Datenintegrität im Sinne der ICH Q7
Von 19. bis 23. Juni 2023 fand die ICH Q7 Woche in München statt. Viele interessierte Teilnehmende aus unterschiedlichen Ländern kamen mit den Referentinnen und Referenten zusammen, um sowohl altbekannte als auch aktuelle Themen rund um chemische und biotechnische Wirkstoffe sowie deren regulatorische GMP-Anforderungen zu erörtern. Unterstützt wurde die Veranstaltung dabei von Mauro Menichelli, einem Vertreter der APIC Task Force "Third Party Manufacturing".
Diesmal hielt Dr. Markus Dathe im Rahmen der Compliance-Kurse den Vortrag "Data Integrity in the light of ICH Q7" und verwies auf Folgendes:
"Die ICH Q7-Leitlinie1 existiert seit dem Jahr 2000 und wurde 2015 durch ein Questions and Answers-Dokument2 ergänzt, welches eine klare Interpretation und Modernisierung der Leitlinie ewährleistet. Die ICH Q7 war zu ihrer Zeit einzigartig, weil sie die modernen Elemente der Qualitätssicherung und des Qualitätsmanagements, wie z. B. Risikokontrolle, Computervalidierung und integrierte Qualitätsansätze, auf ganzheitliche und umfassende Weise einbezog. Das Q&A-Dokument adaptierte offiziell die risikobasierten Ansätze ICH Q93 und Q104 und bezog Q7 eindeutig in das ICH Pharma Quality System (PQS) ein. ICH Q7 nimmt wichtige Elemente der Datenintegrität (DI) vorweg, auch wenn die Leitlinie schon kurz vor dem Aufkommen des Themas Datenintegrität in der pharmazeutischen Industrie entstand.
Die Frage, der wir nachgehen wollen, ist, ob Datenintegrität ein völlig neuer Ansatz ist oder nur eine andere Sichtweise auf bereits bestehende GMP-Anforderungen wie etwa aus ICH Q7 hervorgehen.
Datenintegrität kann beschrieben werden als "das Gegenteil von Datenkorruption, die eine Form von Datenverlust ist. ... Kurz gesagt zielt die Datenintegrität darauf ab, unbeabsichtigte Änderungen an Informationen zu verhindern." Und "Datenintegrität bezieht sich auf die Aufrechterhaltung und Sicherstellung der Korrektheit und Beständigkeit von Daten über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg und ist ein kritischer Aspekt bei der Konzeption, Implementierung und Nutzung jedes Systems, das Daten speichert, verarbeitet oder abruft."5
Im Allgemeinen werden die Elemente der Datenintegrität in folgende Kategorien eingeteilt
- Physische Integrität (z. B. Sicherheit, Beständigkeit)
- Logische Integrität (z. B. Kontext, Plausibilität)
- Wissenschaftliche Integrität (z. B. Korrektheit, Genauigkeit)
Es ist wichtig zu verstehen, dass Datenintegrität nicht mit Datenqualität gleichzusetzen ist, auch wenn sie eines der Elemente und eine Voraussetzung dafür ist. Mit Hilfe von Daten sammeln wir Informationen, die zu Wissen aggregiert werden; wenn wir falsche Daten verwenden, können wir aus falschen Informationen falsche Schlüsse ziehen. Dies kann am Ende eine Bedrohung für die Patienten darstellen.
Die Anforderungen und Maßnahmen zur Datenintegrität lassen sich in folgende Punkte unterteilen:
- organisatorisch
- technisch
- Aufzeichnungen/Dokumente/Daten
Seminarempfehlung
Mannheim8./9. Oktober 2024
Wareneingangskontrolle von Wirk- und Hilfsstoffen (A 9) UND Probenahme und statistische Probenahmepläne für Wirk- und Hilfsstoffe (A 24)
Vergleichen Sie nun diese Elemente der Datenintegrität mit Q7, dargestellt durch die Kapitel, wobei organisatorische Elemente gelb, system- und prozessrelevante grün und die Aufzeichnungen/Dokumente/Daten blau gekennzeichnet sind:
Es ist recht interessant, wie viel Übereinstimmung zwischen der Datenintegrität und den Q7-Elementen zu finden ist. Außer dem ist ICH Q7 eines der ersten Beispiele für ein systematisches Qualitätsrisikomanagement. Insbesondere kann es als eine Anwendung der pragmatischen Risikokategorisierung gesehen werden, die sich nach der Entfernung zum Patienten und dem Einfluss auf die Qualität des Arzneimittels richtet. Ein Prinzip, das heute der Standard für viele DI-Leitlinien ist (im Vergleich zu z. B. den Leitlinien der FDA und der MHRA), die die Konzepte der direkten und indirekten Daten (direkter Einfluss auf die Patientensicherheit und die Produktqualität oder nicht) verwenden und die Komplexität als Risikokriterium über die statischen und dynamischen (interaktiven) Daten hinzufügen.
