Asigurarea calității în dezvoltarea medicamentelor pentru produse mai sigure și mai rapide
În acest interviu, News Medical-Life Sciences discută cu Anil Kane, expert în dezvoltarea farmaceutică la Thermo Fisher Scientific, despre cum calitatea este integrată în procesul de dezvoltare a medicamentelor, de la designul inițial până la fabricare.
Anil Kane a început cariera ca farmacist, concentrându-se pe farmacia industrială și cercetarea și dezvoltarea produselor farmaceutice. În decursul a 35 de ani, a acumulat o experiență vastă în dezvoltarea medicamentelor, axându-se pe știința și strategia necesare pentru a duce moleculele de la concept la dezvoltarea clinică și, în cele din urmă, la comercializare.
La Thermo Fisher Scientific, în cadrul grupului de servicii farmaceutice, compania colaborează cu firme farmaceutice și biotehnologice pentru a susține dezvoltarea medicamentelor de la început până la final. Aceasta include dezvoltarea în etapele incipiente, fabricarea clinică, dezvoltarea în etapele târzii și suportul pentru comercializare. Rolul lor este de a se asigura că calitatea este integrată în fiecare etapă a procesului de dezvoltare, astfel încât medicamentele sigure și eficiente să ajungă la pacienți într-un mod eficient.
Calitatea în dezvoltarea medicamentelor nu este opțională; este fundamentală. Aceasta este încorporată în fiecare pas al parcursului, care poate dura între 5 și 12 ani, de la concept până la pacient. Calitatea începe cu strategia. Calitatea datelor de intrare afectează direct calitatea deciziilor și, în cele din urmă, calitatea rezultatelor. Dezvoltarea medicamentelor este ghidată de date. La fiecare etapă, oamenii de știință iau decizii de tip go/no-go bazate pe seturi de date solide. Dacă datele sunt incomplete sau nesigure, consecințele pot fi semnificative.
Calitatea înseamnă generarea de date fiabile, științific fundamentate la fiecare etapă și interpretarea corectă a acestora pentru a ghida deciziile corecte.
Există o distincție clară între calitatea în dezvoltarea timpurie și cea în dezvoltarea târzie, în special în ceea ce privește calitatea adecvată fiecărei etape. În dezvoltarea timpurie, metodele analitice nu trebuie să fie complet validate conform acelorași standarde de reglementare necesare pentru comercializare. Totuși, acestea trebuie să fie suficient de robuste și de fiabile pentru a genera date precise pentru a susține procesul decizional.
În etapele ulterioare, în special pe măsură ce se apropie comercializarea, metodele analitice trebuie să îndeplinească așteptările de reglementare și cerințele de validare. În acel moment, consistența, reproducibilitatea și conformitatea devin și mai critice.
Principiul rămâne același: calitatea adecvată fiecărei etape asigură că deciziile sunt sprijinite de un nivel corespunzător de rigurozitate științifică la momentul potrivit.
Înțelegerea moleculei într-o etapă timpurie este absolut critică. Indiferent dacă este vorba de o moleculă mică din chimia medicinală sau de un biologic dezvoltat prin inginerie a liniilor celulare, caracterizarea completă formează fundația pentru dezvoltare. Aceasta include selecția formei polimorfe corecte, a formei sării și evaluarea stabilității, absorbției, distribuției și biodisponibilității. Tehnicile analitice și bioanalitice oferă seturi de date care informează deciziile de tip stage-gate, cum ar fi dacă să se treacă la studii de toxicologie sau la studii clinice inițiale.
Obținerea acestor informații corecte din prima este esențială, deoarece există puțin loc pentru erori sau rework ulterior. Presiunea de timp și costurile în dezvoltarea medicamentelor necesită precizie de la început.
Instrumentele de modelare predictivă au evoluat semnificativ. Ceea ce odată era denumit rețele neuronale este acum recunoscut pe scară largă ca inteligență artificială și sisteme de învățare automată. Aceste instrumente se bazează pe seturi de date de înaltă calitate pentru a construi algoritmi de învățare capabili să prezică solubilitatea, absorbția, biodisponibilitatea, compatibilitatea excipientului și profilurile de stabilitate. Ele ajută la restrângerea candidaților dintr-un număr mare de molecule la un set mai mic, mai promițător.
Prin reducerea încercărilor și erorilor, inteligența artificială și învățarea automată îmbunătățesc eficiența, scurtează termenele și reduc costurile de dezvoltare. Ele permit luarea de decizii mai rapide și mai informate, în special în dezvoltarea timpurie a medicamentelor.
Modelarea predictivă restrânge domeniul, dar validația experimentală rămâne esențială. Tehnicile analitice avansate, cum ar fi cristalografia cu raze X, difracția cu raze X în pulbere, spectroscopia Raman, spectroscopia în infraroșu apropiat, analiza dimensiunii particulelor și calorimetria diferențială de scanare, sunt utilizate pentru a confirma selecția polimorfei, a distinge formele cristaline de cele amorfe și a caracteriza proprietățile structurale.
Aceste instrumente oferă dovezi directe că molecula se comportă conform predicțiilor. Această integrare a modelării și experimentării accelerează dezvoltarea, menținând în același timp rigurozitatea științifică.
Calitatea prin proiectare, sau QbD, este o abordare care integrează considerațiile de calitate pe parcursul întregului ciclu de dezvoltare. Aceasta include înțelegerea atributelor critice de calitate, definirea intervalelor acceptabile pentru parametri, validarea metodelor analitice și proiectarea unor procese de fabricație robuste și scalabile. Studiile de stabilitate determină durata de valabilitate și asigură performanța constantă pe parcursul ciclului de viață al produsului.
Prin integrarea QbD devreme, minimizăm surprizele din etapele târzii, îmbunătățim scalabilitatea și ne asigurăm că produsul respectă constant standardele de siguranță și eficacitate.
Deciziile de calitate timpurii pot preveni eșecurile costisitoare în etapele târzii. Dacă datele timpurii sunt inexacte sau incomplete, problemele pot apărea mai târziu în dezvoltare. De exemplu, un produs ar putea dovedi că este instabil, nescalabil sau absorbit inadecvat în organism. Descoperirea unor astfel de probleme târziu poate duce la întârzieri semnificative și pierderi financiare.
Concentrându-ne pe generarea de date de înaltă calitate, o înțelegere aprofundată a moleculei și un design robust al procesului încă din primele etape, reducem attriția și prevenim eșecurile evitatibile ulterior. Identificarea problemelor devreme economisește atât timp, cât și costuri în acest proces în mod inerent costisitor.
Pacienții așteaptă tratamente eficiente, în special în domeniile în care nu există terapii aprobate. Atunci când integrăm calitatea în dezvoltarea medicamentelor de la început, accelerăm termenele, reducem întârzierile neașteptate și aducem medicamente mai sigure și mai eficiente pe piață mai repede. Acest lucru îmbunătățește direct rezultatele pacienților și calitatea vieții acestora.
În cele din urmă, dezvoltarea bazată pe calitate se concentrează pe livrarea de medicamente fiabile, sigure și eficiente pacienților cât mai repede posibil.
Anil Kane este un lider experimentat în dezvoltarea farmaceutică, având peste
