QFINITY´s Sr. Exc. Consultant wurde interviewt vom Clinical Leader
Interview mit Frank Henrichmann
Über Frank Henrichmann
Der Clinical Leader interviewte Frank Henrichmann.
Frank Henrichmann arbeitet als Senior Executive Consultant bei Q-FINITY Quality Management. Er ist Experte für Qualitätsmanagement, Computersystemvalidierung und Compliance, insbesondere im Kontext von klinischen Studien und Pharmakovigilanz. In mehr als 22 Jahren hat er umfangreiche Erfahrungen mit Strategien, Projekten und Maßnahmen für GxP-regulierte Umgebungen sowohl bei einer CRO als auch bei einem großen Pharmaunternehmen gesammelt. In seiner jetzigen Position hilft er Life-Sciences-Unternehmen und unterstützt Technologieanbieter dabei, innovative Antworten auf Qualitäts- und Validierungsprobleme zu finden. Er ist ein qualifizierter Ausbilder der ISPE, Mitglied der ISPE Clinical Systems Special Interest Group (SIG) und Mitverfasser des ISPE GAMP® Good Practice Guide: Validation and Compliance of Computerized GCP Systems and Data. Er ist seit 2001 Mitglied der ISPE und ist derzeit Co-Vorsitzender des GAMP Global Steering Committee.
Frank Henrichmann ist einer der leitenden Autoren des ISPE GAMP Good Practice Guide: Validation and Compliance of Computerized GCP Systems and Data – Good eClinical Practice (Second Edition). Aus diesem Anlass wurde er vom Clinical Leader zu einem Interview eingeladen. In diesem Interview gibt Henrichmann Einblicke in die Herausforderungen und Veränderungen im Bereich der klinischen Studien. Das Interview hebt die Bedeutung von Computersystemen in klinischen Prüfungen hervor. Hier finden Sie den Link zum Interview. Im folgenden können Sie das Interview auf Deutsch lesen.
Das Interview
Die zweite Ausgabe des „GAMP Good Practice Guide: Computerized GCP Systems & Data“ ist veröffentlicht worden. Warum ist jetzt der richtige Zeitpunkt für ein Update?
Frank Henrichmann: Die Art und Weise, wie wir heute klinische Studien konzipieren, planen und durchführen, unterscheidet sich von der, wie wir sie vor 15, 10 oder sogar fünf Jahren durchgeführt haben. Die pharmazeutischen Produkte, die im Rahmen klinischer Studien entwickelt werden, haben sich erheblich verändert und umfassen nun auch innovativere Zell- und Gentherapien (CGTs). Dies erfordert ein völlig anderes Design der klinischen Studien, und die von uns verwendeten Instrumente müssen diese neuen Designs angemessen unterstützen und den neuen Anforderungen gerecht werden.
Die Herausforderungen, mit denen die COVID-19-Pandemie konfrontiert war, erforderten von der Branche ein Umdenken bei der Datenerfassung und Datenverwaltung. Pandemiebedingte Abriegelungen schränkten die Möglichkeiten der Studienteilnehmer ein, klinische Einrichtungen für Behandlungen und Untersuchungen aufzusuchen, was zu einer beschleunigten dezentralisierten Datenerfassung über die Häuser der Teilnehmer, mobile Kliniken, Wearables, Sensoren und Telemedizin führte. Dies brachte zusätzliche Herausforderungen für die Datenintegrität und das Datenmanagement mit sich. Während die Teilnehmer in traditionellen Systemen in der Regel eine anonyme Nummer waren, werden in diesen neuen Systemen personenbezogene Daten gesammelt und verarbeitet, um die Lieferung von Geräten oder Prüfprodukten zu gewährleisten und Telemedizin zu ermöglichen. Dies sind nur einige Beispiele dafür, was sich in den letzten Jahren seit der Veröffentlichung der ersten Ausgabe unseres Leitfadens geändert hat. Natürlich haben auch die Regulierungsbehörden auf diese Veränderungen reagiert und Leitlinien herausgegeben, um auf diese neuen Elemente und Herausforderungen einzugehen.
Was sind einige der neuen Themen, die in der zweiten Ausgabe behandelt werden?
Der umfangreiche neue Leitfaden deckt mehr Themen ab als die erste Ausgabe. Während die Struktur der ersten Ausgabe gleich geblieben ist, wurde der Inhalt um Themen wie dezentralisierte Studien, die Entwicklung des Datenmanagements zu Data Science unter Verwendung von KI-Lösungen und Anleitungen für die Generierung von Real-World-Evidence (RWE) aus Real-World-Daten (RWD), die aus elektronischen Patientenakten (EHR), Patientenregistern und anderen nicht regulierten Datenquellen verfügbar sind, erweitert.
