感谢ISPE认证讲师 王燕红 翻译
与Q-FINITY质量管理高级执行顾问兼《ISPE GAMP良好实践指南：计算机化GCP系统和数据的验证和合规性——良好临床实践》（第二版）的主要作者Frank Henrichmann的对话
随着数字化转型的快速发展，基于纸张的流程在临床研究中变得越来越少， 国际制药工程学会（ISPE） 已认识到需要更新指南，对与良好临床实践（GCP）相关的基于风险的系统验证进行讨论并提出建议。
“ISPE GAMP良好实践指南：计算机化GCP系统和数据的验证和符合规性-良好临床实践（第二版）” 的首席作者弗兰克·亨里希曼描述了不断变化的临床数据环境，并详细介绍了将支持各种临床试验利益相关方工作的更新内容。
“ GAMP良好实践指南：计算机化GCP系统和数据”的第二版已经出版。为什么现在是更新的合适时机？
弗兰克·亨里希曼：我们今天设计、计划和进行临床试验的方式与15年前、10年前甚至5年前都不同。通过临床试验开发的药物产品已经发生了显著变化，现在包括更多创新的细胞和基因疗法（CGT）。这要求临床试验的设计有很大不同，而且我们使用的工具需要充分支持这些新颖的设计并满足新的要求。
在新冠肺炎大流行期间面临的挑战要求该行业重新思考其数据收集和数据管理实践。大流行封锁限制了研究参与者访问临床站点进行治疗和检查的能力，导致通过参与者家庭、移动诊所、可穿戴设备、传感器和远程医疗加速分散收集数据。这带来了额外的数据完整性和数据管理挑战。虽然在传统的设置中，参与者通常是一个匿名号码，但在这些新的设置中，个人数据被收集和处理，以确保设备或研究产品的交付，并实现远程医疗。这些只是自我们出版第一版指南以来，过去几年发生变化的几个例子。当然，监管机构也对这些变化做出了反应，并针对这些新元素和新挑战发布了指南。
第二版涵盖了哪些新主题或话题？
与第一版相比，新版指南涵盖了更多主题。虽然第一版的结构保持不变，但内容已扩展到涵盖以下主题：分散式试验、使用人工智能解决方案将数据管理发展为数据科学，以及从电子健康记录（EHR）系统、患者登记处和其他不受监管的数据源提供的真实世界数据（RWD）中生成真实世界证据（RWE）的指南。
此外，该指南现在涵盖了审计和评估等监督活动，并包括在评估临床现场使用的计算机系统时需要考虑的实际操作指南和问题。它还为临床试验中的数据隐私提供了指导。虽然其他ISPE指南涵盖了AI/ML赋能系统的验证，但临床研究中使用的AI赋能系统的注意事项是本综合指南所特有的。
如今，越来越多的用户参与到临床试验流程中—从制药公司、CRO、技术服务提供商和临床研究站点到试验参与者。这个新版本如何整合和解决这个不断增长的最终用户群体？
在收集和处理临床试验数据的过程中，随着更多的人与系统和数据进行交互，数据完整性的挑战也随之增加。例如，分散式试验（DCT）通常使用传感器和可穿戴设备直接从参与者那里获取数据。需要将这些数据安全且准确地传输到管理所有试验参与者的数据的系统中，例如，EDC系统。
由于这些传感器和可穿戴设备需要频繁读取数据，因此收集的数据量呈指数级增长。例如，在传统的试验设置中，血糖水平或心电图可能仅在访问临床站点期间采集。有了可穿戴设备和传感器，这些读数可以在更频繁、几乎连续的基础上以更高的精度采集。数据量的大幅增长已将传统的数据管理活动转变为更多的数据科学活动，迄今为止主要用于大数据分析的专业工具现在用于分析研究数据，以寻找模式或不一致。如今，行业正在快速采用人工智能解决方案来更快地管理和分析这些大数据量，以便更好地保护患者的安全和健康，并根据可靠和值得信赖的数据更快地做出关键决策。
