Verimliliğin kilidini açın: Süreç bilgisi oluşturmak ve ilaç geliştirmeyi kolaylaştırmak için doğru dijital araçtan yararlanın

Unjulie Bhanot, Ürün Pazarlama Müdürü, Süreç Geliştirme ve Üretim, IDBS

Blog 1 / 3

Son yarım yüzyılda BioPharma endüstrisi, analog formatlardan dijital formatlara geçiş yaparak ve laboratuvar bilişim araçları kütüphanesini genişleterek, terapötik ürünleri hakkında veri toplamaya ve bilgiyi artırmaya odaklanmıştır. Zaman içinde bu araçlar, geleneksel kağıt üzerinde cam yaklaşımlarının ötesine geçerek envanter yönetimi, ekipman kalibrasyonu veya istatistiksel analizler gibi alanlara doğru genişlemiş, ancak yüksek kaliteli bir ürün elde etmekten sorumlu faktörler olan süreçlerin ve parametrelerin dokümantasyonuna ve yönetimine çok az vurgu yapılmıştır.

BioPharma endüstrisinin süreç bilgisi oluşturmak ve nihayetinde ilaç geliştirme ve teknoloji transferini optimize etmek için neden odağını parametre ve süreç verilerini yakalamaya, yönetmeye ve bunlardan yararlanmaya kaydırması gerektiğini ortaya çıkaracağımız bu üç bölümlük seride bize katılın.

İlaç geliştirme patlaması

20. yüzyılın başından itibaren, Aspirin'in keşfiyle birlikte küçük moleküllü terapötiklerin keşfinde bir artış oldu. Yüzyılın ortalarına gelindiğinde ise dünya bir ilaç devrimine tanıklık ediyordu. Penisilin ve streptomisin gibi antibiyotiklerden ibuprofen ve diklofenak gibi non-steroid anti-inflamatuar ilaçlara kadar her yıl yeni moleküller piyasaya sürüldü.

1975 yılında, bir çığır açan rapor belirli hedeflere sahip büyük miktarlarda monoklonal antikor üretmeye yönelik bir yöntem geliştirmiştir. Bu yenilik, bugüne kadar üretilen çok sayıda terapötik ve tanısal monoklonal antikorun önünü açmıştır.

İlaç sektöründeki bu devrime FDA'nın daha katı kuralları eşlik etti. Thalidomide skandalının ardından Kefauver-Harris 1962 İlaç Değişikliği ilaç üreticilerinin ürünlerini pazarlamadan önce etkinlik ve güvenliklerini kanıtlamalarını zorunlu kılmıştır. Bu, bir ürünün kalitesi, güvenliği ve etkililiğinin kapsamlı bir şekilde belgelenmesini gerektiriyordu.

Artan mevzuat taleplerine uyarken deney kayıtlarını ve numuneleri yönetmeye yönelik artan ihtiyacı karşılamak için kısa süre sonra laboratuvar bilişim araçlarının doğuşu gerçekleşti. 1980'ler ve 1990'lar tanıtımı gördüm temel elektronik laboratuvar defterleri (ELN'ler) ve laboratuvar bilgi yönetim sistemleri (LIMS). 1997 yılında FDA 21 CFR Bölüm 11'i yayınladıilaçlarda elektronik kayıtların ve imzaların yönetimi ve kullanımına ilişkin standartları belirledi. Bu düzenlemeler, ilaç üreticilerinin araştırma, geliştirme, üretim ve doğrulama faaliyetlerini kolaylaştırmak için dijital çözümlerden yararlanmalarını ve yeni ilaçların piyasaya güvenli bir şekilde sunulmasını sağlamada temel olmuştur ve olmaya devam etmektedir.

FDA, 2000 yılından bu yana 190'dan fazla biyolojik terapötik (monoklonal antikorlar, proteinler ve enzimler dahil) ve 600'den fazla küçük moleküllü tedaviyi onaylamıştır (bkz. Nature Review İlaç Keşfi daha fazla ayrıntı için) ve hücre, viral vektör ve oligonükleotid terapötiklerinin geliştirilmesinde de artış görmeye devam ediyoruz. ELN'lerin, LIMS'lerin ve laboratuvar yürütme sistemleri (LES) gibi diğer bilişim araçlarının işlevselliği ve özellikleri de günümüzde laboratuvarın artan biyolojik ve teknolojik ihtiyaçlarına hizmet edecek şekilde gelişmiştir - örneğin, büyük otomasyon sistemleri ve ilaç analiz cihazlarıyla doğrudan entegre olmak veya terapötik ürünlerin ürün yaşam döngüsünü yönetmek için, ancak yine de bu sistemler süreç bilgisini geliştirmeye odaklanmamıştır. Şu anda piyasada yaklaşık 100 aktif ELN ve 20'den fazla LIMS bulunmaktadır. Pazarve bu pazarların aşağıdaki oranlarda büyümesi öngörülmektedir 5.5% üzerinde ve 6.7% sırasıyla, önümüzdeki beş yıl boyunca.