Darüber hinaus deckt der Leitfaden nun auch Aufsichtstätigkeiten wie Audits und Bewertungen ab und enthält praktische Anleitungen und Fragen, die bei der Bewertung von Computersystemen in Kliniken zu berücksichtigen sind. Der Leitfaden enthält auch Hinweise zum Datenschutz im Zusammenhang mit klinischen Prüfungen. Und während die Validierung von KI/ML-gestützten Systemen in anderen ISPE-Leitfäden behandelt wird, sind die Überlegungen zu KI-gestützten Systemen, die in klinischen Studien eingesetzt werden, spezifisch für diesen umfassenden Leitfaden.
Heute werden immer mehr Anwender in die Prozesse der klinischen Prüfung einbezogen – von Pharmaunternehmen, CROs, Technologiedienstleistern und klinischen Forschungseinrichtungen bis hin zu den Prüfungsteilnehmern. Wie wird in dieser neuen Ausgabe diese wachsende Zahl von Endnutzern berücksichtigt und angesprochen?
Da bei der Erfassung und Verarbeitung klinischer Studiendaten immer mehr Beteiligte mit den Systemen und Daten interagieren, ergeben sich größere Herausforderungen für die Datenintegrität. So werden bei dezentralen Studien (DCTs) häufig Sensoren und Wearables eingesetzt, um Daten direkt von den Teilnehmern zu erfassen. Diese Daten müssen sicher und genau in die Systeme übertragen werden, die die Daten aller Studienteilnehmer verwalten, z. B. in ein EDC-System.
Da diese Sensoren und Wearables häufige Messungen vornehmen, ist die Menge der gesammelten Daten exponentiell gestiegen. Bei einer herkömmlichen Studie wurden beispielsweise die Blutzuckerwerte oder ein EKG nur bei Besuchen in der Klinik gemessen. Mit Wearables und Sensoren können diese Messwerte mit hoher Genauigkeit in viel kürzeren Abständen, fast kontinuierlich, erfasst werden. Der massive Anstieg des Datenvolumens hat dazu geführt, dass sich das traditionelle Datenmanagement in eine Data-Science-Aktivität verwandelt hat, bei der spezialisierte Tools, die bisher in erster Linie für die Analyse von Big Data verwendet wurden, nun für die Analyse der Studiendaten eingesetzt werden, um nach Mustern oder Unstimmigkeiten zu suchen. Heute setzt die Branche rasch KI-Lösungen ein, um diese großen Datenmengen schneller zu verwalten und zu analysieren, damit die Sicherheit und das Wohlergehen der Patienten besser geschützt werden können und wichtige Entscheidungen schneller auf der Grundlage zuverlässiger und vertrauenswürdiger Daten getroffen werden können.
Klinische Daten stammen oft auch aus Systemen, die sich im Besitz einer Klinik befinden und dort betrieben werden. Dazu können Instrumente und Geräte gehören, die bei der täglichen Pflege von Patienten verwendet werden, sowie elektronische Patientenakten in Krankenhäusern. Wenn Daten, die von diesen Systemen erzeugt oder verarbeitet wurden, im Rahmen einer klinischen Prüfung verwendet werden sollen, muss die Angemessenheit dieser Systeme im Vorfeld vom Sponsor überprüft werden. Diese Erwartung bringt einige Herausforderungen mit sich, wenn man bedenkt, dass klinische Studien oft Hunderte von Standorten rund um den Globus umfassen. Es müssen effiziente und dennoch zuverlässige Methoden und Prozesse eingeführt werden, um die notwendige Kontrolle und Überwachung zu gewährleisten und gleichzeitig die begrenzten Ressourcen der Prüfzentren nicht zu überlasten. Der Leitfaden enthält praktische Anleitungen und eine Liste von Aspekten, die bei der Bewertung solcher Systeme in klinischen Einrichtungen zu berücksichtigen sind, um die erforderliche Kontrolle zu gewährleisten.
Was die Überschneidung dieser Systeme mit den Systemen von Arzneimittelherstellern und Laboratorien betrifft, die in der Regel GMP bzw. GLP einhalten, wie hilft dieser Leitfaden Anwendern, die in diesen angrenzenden Bereichen tätig sind?
