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嘉峪检测网 2021-04-12 09:27
药品中的数据是指在药品研制、生产、经营、使用活动中产生的反映活动执行情况的信息，包括：文字、数值、符号、影像、音频、图片、图谱、条码等。数据可靠性（Data Integrity，DI）是指在数据全生命周期内（研发、生产、流通、上市后警戒等）数据的精确性、准确性的程度。
药品检查是指药品监管部门依法对管理相对人从事药品研制、生产等场所、活动进行合规确认和风险研判的过程。药品检查是加强药品监管、保障药品安全的重要支撑力量，按药品上市的前后，可分为药品上市前核查与上市后检查。上市前核查包括研制现场核查和生产现场核查，上市后检查包括常规检查、有因检查和其他检查，另外，企业在申请药品生产许可证时，还需接受许可检查。不同的检查类型，检查时侧重点有所不同，但关于数据可靠性的总体要求基本是一致的。
据不完全统计，2018年国家药品监督管理局食品药品审核查验中心开展的114个一致性评价检查任务中，共计发现缺陷1137项，其中数据可靠性问题约216项，占比19.0%。经检索FDA官网cGMP警告信数据库，梳理2018年1月至2020年10月警告信内容，共计117条警告信，涉及条款332条，其中数据可靠性问题97条，占比29.2%。
如恶意修改试验数据、隐瞒客观事实以获得理想结果，进而误导公众和监管当局，是真实性问题；
体系存在漏洞会导致企业在实际执行过程中发生非主观故意的数据缺失、记录不及时不准确、追溯性差等完整性问题，这是规范性问题，尚有整改空间。
上市前药品核查是药品在获准上市前，药品监管部门为保障药品质量实施的重要监管手段，是为核实申报资料的真实性、一致性以及药品上市商业化生产条件，检查药品研制的合规性、数据可靠性等，对研制现场和生产现场开展的核查活动，以及必要时对药品注册申请所涉及的化学原料药、辅料及直接接触药品的包装材料和容器生产企业、供应商或者其他受托机构开展的延伸检查活动。主要是核查企业注册申报资料中的数据与原始记录的一致性，数据产生的真实性、完整性和可追溯性等。
某品种在注册审评时，发现工艺验证批量与混合设备的匹配性存疑，现场核查时发现该混合机的设备验证数据不足以支持总混设备与该品种生产批量的匹配性；临床试验数据核查过程中，部分临床试验机构管理不规范不完善，且主要研究者多为临床医生，部分对药物临床试验质量管理规范等相关药品注册法规了解不甚全面，部分生物样本分析机构管理体系不完善，人员培训不到位等都导致了非主观故意的数据记录不规范、不及时、不全面、不持久、溯源性差等数据可靠性问题。
某化学原料药有关物质中某特定杂质含量相对原研品高，但企业申报资料中未体现该信息，现场核查时发现，企业通过重设阈值降低了该杂质的峰面积，从而使得该杂质检测数据低于原研品。随着监管法规和检查力度的日趋提升，主观故意的数据可靠性问题大大减少。
随着各国数据可靠性指南的发布实施，我国制药企业已经逐步认识并基本实施了计算机化系统。虽然在执行过程中尚有诸多不规范性问题，但是由于行业和监管机构的高度重视，电子数据可靠性（也是检查重点）问题相较2015年之前已经有了巨大改善。可是，当我们积极倡导大力实施计算机化系统时，如果纸质记录不完善跟进，极少数不法企业会采取“刻意规避”的方式，例如：
（1）复测数据，直至获得合格结果；
（2）修改积分参数至获得理想数据；
（3）删除违反意愿的数据；
（4）修改对照品称样量，调高或调低检验结果；
（5）修改待测样品称样量，调高或调低检验结果等手段。
针对这种情况，建议在巩固现有电子数据可靠性成果的基础上，进一步采取多种手段，把完善纸质记录数据的完整性提到与电子数据可靠性同等重要的位置，使纸质记录文件内容全面、完整、准确反映所对应的活动。
一是落实企业的主体责任，加强从业人员的职业道德操守。
二是加强培训，既包括业务能力培训，如法规、试验技能、理论知识、质量管理体系、计算机化系统培训等，也要注重员工科学、严谨、求真、务实工作作风的培养。
三是完善质量管理体系，完善的质量管理体系可以最大化地减少员工操作的随意性，降低试验过程中记录的偏差，从源头保证数据的原始性和准确性。
四是建立良好的企业文化，企业自上而下诚实守信的企业文化，是避免出现数据可靠性问题的基本保障。
五是利用外部资源，加强第三方审计，及时开展自查自纠，对发现的数据可靠性问题举一反三，做好查漏补缺，倒逼完善质量管理体系。
六是检查人员科学地理解失败数据，增加对正常失败数据的包容性，让企业从业人员消除顾虑，真实、完整地记录所有数据。
七是对数据管理方面执行较好的企业给予一定鼓励，如对其新申报品种优先审评审批、缩短审评时限，减少检查力度和次数，开展正面宣传，提升企业信誉和品牌价值等。
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