研发数据可靠性概念和记录管理浅析

月照花影移

研发数据可靠性概念和记录管理浅析
来源：新药研发质量管理


　　2015年开始，“数据完整性”成为质量审计的热词，直到今年，数据完整性热度不减。说实话，第一篇作业主题带上这个热词，又是非常大的主题，有点惶恐。然而，在日常工作和专业群讨论中，发现很多从业人员，甚至一些QA都不够清楚数据完整性概念，甚至忽视数据的载体——记录的管理，因此，本篇作业还是带上这个热词，努力向大家介绍相关概念，重点介绍纸质记录的管理。


　　数据是一切信息化活动的基础


　　踏入医药行业第一次培训，深深地印入脑中一句话就是：记录是一切GMP活动的基础。大白话就是一进药企，先学怎样写记录。


　　记录是数据的载体，检索了一些近年医药行业内最火的关键词：计算机化、QbD、生命周期管理、精准医疗，无一不是基于数据获取和数据分析。企业要赶上风口起飞，如果没有打好数据完整性管理基础，一切信息化活动都会缺少基石，无从搭建，质量管理也会沦为无根之萍，没有依托。


　　前两日拜读群主公众号推送的研发实验记录浅析，结合日常工作，深感越是基石，越是容易被忽略。建设研发质量体系，最最容易起步，但也充满艰辛的板块，就是完善记录管理体系。


　　数据的获取原则


　　最新的数据获取原则缩写为“ALCOA+”。推荐研读最新的PDA TR80数据完整性管理了解具体含义。所有数据管理措施，都需要符合该基本原则。


　　数据来源


　　“企业内部产生数据”


　　人工观测记录;


　　仪器、设备或计算机化系统产生;


　　摄影、摄像技术获取;


　　原始记录衍生或取得;


　　目前大多数制药企业的记录管理是基于纸质记录，后面章节会详细叙述。近年开始普及的计算机化记录管理系统并非万能，如记录管理体系不完善，盲目升级计算机化系统，很可能是更大的坑，希望今年我还能填一把计算机化系统的坑。


　　“外部数据”


　　人员档案;


　　外包方或受托方档案;


　　物料/设备供应商档案;


　　可以参考档案学的知识进行归档，后面章节会进一步介绍。


　　记录管理的措施


　　总结记录管理的措施，也许可以先从元数据说起。


　　元数据是近年各地官方数据完整性指南中提出的新名词。我有点惊讶的是，日常工作和专业群讨论中，部分从业人员还没有了解过元数据的概念。罗列法规定义，往往还是令人比较迷茫……我尝试着重笔墨解读这一概念，元数据源于信息技术，是关于数据的数据。提供数据的语境和含义。在编程领域，元数据描述数据域、结构、逻辑等释义信息，编程的可读性、可扩展性比程序自身的艺术性更为重要。换言之在制药行业，工艺参数的数据积累、工艺的耐用性往往比工艺本身的艺术性更有商业价值，虽然艺术性往往让研发人员更有成就感。下图是信息技术中元数据的模型：

　　观察模型，仔细思考元数据概念，在制药领域，对应填补元数据模型信息，几乎就可以建起一个完善的记录管理体系。健全制药领域的生命周期管理，需要确保各个阶段获取的数据有意义，能够重现GXP活动，在审计中容易理解和解释。

　　引入了一段元数据的概念解读，仔细想想大部分也是艺术性地探讨记录管理工作，对实际工作中并没有什么具体帮助……写起来确实更有成就感，希望能给各位质量管理的同仁提升些许价值感吧。接下来是根据我的经验和一些资料总结的日常记录管理措施。

　　1)模板控制

　　狭义地解读元数据，可以理解为制定记录的模板。比如在GMP中，生产记录和检验记录的模板通常规定了基本格式，经适合人员审批，模板设计会确保能获取到重现GXP活动所需的信息。