Hızlandırılmış ilaç geliştirme için dijital olgunluk

Artan küresel rekabet ve hedefe yönelik, yenilikçi tedavilere yönelik artan taleple birlikte, daha kısa geliştirme ve teknoloji transferi zaman çizelgeleri çok önemlidir. Hastalar, tutarlı ve yüksek kaliteli ürünlerin kendilerine bir an önce ulaşmasını beklemektedir; bu da ancak ilaç üreticilerinin riskleri azaltmak ve güvenli geliştirme sağlamak için dijitalleşme ve otomasyona öncelik vermesiyle sağlanabilir.

Bir kuruluşun dijital teknolojilerden ne kadar etkili bir şekilde yararlandığını ölçen dijital olgunluk, bir ilacın geliştirme yaşam döngüsü boyunca ürün ve süreç bilgisini korumak için çok önemlidir - destekleyici envanter, katkıda bulunan birim işlemleri ve analitik yöntemler, ekipman uygunluğu ve ekipler ve kuruluşlar arasındaki malzeme aktarımları gibi verilere daha fazla bağlam sağlayan tüm bilgilerin yanı sıra.

İlaç üreticileri, dijital olgunluğu etkinleştirmek ve geliştirmek için genellikle farklı araç ve sistemlerden oluşan karmaşık bir ağ kurmakta, ancak kaçınılmaz olarak verimsiz ve hataya açık veri siloları oluşturmaktadır. Arkaik ve temel laboratuvar sistemlerinin kullanılması veri bütünlüğünü etkileyebilir, mevzuata uygunluğu riske atabilir, işbirliği yeteneklerini sınırlayabilir ve süreç içgörülerini engelleyebilir.

Süreç bilgisinden yararlanma yetkisine sahip olmayan kuruluşlar, süreç parametrelerinin, cihazlarının, sarf malzemelerinin ve süreç kararlarının ürün üzerindeki gerçek etkisini anlamada gecikmelerle karşılaşabilir. Mevcut bilişim araçları arasında örtüşen işlevsellik ve genişleyen yeteneklere rağmen, deneysel yürütme ve analizin yapıldığı aynı yazılım platformu içinde parametreleri ve süreçleri yönetme, izleme ve sorunsuz bir şekilde nitelendirme yeteneği hala kullanılmamaktadır.

Ürünümüz hakkında çok şey biliyoruz, ancak süreç hakkında gerçekten ne kadar şey biliyoruz?

Sektör olarak, veri toplama ve ürün hakkındaki bilgilerimizi artırma konusunda çok iyi hale geldik ve mevcut araçlar bunu mümkün kılıyor. Örneğin ELN'ler, bilim insanlarının deneysel verileri verimli, belgelenmesi kolay bir formatta kaydetmelerine olanak tanıyarak geleneksel kağıt laboratuvar defterinin yerini alıyor. Bununla birlikte, veriler yapılandırılmamış bir formatta yakalanma eğilimindedir, bu nedenle ELN'yi bu verilerin değerini doğrudan kullanabilmekten ziyade dijital bir depo veya uyumlu bir depolama yeri haline getirir.

LIMS sistemleri farklı bir bakış açısı sunar - birincil olarak numunelere odaklanır ve numunelerin ürün yaşam döngüsü boyunca yolculuğunu titizlikle yönetir. LIMS, girişten imhaya kadar her adımı uyumlu bir şekilde özenle takip ederken, cihaz kalibrasyonu ve envanter bakımı için de yetenekler sunar.

Bazen bu araçlarla birlikte bir LES kullanılır - ELN'nin özel bir versiyonu olan LES, iş akışı merkezlidir ve yürütme sırasında prosedürel tutarlılığı sağlar.

Ancak bir ekibin bir proses parametresinin etkisini veya seçtikleri prosesin başarısını doğru bir şekilde belirleyebilmesi için genellikle çeşitli kaynaklardan manuel olarak veri toplaması gerekir. Bunun nedeni, süreç veya parametre ayrıntılarının hala kağıt protokollere veya standart işletim prosedürlerine (SOP'ler) kaydedilmiş olması veya belirli bir birim operasyonundan sorumlu baş bilim adamının zihninde bulunmasıdır. Tek bir girdi parametresinin bir ürünün verimini veya yapısal oluşumunu nasıl etkilediğini izlemek ve istatistiksel olarak analiz etmek veya genel prosese ince ayar yapmak için birden fazla parametrenin nasıl etkileşime girdiğini anlamak sıkıcı ve hataya açık bir görev olabilir. Bu genellikle deney veya çalışma gerçekleştirildikten çok sonra gerçekleşir ve zaman kaybına ve tüketilen malzemelere yol açar.