Wir haben versucht, das Rad nicht neu zu erfinden und uns auf die Systeme konzentriert, die direkt mit der Durchführung der klinischen Prüfung zusammenhängen. Es gibt jedoch eine Schnittstelle zur Arzneimittelherstellung, da auch die Prüfpräparate in angemessenen, aber kleinen Mengen hergestellt werden müssen. Die Herstellung des Prüfpräparats muss den etablierten GMP-Richtlinien und -Erwartungen entsprechen und wurde in diesem Leitfaden nicht im Detail behandelt, da dies bereits in anderen ISPE-Leitfäden behandelt wird. Es kann jedoch sein, dass das Prüfpräparat anders verpackt und etikettiert werden muss als vermarktete Arzneimittel, um die Verblindung einer klinischen Prüfung herzustellen und aufrechtzuerhalten. Dies ist in vielen klinischen Prüfungen ein kritischer Aspekt, da so sichergestellt wird, dass der Teilnehmer oder der Prüfer nicht feststellen kann, welcher Teilnehmer das neue Prüfpräparat, die Standardbehandlung oder ein Placebo erhält. Wir haben in unserem Leitfaden die Systeme beschrieben, die an diesem Randomisierungsprozess beteiligt sind, die wichtigsten Risiken im Zusammenhang mit dem Prozess und den unterstützenden Systemen erläutert und mögliche Validierungsansätze vorgestellt.
In ähnlicher Weise haben wir die Schnittstelle zu den Laboratorien angesprochen, die die von den Teilnehmern entnommenen Proben analysieren. Die Validierung der im Labor selbst verwendeten Systeme war nicht Gegenstand unseres Leitfadens, da sie bereits in anderen ISPE-Leitfäden behandelt wurde. Die spezifischen Anforderungen an den Datentransfer und die Verwaltung dieser Labordaten in ein GCP-System bei gleichzeitiger Gewährleistung der Datenintegrität wurden jedoch im Abschnitt über die gute klinische Laborpraxis des Leitfadens beschrieben.
Neu in dieser Ausgabe ist ein Schwerpunkt auf der „Gewährleistung der Einhaltung geltender Vorschriften mit besonderem Schwerpunkt auf Datenintegrität und Datenflüssen unter Berücksichtigung von Herausforderungen durch Outsourcing-Dienste und Technologie“. Was ist der Grund für die Aufnahme dieses zusätzlichen Ziels?
GCP-Systeme haben eine breitere Benutzerbasis als die meisten anderen regulatorischen Systeme, einschließlich Sponsoren, klinische Dienstleister wie CROs, klinische Einrichtungen und Studienteilnehmer. Aufgrund dieser breiten Nutzerbasis ist es zum Standard geworden, fast alle notwendigen Computersysteme zur Erfassung und Verwaltung von Daten aus klinischen Prüfungen auszulagern. Spezialisierte Technologiedienstleister haben webbasierte Zero-Footprint-Systeme entwickelt, auf die alle autorisierten Benutzer unabhängig von der lokalen Infrastruktur oder dem Endgerät problemlos zugreifen können. Alle gesammelten Daten werden von Dienstleistern für klinische Forschung wie CROs und natürlich dem Sponsor analysiert und verarbeitet. Diese Datentransfers und -aktivitäten müssen auf potenzielle Risiken für die Datenintegrität geprüft werden. Dies ist wichtig, da die Daten genau und zeitnah erfasst und analysiert werden müssen, um mögliche unerwünschte Ereignisse oder eine mangelnde Wirksamkeit zu erkennen. Außerdem bilden diese Daten oft die Grundlage für Zulassungsanträge bei den Aufsichtsbehörden. Die Qualität und Integrität der Daten hat daher potenzielle Auswirkungen auf die Gesundheit und das Wohlergehen der künftigen Nutzer des Arzneimittels.
Und schließlich, wann und wo wird die zweite Auflage erhältlich sein?
Nach 18 Monaten intensiver Arbeit eines Teams von fast 50 Branchenexperten aus Sponsoren, CROs, Technologieanbietern und Beratern wurde der Leitfaden am 31. Juli 2024 von der ISPE veröffentlicht. Dies ist jedoch nicht das Ende der Aktivitäten unseres Teams. Wir planen derzeit eine Reihe von Webinaren zu spezifischen Aspekten, die im Leitfaden behandelt werden. Diese werden unter ISPE.org/webinars veröffentlicht, sobald sie verfügbar sind, wie z. B. dezentrale Studien und KI-Lösungen im Datenmanagement. Darüber hinaus wird es Präsentationen zu ähnlichen Themen auf verschiedenen ISPE-Konferenzen und -Veranstaltungen auf der ganzen Welt geben. Da sich dieser Bereich ständig weiterentwickelt, werden wir neue Entwicklungen in zukünftigen Artikeln für das Pharmaceutical Engineering Magazine der ISPE oder andere ISPE-Publikationen aufgreifen.
Frank Henrichmann hat sich gefreut, zu diesem Interview eingeladen worden zu sein.
