12 December, 2019 by David Jensen, Staff Writer, MasterControl
如果監管機構必須在每個受監管的製造工廠審查每個步驟的數據，則會有很多產品無法上市。這就是為什麼像FDA這樣的機構都依賴製造商在其提交的文件中提供完整而準確訊息的原因。自然，當公司試圖傳遞部分、捏造或操縱的數據時，FDA會感到不安。當Novartis在其210萬美元的基因治療申請中提交錯誤數據時， FDA甚至威脅要提起刑事訴訟。(1)
當後續檢查或對公司其他站點的訪查導致對相同違規行為的重複警告信時，無非是要挑戰FDA的耐心。儘管數據完整性成為監管機構關注的焦點，但它仍然是發出警告信的最常見原因。Deloitte的一份報告指出，數據完整性的違規案件佔全球發出的警告信的70%以上。(2)這表示，監管對生命科學公司產品的要求很高，應該計劃在數據完整性上投入更多的時間、精力甚至技術。
不符合事項
實際警告信中提到的一些觀察結果包括：
省略、編輯或刪除數據，並且僅將合格的結果包括在為批次處理呈現的數據中。
進行抽樣或重新測試以獲得特定結果或克服不可接受的結果。
無法保留原始數據。
過程完成時不記錄數據。
回溯記錄條目。
停用審核追蹤。
常見的誤解
監管組織向各種資源提供符合數據完整性要求的指南和說明。但是，對於這個概念似乎仍然存在一些誤解，包括：
無需保留原始數據或數據的歷史記錄，因為不會對其進行審核。
稽核員不會檢查回收站。
不合格(OOS)報告僅是書面工作，如果未完成，不會影響患者安全。
違規行為僅限於欺詐和虛假陳述。
共享登錄憑據對於確保某人始終能夠向前推進流程是必不可少的。
整個行業都是這樣運作的。
FDA對這個問題的看法
消費者無法選擇查看活性藥物成分(API)數據，分析證書(CoA)，臨床研究訊息或產品開發中涉及的任何其他訊息。他們依靠FDA負責這些基礎，並確保藥品符合品質、安全性和功效的要求。
為了確信在藥品開發過程中沒有遇到任何困難或偽造數據，FDA希望製造商確保所有數據均符合ALCOA首字母縮略詞概述的準則：Attributable(可追溯性)、Legible(清晰性)、Contemporaneous(同步性)、Original(原始性)、Accurate(正確性)。這包括當前良好生產規範(cGMP)要求中闡明的所有詮釋數據(Metadata)和數據歷史記錄。
前FDA專員Scott Gottlieb在針對學名藥品品質的聲明中強調了有關該機構為確保產品安全所做的幾點努力：(3)
消費者必須對學名藥的品質和安全性充滿信心。
我們會仔細分析大量數據，以確保整個產品生命週期內的製造品質和安全性。在調查可能的藥物安全性問題時，一個多學科團隊會審查數據。
觀察到問題時，FDA將採取嚴格的合規和強制措施。
在過去四年中，由FDA藥品評估與研究中心(CDER)監管的對人類藥品生產廠商的警告信陸續增加。實際上，在2018年度，CDER向人用藥品製造商發出的警告信幾乎是2015年的五倍。
基於這些主張，可想而知，企業已無法藉由拖延來規避良好數據完整性做法而取得監管的批准了。
數據完整性受損的地方
製藥生產環境中有大量的移動作業、大量的人員以及遍佈整個供應鏈的大量數據。在業務環境中，期望員工在短時間內完成多任務並產生高水平且誤差小的輸出，但總會有幾個作業會單獨或集體破壞組織有效管理數據的能力。人為錯誤、校準或維護設備不當、以及缺乏清晰的程序來檢測和報告問題。在這種情況下，確保數據完整性是一項艱鉅的任務。儘管如此，由於藥品涉及的風險很高，因此必須在產品的整個生命週期中記錄、儲存和保持所有數據的可追溯性。但是，數據若是由多個人使用不同的流程收集或創建的，數據就會有不同的格式，並且分佈在多個位置，例如電子表格、紙本文檔和特定於部門的數據庫。
出於報告或稽核目的而編譯數據通常涉及到追蹤日誌、篩選成堆的垃圾箱和文件夾、或者繕寫在草稿紙上的數據。如果在此過程中存在任何差距，那麼重新確定和解決問題的步驟可能會導致嚴重的延遲。這種情況是導致文件丟失、數據集不準確或不完整、以及過多數據完整性違規的原因。
數據管理已經很艱辛，隨著產品的越加複雜，它也變得越來越複雜。在當今的製藥行業中會使用更多數據，但是如果沒有合適的工具來組織和分析數據，這些數據將毫無用處。
保持數據完整性
儘管組織的數據完整性問題涉及許多因素，但主要的原因是人為錯誤。例如，許多用於確定產品品質的實驗室過程都依賴大量的人工輸入和主觀分析來產生品質控制數據。並非分析人員缺乏知識或技能，大多是因為許多流程會發生錯誤。
出於cGMP目的而開發技術的目的是簡化流程、提高生產率並減少出錯的機會。生產時間表總是很緊張，延誤的成本非常高。在製藥業中，使盡可能多的任務自動化可以減輕由數據管理錯誤引起的瓶頸和挫折。
