透视FDA数据完整性监管

透视FDA数据完整性监管

数据完整性是制药行业合规管理的重要环节。近年来，各国药监机构对数据完整性的重视度逐年上升。2024年1-3月，美国FDA已发出70封警告信，其中多封涉及美国境外制药生产基地的数据完整性问题。本文将通过具体案例分析，探讨数据完整性监管的最新趋势及应对建议。

数据完整性指的是在数据生命周期内，数据完整、一致、准确的程度。应当以安全的方式收集和维护数据，从而保证数据归属至人、清晰可溯、同步记录、原始一致、准确真实。近年来，各国药监机构对数据完整性的重视度逐年上升。

2024年1月1日-3月12日，美国食品药品管理局（FDA）已发出70封警告信，其中有几封涉及美国境外制药生产基地，密切关注涉事生产基地数据完整性问题。

剑指环境监测及质控

2月14日，约旦Amman Pharmaceutical Industries公司（安曼制药）收到FDA警告信。据悉，安曼制药是约旦大型药企，此次被警告系因其无菌生产流程存在较多漏洞，且数据完整性违规。

在无菌生产方面，安曼制药加工操作存在多种“过度且高风险”人工干预行为，包括操作员多次在无菌区域暴露面部皮肤、使用前臂直接接触和移动灌装线上设备等；在数据完整性方面，有关工作人员操纵色谱积分参数，获取符合药品既定治疗标准结果。

今年1月，FDA还给泰国S & J International Enterprises Public Company公司发出警告信，称该公司的质控部门未做好严格把关，确保实验室准备工作完整性，且未对原始分析数据尽职调查。

根据其检查结果，FDA认为存在较大的生产人员改变主批次记录（例如在打印前修改批量配方或其他参数）等违规事件隐患，勒令企业整改。

监管趋严促体系完善

药厂如何吸取教训，做好数据完整性合规工作？数据专家Joseph S Boakai指出，目前，制药行业数据完整性合规有三大主要趋势：

其一，监管机构审查力度持续加强。例如FDA和欧洲药品管理局（EMA）都在执行更严格的法规和指导方针。

其二，先进技术扩大应用。如人工智能（AI）、机器学习（ML）和区块链等正强势进军生命科学行业。Boakai指出，AI和ML技术可分析大型数据集，并快速精确定位模式或偏差，标记任何可疑的活动或数据点，以供监管机构进一步调查；区块链技术则创建了一个分散化和不可篡改的信息记录平台，可记录网络上所有交易。

Boakai建议，生命科学公司可扩大区块链技术应用，为所有与数据相关的事项建立一个防篡改的审计跟踪系统，所上传的每项事项都有时间戳与加密签名，可链接至此前的事项，确保数据完整性和可追溯性。

其三，数据管理体系建设大潮渐起。不少生命科学公司正投资全面的数据管理策略，为数据管理建立明确的政策、程序和控制手段；遵守良好实验室实践（GLP）、良好临床实践（GCP）和良好制造实践（GMP）等法规要求，以确保产品开发和商业化全阶段的数据完整性和法规遵从性。

四点建议防数据受损

基于上述三大趋势，Boakai就“如何降低与数据完整性受损相关风险”这一问题，给出以下四点建议：

首先是企业应建立健全数据管理系统，可采用具有内置控制件的电子系统，维护数据的完整性、审计跟踪和访问控制。

其次是企业应在数据生成、收集、分析和报告的所有阶段遵循良好的记录实践（GDP）。包括保持准确和最新的记录，记录任何偏差和纠正措施。企业应实施基于GMP、GLP和GCP等原则的质量管理体系（QMS），包括定期进行内部审计和检查。

再次，员工培训必不可少。企业应为员工提供有关GDP标准的强制性培训，长期坚持，并在组织内打造问责制文化。

最后，企业与监管部门的沟通应公开透明，并承诺及时有效地解决任何与数据完整性相关的问题，以获得监管机构的信任。

此外，Boakai提出了一个监管机构数据治理框架模型，包含数据验证、身份验证、加密、访问控制、数据生命周期定期审计与管理实践等多方面监控手段的综合运用。其指出，相关机构想对数据完整性管理工作实现更切实的监管，需明晰参与监督数据治理活动各部门的职责，如可指定数据管理员、数据保管人和数据管理委员会等。

监管机构的治理需与时俱进，畅通与企业的沟通渠道，确保企业对法规的遵从性。数据完整性是一个复杂议题，需要技术、监管合规性、网络安全等多交叉领域知识。因此，促进学科之间的合作可以促进创新和知识共享，形成更有效的监管方式，这对于迎接当今快节奏数字环境中的数据完整性挑战至关重要。

本文原文来自European Pharmaceutical Review