临床数据通常也来源于临床站点所拥有和操作的系统。这可能包括患者日常护理中使用的仪器和设备以及医院中的EHR系统。如果要在临床试验中使用这些系统生成或处理的数据，申办方必须事先验证这些系统的充分性。考虑到临床试验通常包括全球数百个站点，这一预期带来了一些挑战。需要建立有效而可靠的方法和流程，以确保必要的控制和监督，同时不会使临床站点的有限资源造成过重负担。该指南提供了实际操作指导，并列出了在临床现场评估此类系统时需要考虑的方面，这将有助于建立所需的控制。
目前，这些系统与制药厂和实验室使用的系统有重叠，而制药厂和实验室通常分别遵守GMP和GLP，本指南如何帮助在这些相邻空间操作的用户？
我们尽量避免重复劳动，而是把精力集中在与临床试验直接相关的系统上。然而，由于研究药物也需要以适当但少量的数量生产，因此与药物生产也存在接口。研究产品的生产需要遵循既定的GMP指南和预期目标，本指南中没有详细考虑，因为其他ISPE指南中已经涵盖了这一点。然而，研究药物可能需要与上市药物不同的包装和标签，以建立和维持临床试验的盲法。在许多临床试验中，这是一个关键的方面，因为它确保受试者或研究者无法确定哪个受试者获得了新的研究产品或标准治疗或安慰剂。我们已经在指南中描述了该随机化流程中涉及的系统，概述了与该流程和支持系统相关的主要风险，并提供了潜在的验证方法。
同样，我们已经解决了与分析从参与者身上采集的样本的实验室的接口问题。实验室内使用的系统的验证不在我们指南的范围内，因为其他ISPE指南中也已涵盖。但是，在确保数据完整性的同时，将这些实验室数据传输和管理到GCP系统的具体要求已在本指南的“良好临床实验室规范”一节中进行了描述。
此版本新增了一个重点，即“考虑到外包服务和技术带来的挑战，确保遵守适用的法规，特别强调数据完整性和数据流。”增加这一目的的理由是什么？
与大多数其他监管系统相比，GCP系统拥有更广泛的用户基础，包括赞助商、临床服务提供商（如CRO）、临床站点和试验参与者。由于广泛的用户基础，外包几乎所有必要的计算机系统来收集和管理临床试验数据已成为标准。专业技术服务提供商开发了零足迹、基于网络的系统，所有授权用户都可以轻松访问，无论本地基础设施或终端用户设备如何。所有收集的数据都由临床研究服务提供商（如CRO，当然还有赞助商）进行分析和处理。需要评估这些数据传输和活动的潜在数据完整性风险。这一点很重要，因为必须同时准确地收集和分析数据，以检测潜在的不良事件或缺乏疗效。此外，这些数据通常构成提交给监管机构审批的基础。因此，数据的质量和完整性对药品未来使用者的健康和福祉具有潜在影响。
最后，第二版将于何时何地发行？
经过来自赞助商、CRO、技术提供商和顾问的近50名行业专家团队18个月的紧张工作，该指南于2024年7月31日由ISPE发布。然而，这并不是我们团队活动的结束。我们目前正在计划针对指南中涵盖的特定方面举办一系列网络研讨会，这些研讨会将在 ISPE.org/webinars 上发布，如数据管理中使用的分散试验和人工智能解决方案。此外，还将在全球各种ISPE会议和活动中介绍类似主题。随着这一领域的发展，我们将在ISPE的制药工程杂志或其他ISPE出版物的未来文章中讨论新的发展。
关于专家:
Q-FINITY Quality Management的高级执行顾问——Frank Henrichmann是质量管理、计算机系统验证和合规性方面的专家，尤其是在临床试验和药物警戒方面。在超过22年的时间里，他在一家CRO和一家大型制药公司的GxP监管环境的战略、项目和措施方面积累了丰富的经验。在他目前的职位上，他帮助生命科学公司并支持技术提供商为质量和验证挑战找到创新的答案。他是ISPE的认证讲师，是ISPE临床系统特别兴趣小组（SIG）的成员，也是“ ISPE GAMP®良好实践指南：计算机化GCP系统和数据的验证和合规性”指南的合著者。他自2001年以来一直是ISPE成员，目前是GAMP全球指导委员会的联合主席。