在供應鏈中需要監管的領域如此之多，以及違反數據完整性的眾多數量，使製造和數據管理流程自動化的公司能夠獲得對營運的更嚴格控制。以下是組織如何使用技術解決方案來自信地確保數據完整性合規性的案例：
數據輸入錯誤的標記，強制執行不合格(OOS)閾值，並啟動矯正與預防措施(CAPA)以解決問題。(21 CFR 211.71(c))
設置基於角色的身份驗證，以防止未經授權的登訪和潛在的數據操縱。另外，追蹤用戶登訪和更改以進行審核追蹤。(21 CFR 211.68(b))
將數據儲存在安全、兼容且可立即存取並防止性能下降的中央儲存庫中。(21 CFR 212.110(b))
集成關鍵業務軟體系統，例如企業資源管理(ERP)、製造執行系統(MES)和實驗室資訊管理系統(LIMS)，以為所有數據建立單一的真實來源。這有助於確保數據在系統之間移動時的完整性。(21 CFR 211.68(c))
組織和分析大量數據以有效識別趨勢、制定營運決策、消除重複的工作和浪費、規劃設備的使用和維護等。(4)
數位化對於任何類型的組織都是至關重要的。它增強了數據管理的最佳實踐，使利益相關者對整個供應鏈具有更高的可見性和控制力，讓企業可以做出更快、更自信的戰略決策。最重要的是，它有效地統一了人員、生產設備和系統。
參考文獻
“FDA Threatens Criminal Action Against Novartis Over Faulty Data Used in Application for $2.1 Million Gene Therapy,” CNBC. Retrieved from https://www.cnbc.com/2019/08/06/fda-novartis-knew-its-application-for-2point1-million-gene-therapy-included-errors.html
“Under the Spotlight: Data Integrity in Life Sciences,” Deloitte. Retrieved from https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/uk/Documents/life-sciences-health-care/deloitte-uk-data-integrity-report.pdf
“Statement from FDA Commissioner Scott Gottlieb, M.D., and Director of FDA’s Center for Drug Evaluation and Research Janet Woodcock, M.D., on the FDA’s continuing efforts to maintain its strong oversight of generic drug quality issues domestically and abroad” Retrieved from https://www.fda.gov/news-events/press-announcements/statement-fda-commissioner-scott-gottlieb-md-and-director-fdas-center-drug-evaluation-and-research-0
“Guidance for Industry: Computerized Systems Used in Clinical Investigations,” U.S. Department of Health and Human Services (HHS). Retrieved from https://www.fda.gov/media/70970/download
作者
David Jensen是MasterControl的內容營銷專家，負責研究和編寫網頁、白皮書、手冊、電子郵件、部落格文章、展示材料和社交媒體的內容。他擁有超過25年的經驗，為各種技術相關行業和受眾製作教學、市場營銷和公共關係內容。Jensen撰寫了大量有關網絡安全、數據完整性、雲端計算和醫療設備製造的文章。他在各種行業出版物上發表了文章，例如Medical Product Outsourcing (MPO)和Bio Utah。Jensen擁有Weber State University的傳播學學士學位和Westminster College的專業傳播碩士學位。
