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johamu · Industry News
浅谈数据完整性管理在药品生产企业的实践
作者：研发部赵美荣
市场部孙超慧
质量管理部荣金楼
数据完整性，是一个老生常谈的话题。那到底什么是数据完整性？今天就让我们一同来学习一下。
所谓数据完整性指的是在药品整个生命周期中，包括药品研发、生产以及上市后的监测，相关的数据和记录要符合数据完整性要求。
随着新版GMP附录《计算机化系统》2015年12月01日正式颁布与实施以及2016年07月《药品数据管理规范》征求意见稿的发布，我国药品生产企业的数据完整性、可靠性问题向前迈了一大步，从2016年检查数据完整性缺陷项结果来看，我国在数据真实性问题的检查力度有了明显的提高。虽然我国CFDA与国外相关机构在药品GMP规范上的原则是一致的，但整体来讲，我们的指南在数量、内容、技术深度上，与欧美国家仍存在一定差异。这就要求药企对待研发、生产和质检的要求与思想要与时俱进，严格遵循国家要求，认真贯彻政策落实。不断提升标准和质量，推动行业的进步和技术的发展。
那么，制药企业应该如何对数据进行管理?又应注意哪些方面来保证数据完整性呢?
首先，采用风险评估方式，形成有效的管理体系
数据管理应当是系统工作，并与质量体系的有效运行相融合。
通过建立数据管理的有效政策或承诺，对产品生命周期全覆盖，对药品生产过程中的各项关键质量属性、关键工艺参数，以及FDA在联邦公报上公布的《质量量度要求》指南草案(2015 年7 月发布)所要求的质量指标等信息所需的数据，明确各环节的数据负责人，有针对性的建立数据生命周期管理要求，界定数据在整个生命周期中的归属问题，并考虑对流程/ 系统的设计、运行和监控，以便符合数据完整性原则，开展数据风险评估、差异分析，根据所识别的风险大小、优先顺序，制定相应短期，长期改进计划，并在计划实施中持续关注所获得的效果。全面控制有意或无意的信息修改。
企业所投入到数据管理的精力和资源应与其产品的风险等级相对应，同时要权衡其他质量保证工作的资源需求。生产者和分析实验室并不是要进行数据刻板的日常核对，而是要设计出并运行一套管理体系，来控制数据完整性的风险，而且详细记载这个体系的合理性。
其次，加强人员培训，创造诚实守信的企业文化氛围
数据管理体系应该包括针对数据完整性原则的重要性，制定数据完整性培训策略，对相应领域内的工作人员，完成数据完整性基础知识、监管政策、管理/操作规程的初始培训，完成数据完整性系统性的风险评估专项培训;开展数据完整性专项审计员队伍的建设，组织相关知识、技能的培训，定期开展数据完整性专项审计工作，对审计追踪结果在工厂范围内通报，并通过建立CAPA措施，由质量部门专项跟踪整改措施的落实情况，以营造一种企业文化，鼓励公开报告错误、数据遗漏和异常结果。
作为行业性质的美国注射剂协会(PDA)提出，高层管理层必须建立质量标准、要求与规程，并有义务保持对与监测质量体系的性能从而有助于确保获得安全并有效的药物。通过向业内监管机构、制造企业、服务性咨询机构等就数据完整性问题开展包括一个混合监管和行业专家的演讲、案例研究和圆桌讨论等形式的研讨会，将了解最佳实践对预防、检测、减轻和修正这些数据完整性问题。
再次，从设计程序入手，加强数据完整性管理
MHRA 强调过，数据完整性并不是一个新的要求，因为所有数据完整性的基本早已被包含在国际GMP 法规中了。且大部分数据完整性的缺陷是源于不良的数据完整性实践操作，组织管理的不足，与薄弱的质量体系可能导致数据伪造的可能性存在。
制药企业通过系统化建设、模块化复核的手段，加强电子数据管理，结合企业的质量文化的宣贯，形成数据管理体系与质量管理体系的有效结合，完善数据生命周期内的安全性、完整性、有效性、一致性。
最后，改进、优化数据完整性管理体系及管理规程
数据完整性质量体系审计应当作为企业内部审计程序的一部分，公司应对用于收集、分析、报告和保存信息和数据的质量系统要素进行定期的评估，进一步改进、优化体系流程，同时就下一阶段数据完整性工作开展提出优化主计划，指导工厂各机构实施。
FDA 鼓励企业证明自己已经通过相关途径对问题进行了有效更正，例如：雇佣第三方审计方、判断问题范围、实施全面的纠正措施计划，开除所有担任cGMP职务的相关问题负责人。FDA 可能会对企业进行检查，判断违反cGMP的数据完整性问题是否已经被纠正。
结束语
数据完整性，是重现产品实现过程的有效手段。在建立产品的数据博物馆工作上，每一位制药人都是历史的创造者，对待历史，我们应该秉着客观、真实的态度，辩证的看待每次成功和失败的数据，经得起任何人的检验。