiko ostaja neizkoriščena možnost upravljanja, spremljanja in nemotenega kvalificiranja parametrov in procesov znotraj iste programske platforme, kjer se izvajajo eksperimentalni poskusi in analize.

Veliko vemo o svojem izdelku, koliko pa v resnici vemo o postopku?

Kot industrija smo postali zelo dobri pri zbiranju podatkov in poglabljanju znanja o izdelku, kar nam omogočajo obstoječa orodja. ELN na primer omogočajo znanstvenikom, da beležijo eksperimentalne podatke v učinkoviti, enostavno dokumentirani obliki, ki nadomešča tradicionalni papirnati laboratorijski zvezek. Vendar so podatki običajno zajeti v nestrukturirani obliki, zaradi česar je ELN bolj digitalni repozitorij ali skladišče, kot pa da bi lahko neposredno izkoristili vrednost teh podatkov.

Sistemi LIMS ponujajo drugačno perspektivo - osredotočajo se predvsem na vzorce in skrbno upravljajo pot vzorcev skozi življenjski cikel izdelka. Sistemi LIMS skrbno spremljajo vsak korak od prijave do odstranitve na skladen način, hkrati pa ponujajo tudi možnosti za umerjanje instrumentov in vzdrževanje zalog.

Včasih je s temi orodji povezan tudi sistem LES - kot specializirana različica ELN so sistemi LES osredotočeni na potek dela in zagotavljajo skladnost postopkov med izvajanjem.

Da pa bi ekipa natančno določila vpliv parametra procesa ali uspešnost izbranega procesa, mora pogosto ročno zbirati podatke iz različnih virov. To je zato, ker so podrobnosti o procesu ali parametru morda še vedno zapisane v papirnatih protokolih ali standardnih operativnih postopkih (SOP) ali pa preprosto živijo v glavi glavnega znanstvenika, ki je odgovoren za določeno operacijo enote. Sledenje in statistična analiza, kako posamezen vhodni parameter vpliva na izkoristek ali strukturno oblikovanje izdelka, ali razumevanje, kako več parametrov medsebojno vpliva na natančno nastavitev celotnega procesa, je lahko naporno in nagnjeno k napakam. To se pogosto zgodi precej po izvedbi poskusa ali serije, kar vodi v izgubo časa in porabo materiala.

Postopek zunanje analize teh podatkov in nato njihova ponovna vključitev nazaj na mesto izvajanja, da se izvedejo zahtevane spremembe, prinaša tveganja in zamude. Vse to predstavlja veliko oviro pri učinkovitem izkoriščanju podatkov za optimizacijo procesa in otežuje razvoj znanja o procesu.

Kakovost in znanje o procesih sta povezana

V celotnem življenjskem ciklu izdelka organizacije BioFarma nenehno iščejo priložnosti za izboljšanje kakovosti izdelka. Od ustanovitve načela kakovosti po zasnovi (QbD), ki jih je ICH sprejela leta 2004.QbD je postal zlati standard za razvoj procesov v industriji biofarmacevtskih izdelkov. Ključni elementi QbD vključujejo ocenjevanje uspešnosti procesov, analizo preteklih podatkov in podatkov o načrtovanju poskusov (DoE) ter razumevanje vpliva procesov in materialov na končni izdelek. Ta metodologija zagotavlja, da je kakovost vključena v vsako fazo življenjskega cikla izdelka, pri čemer se osredotoča na prepoznavanje kritičnih korakov in parametrov procesa, da se ustvari celovito znanje o procesu.

V fazi razvoja procesa je glavni cilj natančno določiti kritične parametre procesa, ki jih je treba spremljati in nadzorovati, da se zagotovi dobava visokokakovostnega izdelka. Izbiro, nadzor in posodabljanje teh procesov je treba temeljito dokumentirati - naloga, ki je brez pomoči digitalnih orodij lahko okorna in nagnjena k napakam.

Zato je za industrijo BioPharma bistvenega pomena, da sprejme digitalno rešitev, ki bo osredotočena na procese. V današnjem hitrem svetu znanstvenega in biološkega napredka mora industrija učinkovito zbirati podatke o svojih procesih, spremljati njihov razvoj skozi razvoj ter razumeti, kako se prenašajo v proizvodnjo in kako nanjo vplivajo. Pridružite se nam pri naslednjih blogih v tej tridelni seriji, v katerih se bomo poglobili v razvoj parametrov procesov in atributov kakovosti med razvojem procesov, vpliv na prenos tehnologije in možnosti uporabe umetne inteligence/ML za preseganje znanja o procesih in razvoj procesne inteligence.

Preberi naslednji blog v seriji.

O avtorju

Avtor: Unjulie Bhanot, vodja trženja izdelkov, razvoj procesov in proizvodnja, IDBS

Unjulie Bhanot je vodja trženja izdelkov za razvoj procesov in proizvodnjo v podjetju IDBS. Z več kot 10 leti izkušenj na področju informatike v biofarmacevtiki je vodila strategijo in razvoj Rešitve IDBS za bioprocese in je imel pomembno vlogo pri zagonu IDBS Polar na trg.

Reference:

1. (1975). Pridobljeno s spletne strani https://www.nature.com/articles/256495a0.
2. S. Uprava za hrano in zdravila. (n.d.). Mejniki v ameriški zakonodaji o hrani in zdravilih. Pridobljeno s spletne strani https://www.fda.gov/about-fda/fda-history/milestones-us-food-and-drug-law.
3. (2022). Pridobljeno s spletne strani https://www.nature.com/articles/s41596-021-00645-8.
4. S. Uprava za hrano in zdravila. (2003). Del 11, elektronski zapisi; elektronski podpisi - področje uporabe in uporaba. Pridobljeno s spletne strani https://www.fda.gov/regulatory-information/search-fda-guidance-documents/part-11-electronic-records-electronic-signatures-scope-and-application.
5. (2022). Pridobljeno s spletne strani https://www.nature.com/articles/s41596-021-00645-8.
6. Grand View Research. (2023). Analiza trga elektronskih laboratorijskih zvezkov (ELN). Pridobljeno s spletne strani https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/electronic-lab-notebook-eln-market.
7. Grand View Research. (2023). Velikost trga sistemov za upravljanje laboratorijskih informacij. Pridobljeno s spletne strani https://www.grandviewresearch.com/horizon/outlook/laboratory-information-management-system-market-size/global.
8. Evropska agencija za zdravila. (2017). Smernica ICH Q8 (R2) o razvoju zdravil. Pridobljeno s spletne strani 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.