Bu verileri harici olarak analiz etme ve ardından gerekli değişiklikleri uygulamak için tekrar uygulama noktasına entegre etme süreci, riskleri ve gecikmeleri beraberinde getirir. Tüm bunlar, süreci optimize etmek için verilerden etkin bir şekilde yararlanmanın önünde önemli bir engel oluşturmakta ve süreç bilgisinin geliştirilmesini zorlaştırmaktadır.

Kalite ve süreç bilgisi bir arada

BioPharma kuruluşları, ürün yaşam döngüsü boyunca ürün kalitesini artırmak için sürekli olarak fırsatlar aramaktadır. BioPharma'nın kuruluşundan bu yana ICH tarafından 2004 yılında tasarıma göre kalite (QbD) ilkeleriQbD, BioPharma endüstrisinde süreç geliştirme için altın standart haline gelmiştir. QbD'nin temel unsurları arasında süreç performansının değerlendirilmesi, geçmiş ve deney tasarımı (DoE) verilerinin analiz edilmesi ve süreçlerin ve malzemelerin nihai ürünü nasıl etkilediğinin anlaşılması yer almaktadır. Bu metodoloji, kapsamlı süreç bilgisi oluşturmak için kritik süreç adımlarını ve parametrelerini belirlemeye odaklanarak kalitenin ürün yaşam döngüsünün her aşamasına entegre edilmesini sağlar.

Süreç geliştirme aşamasında birincil hedef, yüksek kaliteli bir ürünün teslim edilmesini garanti altına almak için izlenmesi ve kontrol edilmesi gereken kritik süreç parametrelerini belirlemektir. Bu süreçlerin seçimi, kontrolü ve güncellenmesi kapsamlı bir şekilde belgelenmelidir; bu da dijital araçların yardımı olmadan zahmetli ve hataya açık bir görev olabilir.

Bu nedenle, BioPharma endüstrisinin süreç odaklı bir dijital çözümü benimsemesi çok önemlidir. Günümüzün hızlı bilimsel ve biyolojik ilerlemeler dünyasında, endüstri süreçleriyle ilgili verileri etkin bir şekilde yakalamalı, geliştirme sürecindeki gelişimlerini takip etmeli ve bunların üretime nasıl dönüştüğünü ve üretimi nasıl etkilediğini anlamalıdır. Proses parametrelerinin ve kalite özelliklerinin proses geliştirme sürecindeki evrimini, teknoloji transferi üzerindeki etkisini ve proses bilgisini aşmak ve proses zekası geliştirmek için yapay zeka/ML kullanma potansiyelini daha derinlemesine incelediğimiz bu üç bölümlük serinin sonraki bloglarında bize katılın.

Okuyun sonraki blog Seride.

 

Yazar hakkında

Unjulie Bhanot, Ürün Pazarlama Müdürü, Süreç Geliştirme ve Üretim, IDBS

Unjulie Bhanot, IDBS'de Proses Geliştirme ve Üretim Ürün Pazarlama Müdürü olarak görev yapmaktadır. Biyofarmasötik bilişim alanındaki 10 yılı aşkın tecrübesi ile IDBS'nin strateji ve gelişimine liderlik etmiştir. IDBS'nin Biyoproses çözümleri ve "Türkiye'nin En İyi IDBS Polar pazara.

 

 

Referanslar:

1. (1975). https://www.nature.com/articles/256495a0 adresinden alındı.
2. S. Gıda ve İlaç İdaresi. (n.d.). ABD gıda ve ilaç hukukunda kilometre taşları. https://www.fda.gov/about-fda/fda-history/milestones-us-food-and-drug-law adresinden alındı.
3. (2022). https://www.nature.com/articles/s41596-021-00645-8 adresinden alındı.
4. S. Gıda ve İlaç İdaresi. (2003). Bölüm 11, elektronik kayıtlar; elektronik imzalar - kapsam ve uygulama. https://www.fda.gov/regulatory-information/search-fda-guidance-documents/part-11-electronic-records-electronic-signatures-scope-and-application adresinden alındı.
5. (2022). https://www.nature.com/articles/s41596-021-00645-8 adresinden alındı.
6. Grand View Araştırma. (2023). Elektronik laboratuvar not defteri (ELN) pazar analizi. https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/electronic-lab-notebook-eln-market adresinden alındı.
7. Grand View Araştırma. (2023). Laboratuvar bilgi yönetim sistemi pazar büyüklüğü. https://www.grandviewresearch.com/horizon/outlook/laboratory-information-management-system-market-size/global adresinden alındı.
8. Avrupa İlaç Ajansı. (2017). ICH kılavuzu Q8 (R2) farmasötik geliştirme. 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 adresinden alındı.