Розблокуйте ефективність: Використовуйте правильний цифровий інструмент для накопичення знань про процеси та оптимізації розробки лікарських засобів

Унжулі Бхано, менеджер з маркетингу продукції, розробка процесів та виробництво, IDBS

Блог 1 з 3

Протягом останніх півстоліття біофармацевтична галузь зосередилася на зборі даних і розширенні знань про свої терапевтичні продукти - переходячи від аналогових до цифрових форматів і розширюючи свою бібліотеку інструментів лабораторної інформатики. З часом ці інструменти вийшли за рамки традиційного підходу "папір на склі" і поширилися на такі сфери, як управління запасами, калібрування обладнання або статистичний аналіз - але з невеликим акцентом на документуванні та управлінні процесами і параметрами - факторами, відповідальними за досягнення високої якості продукту.

Приєднуйтесь до цієї серії, що складається з трьох частин, і ми дізнаємося, чому біофармацевтичній галузі необхідно змістити акцент на збір, управління та використання даних про параметри і процеси для створення знань про процеси і, в кінцевому підсумку, оптимізації розробки лікарських засобів і передачі технологій.

Бум на розробку ліків

З початку 20-го століття почався підйом у відкритті терапевтичних препаратів на основі низькомолекулярних сполук, що ознаменувався відкриттям аспірину. А до середини століття світ став свідком фармацевтичної революції. Від антибіотиків, таких як пеніцилін і стрептоміцин, до нестероїдних протизапальних препаратів, таких як ібупрофен і диклофенак, щороку на ринку з'являлися нові молекули.

У 1975 році новаторський звіт детально описав метод отримання великої кількості моноклональних антитіл зі специфічними мішенями. Ця інновація проклала шлях до широкого спектру терапевтичних і діагностичних моноклональних антитіл, вироблених на сьогоднішній день.

Ця революція у фармацевтиці супроводжувалася посиленням вимог FDA. Після скандалу з талідомідом Поправка Кефаувера-Харріса до закону про наркотики 1962 року зобов'язував виробників ліків доводити ефективність і безпечність своєї продукції перед її випуском на ринок. Це вимагало ретельного документування якості, безпеки та ефективності продукту.

Незабаром з'явилися інструменти лабораторної інформатики, які задовольнили зростаючу потребу в управлінні експериментальними записами і зразками, одночасно дотримуючись зростаючих регуляторних вимог. 1980-ті та 1990-ті роки бачили вступ базових електронних лабораторних зошитів (ELN) та систем управління лабораторною інформацією (LIMS). У 1997 році було створено FDA опублікувало 21 CFR, частина 11що встановлює стандарти управління та використання електронних записів і підписів у фармацевтиці. Ці правила були і залишаються основоположними для виробників ліків, оскільки вони дозволяють їм використовувати цифрові рішення для оптимізації досліджень, розробок, виробництва та валідації, забезпечуючи безпечне виведення нових ліків на ринок.

З 2000 року FDA схвалила понад 190 біологічних терапевтичних засобів (включаючи моноклональні антитіла, білки та ферменти) і понад 600 методів лікування на основі малих молекул (див. Nature Review Відкриття нових ліків для більш детальної інформації), і ми продовжуємо спостерігати зростання розвитку клітинної, вірусної та олігонуклеотидної терапії, а також терапії за допомогою вірусних векторів. Функціональність і можливості ELN, LIMS та інших інформаційних інструментів, таких як лабораторні виконавчі системи (LES), також еволюціонували для задоволення зростаючих біологічних і технологічних потреб лабораторій - наприклад, для безпосередньої інтеграції з великими системами автоматизації та інструментами для аналізу лікарських засобів або для управління життєвим циклом терапевтичних продуктів, але, тим не менш, ці системи не орієнтовані на накопичення знань про технологічні процеси. В даний час існує близько 100 активних ELN і більше 20 LIMS, доступних на ринокЗа прогнозами, ці ринки зростатимуть на понад 5.5% і 6.7% відповідно, протягом наступних п'яти років.

Цифрова зрілість для прискорення розробки ліків

В умовах посилення глобальної конкуренції та зростаючого попиту на таргетовану інноваційну терапію, скорочення термінів розробки та передачі технологій є вкрай важливим. Пацієнти покладаються на стабільну, високоякісну продукцію, яка швидко доходить до них, що може бути досягнуто лише виробниками ліків, які надають пріоритет діджиталізації та автоматизації для зменшення ризиків та забезпечення безпечної розробки.

Цифрова зрілість, яка вимірює, наскільки ефективно організація використовує цифрові технології, має вирішальне значення для збереження знань про продукт і процес протягом усього життєвого циклу розробки лікарського засобу - разом з усією інформацією, що надає більше контексту даним, наприклад, про підтримку інвентаризації, роботу підрозділів та аналітичні методи, придатність обладнання та передачу матеріалів між командами та організаціями.

Щоб забезпечити та підвищити цифрову зрілість, виробники ліків часто розгортають складну мережу різних інструментів і систем, але при цьому неминуче створюють неефективні та схильні до помилок сховища даних. Використання архаїчних і базових лабораторних систем може впливати на цілісність даних, ризикувати дотриманням нормативних вимог, обмежувати можливості співпраці та перешкоджати розумінню процесів.

Не маючи можливості використовувати знання про процеси, організації можуть зіткнутися із затримками в розумінні справжнього впливу їхніх технологічних параметрів, інструментів, витратних матеріалів і технологічних рішень на продукт. Незважаючи на перекриття функціональності і розширення можливостей існуючих інформаційних інструментів, можливість керувати, контролювати і безперешкодно кваліфікувати параметри і процеси в рамках тієї ж програмної платформи, на якій проводяться експерименти і аналіз, залишається невикористаною.