　　在药物研发过程中，实验操作往往没有确切方案、操作规程和记录模板。研发前期缺乏数据积累，对工艺和分析方法的各种变化因素没有客观认识，如实验记录获取数据不充分，出现工艺或方法耐用性差，或实验不能重现的问题时，往往很难找到原因。

　　在研发阶段引入元数据的概念，建立记录格式供研发人员参考，格式设计可以回归人、机、料、法、环等GXP基本要素来考虑。下图为实验记录的一个参考格式：

　　

　　2)分发归档：这部分工作看起来没有什么技术含量，我也曾经批判过QA花费大量精力进行档案管理工作价值不高。然而数据只有放在合适的位置，才能最大限度地发挥自身的价值。我曾求教过商业机密保护的老同事，她就读于档案学专业，带领2个人一个月内整理妥帖几十万份培训记录，让我拜服。

　　参考档案学的知识，简单地解读，即层级分类，一定数量级下划分子类，编撰目录，编制唯一编号标识。保证每个子类下面的数据量都能快速获取且不易混淆。

　

　　研发阶段的记录分发和档案管理往往是个盲点，建议以注册为目标，以项目作为大类分发记录，细分研发各阶段，再根据CTD格式的各章节划分子类，层级归档。

　　3)书写规范：写字好看，考试能得更高分嘛~

　　记录填写：规范书写用笔类型、书写字体、签名和日期格式、空白斜杆格式、日期变更记录要求等。尽可能保证记录持久，书写工整、格式一致。

　　错误修改：规范修改方式，原则上不应遮盖原先填写的错误信息。通常采用错误处划单线，修改后签名并注修改日期的方式。如有需要，应注明修改原因(尤其是关键信息的修改)。

　　记录补充：签名、日期的缺失，操作人可证明工作已完成。可采取注明“补充”，补充信息后签名并注补充日期的方式。数据或信息的缺失，如有文件可证明，应由管理人员补充记录，签名确认并注补充日期。

　　打印/复印/传真的纸质记录：规范数据收集系统打印记录的信息要求(如批号、仪器编号、储存路径等可追踪识别的标志)，记录介质要求(不稳定介质如热敏纸，需备复印件)等

　　4)复核和审核

　　GMP中关键操作要求双人复核数据的正确性，通常生产中的称量、关键工艺参数，分析的色谱参数、计算过程、检测结果都要求双人复核。

　　QA或质量管理人员需要审核记录的合规性、登记并跟踪偏差/异常，通常建立审核清单便于审核人员逐条核对。

　　5)基于风险的记录管理策略

　　基于风险，也是一个热词，很多人闻之色变，也有很多人认为是强行解释。我想这个工作是非常有价值的。质量管理从质量是检测出来，一步步延伸到质量是生产保证的、质量是设计出来的，而一些更先进行业的质量管理书册中提出，下一步的发展，是质量是流程保证的。

　　只有真正理解工作的目标、价值，设计出基于风险的管理策略，建立切实保证质量的流程，避免为检测和检测、为验证而验证此类屡遭操作人员诟病，审计人员挑战质疑，却又对质量保证帮助不大的疑难杂症。风险评估是非常好的工具，但此篇作业不详叙这个大命题…我尝试在药物研发过程中，简单评估数据的风险：

　　研发前期的数据往往庞杂但价值难以评估，质量研究、参数研究、中试阶段的数据则直接支持CPP/QTPP的建立，临床药品生产的数据则引入GMP审计范畴。

　　我认为在研发过程中，必须基于风险细分研发阶段，制定不同的记录管理策略。

　　在研发前期做好档案管理;

　　CPP/QTPP数据获取阶段强化记录格式要求，加强复核和审核;

　　临床药物生产/工艺验证阶段引入模板审批、记录分发控制、复核和审核的管理策略;

　　基于风险的记录管理策略制定，不但帮助研发人员理解QA的工作，也能真正通过流程提升研发质量。

　　6)电子数据

　　涉及计算机化系统管理、电子模板的控制。目前我也在学习理解中，希望今年能交一篇相关作业。