In ihrem Dokument "PHARMACEUTICAL CGMPS FOR THE 21ST CENTURY - A RISK-BASED APPROACH"6 aus dem Jahr 2004 erläutert die FDA ihren "Strategic Action Plan for Protecting and Advancing America's Health". Der Strategieplan der Behörde nennt ein effizientes Risikomanagement als Schlüsselelement: "Effizientes Risikomanagement erfordert die Verwendung der besten wissenschaftlichen Daten, die Entwicklung von Qualitätsstandards und den Einsatz effizienter Systeme und Verfahren, die klare und konsistente Entscheidungen ermöglichen ...". Unter Berücksichtigung dieses Plans sind Risikomanagement, bestmögliche wissenschaftliche Daten und eine kohärente Entscheidungsfindung bereits ein Vorbote dessen, was wir später Datenintegrität nennen werden.
Es ist wichtig zu verstehen, dass (Qualitäts-)Risikomanagement für die Umsetzung und Aufrechterhaltung von Datenintegritätskonzepten unerlässlich ist. Um die Risiken kontrollieren zu können, müssen sie kategorisiert werden. Eine solche Kategorisierung muss einfach und leicht sein, um schnell, konsistent und zuverlässig angewendet werden zu können. Für die Umsetzung einer ganzheitlichen Datenintegritätsstrategie ist ein systematischer Ansatz erforderlich. Solche ganzheitlichen und systematischen Ansätze basieren auf einer Datenintegritäts-Risikoanalyse, auf deren Grundlage sie dann Governance-Konzepte einschließlich Master-Daten ableiten. Für die Daten(qualitäts)strategie sammelt ein Register/Verzeichnis Risiken, Maßnahmen und verwendet Klassifizierungen, um den Überblick über den gesamten Lebenszyklus der Daten, Systeme und Prozesse des Unternehmens konsistent zu kontrollieren. Bibliotheken solcher Risiken, Maßnahmen, Methoden zu GMP und Datenintegrität ermöglichen systematische, effiziente und effektive Ergebnisse. Dazu gehört auch die Akzeptanz von Risiken!
Hybride Aufzeichnungen (d. h. Systeme, die sowohl Papier- als auch elektronische Aufzeichnungen führen, typischerweise mit "Papiervorlauf") bergen erfahrungsgemäß die höchsten Risiken für Daten und Aufzeichnungen und stehen daher im Hauptfokus von Inspektionen und Audits. Aufgrund des hohen Aufwands für die Überprüfung sowohl von Papier- als auch von elektronischen Aufzeichnungen durch eine zweite Person und der Notwendigkeit, sicherzustellen, dass beide korrekt, konsistent und synchronisiert sind, setzen sie die Organisationen hohen finanziellen und rechtlichen Risiken aus.
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Da die klassischen GMP-Vorschriften wie ICH Q7 und die aktuellen Datenintegritätsstandards auf denselben Prinzipien beruhen, scheint dies eher eine natürliche Erweiterung der GMPs für das 21. Jahrhundert zu sein als eine völlig neue Metamorphose. Von den Behörden festgelegt, um die Sicherheit der Öffentlichkeit und die beste Produktqualität zu gewährleisten."
Diese Präsentation war Teil der Joint Sessions der beiden Compliances Courses. Wie üblich schloss sich an diese Kurse die Auditorenschulung an, die durch zahlreiche Rollenspiele und Diskussionsrunden geprägt war. Einmal mehr war die ICH Q7- Schulungswoche voller interessanter Themen und für die Referent/innen wie auch für die Teilnehmer/innen gleichermaßen von Nutzen.
Hinweis: Die nächste ICH Q7-Schulungswoche findet vom 01. bis 05. Juli 2024 in Wien, Österreich, statt und wird im November 2024 auch live online gehalten - Sie können also wählen, wie Sie teilnehmen möchten. Weitere Informationen finden Sie auf der Website der "ICH Q7 Week" unter ichq7-week.org!
Über die Autoren:
Anne Theresa Günster
... wechselte 2019 zu CONCEPT HEIDELBERG und ist seither Fachbereichsleiterin für die Themen Wirkstoffherstellung, Regulatory Affairs, Dokumen tation und Labordatenintegrität.
Dr Markus Dathe
... ist seit 2011 GMP Systems Coordinator in the Syn thetic Small Molecules Technical Development bei Roche.
Fußnoten:
1 ICH Q7 Good manufacturing practice for active pharmaceutical ingredients - Scientific guideline, 2000
2 ICH guideline Q7 on good manufacturing practice for active pharmaceutical ingredients – questions and answers, 2015
3 ICH guideline Q9 on quality risk management, 2005
4 ICH guideline Q10 on pharmaceutical quality system, 2008
5 Wikipedia: Data Integrity, https://en.wikipedia.org/wiki/Data_integrity, called on 10-Oct-2023
6 FDA, PHARMACEUTICAL CGMPS FOR THE 21ST CENTURY — A RISK-BASED APPROACH, FINAL REPORT, 2004