Ми багато знаємо про наш продукт, але як багато ми знаємо про процес?

Як індустрія, ми навчилися дуже добре збирати дані і поглиблювати наші знання про продукт, а існуючі інструменти дозволяють це робити. Наприклад, ELN дозволяють вченим записувати експериментальні дані в ефективному, зручному для документування форматі, замінюючи традиційні паперові лабораторні зошити. Однак дані, як правило, фіксуються в неструктурованому форматі, що робить ELN скоріше цифровим репозиторієм або відповідним місцем зберігання, ніж здатним безпосередньо використовувати цінність цих даних.

Системи LIMS пропонують іншу перспективу - з основним акцентом на зразках, ретельно керуючи їхнім переміщенням протягом життєвого циклу продукту. Від входу до утилізації LIMS старанно відстежує кожен крок, пропонуючи при цьому можливості для калібрування приладів і обслуговування запасів.

Іноді в парі з цими інструментами використовується LES - як спеціалізована версія ELN, LES орієнтовані на робочий процес і забезпечують процедурну узгодженість під час виконання.

Однак, щоб точно визначити вплив параметра процесу або успішність обраного процесу, команді часто доводиться вручну збирати дані з різних джерел. Це пов'язано з тим, що деталі процесу або параметрів можуть бути записані в паперових протоколах або стандартних операційних процедурах (СОП), або просто перебувати в голові головного науковця, відповідального за роботу конкретного підрозділу. Відстеження і статистичний аналіз того, як один вхідний параметр впливає на вихід продукту або формування його структури, або розуміння того, як кілька параметрів взаємодіють для точного налаштування загального процесу, може бути нудним і схильним до помилок завданням. Часто це відбувається вже після проведення експерименту або прогону, що призводить до втрати часу і витрачених матеріалів.

Процес зовнішнього аналізу цих даних, а потім реінтеграції їх назад у точку виконання для впровадження необхідних змін, створює ризики та затримки. У сукупності це створює значну перешкоду для ефективного використання даних для оптимізації процесу і ускладнює розвиток знань про процес.

Якість і знання процесу йдуть рука об руку

Протягом усього життєвого циклу продукції організації BioPharma постійно шукають можливості для підвищення якості продукції. З моменту заснування Принципи якості за задумом (QbD) ICH у 2004 р.QbD стала золотим стандартом для розробки процесів у біофармацевтичній галузі. Основні елементи QbD включають оцінку продуктивності процесу, аналіз історичних даних і даних планування експериментів (DoE), а також розуміння того, як процеси і матеріали впливають на кінцевий продукт. Ця методологія гарантує, що якість інтегрована в кожну стадію життєвого циклу продукту, з акцентом на визначенні критичних етапів і параметрів процесу для побудови всебічних знань про процес.

На етапі розробки процесу основною метою є визначення критичних параметрів процесу, які необхідно відстежувати і контролювати, щоб гарантувати випуск високоякісного продукту. Вибір, контроль і оновлення цих процесів повинні бути ретельно задокументовані - завдання, яке може бути громіздким і схильним до помилок без допомоги цифрових інструментів.

Тому для біофармацевтичної галузі дуже важливо прийняти цифрове рішення, орієнтоване на процеси. У сучасному швидкоплинному світі наукових і біологічних досягнень галузь повинна ефективно збирати дані про свої процеси, відстежувати їхню еволюцію в процесі розвитку і розуміти, як вони трансформуються у виробництво і впливають на нього. Приєднуйтесь до нас у наступних блогах цієї серії з трьох частин, де ми заглибимося в еволюцію параметрів і атрибутів якості процесів у процесі їх розробки, вплив на передачу технологій і потенціал використання ШІ/ММ для розширення знань про процеси та розвитку технологічного інтелекту.

Прочитайте наступний блог у цій серії.

Про автора

Унжулі Бхано, менеджер з маркетингу продукції, розробка процесів та виробництво, IDBS

Унжулі Бхано - менеджер з маркетингу продуктів у відділі розробки процесів та виробництва в IDBS. Маючи більш ніж 10-річний досвід роботи в галузі інформатики Biopharma, вона керувала стратегією та розробкою Рішення для біопроцесів від IDBS і зіграла важливу роль у запуску IDBS Polar на ринок.

Посилання:

1. (1975). Отримано з https://www.nature.com/articles/256495a0
2. S. Управління з санітарного нагляду за якістю харчових продуктів і медикаментів. (n.d.). Віхи в законодавстві США про харчові продукти та лікарські засоби. Отримано з https://www.fda.gov/about-fda/fda-history/milestones-us-food-and-drug-law
3. (2022). Отримано з https://www.nature.com/articles/s41596-021-00645-8
4. S. Управління з контролю за продуктами та ліками. (2003). Частина 11, електронні записи; електронні підписи - сфера застосування. Отримано з https://www.fda.gov/regulatory-information/search-fda-guidance-documents/part-11-electronic-records-electronic-signatures-scope-and-application
5. (2022). Отримано з https://www.nature.com/articles/s41596-021-00645-8
6. Grand View Research. (2023). Аналіз ринку електронних лабораторних зошитів (ELN). Отримано з https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/electronic-lab-notebook-eln-market
7. Grand View Research. (2023). Розмір ринку систем управління лабораторною інформацією. Отримано з https://www.grandviewresearch.com/horizon/outlook/laboratory-information-management-system-market-size/global
8. Європейське агентство з лікарських засобів. (2017). Настанова ICH Q8 (R2) фармацевтична розробка. Отримано з 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