Szanowni Państwo!!!

Nasza Koleżanka Ania Majchrzycka Pracownik firmy farmaceutycznej Działu Analityki Badawczo-Rozwojowej stanęła przed najważniejszą walką w jej życiu. Przeciwnikiem jest nowotwór mózgu.

Prosimy!!! jako cały zespół E-GMP wszystkich o pomoc we wsparciu finansowym.

Do osób, które nie rozliczyły jeszcze podatku apeluję o przekazanie 1% na leczenie Ani.

Wpisz do PITu numer 0000358654 Alivia Fundacja Onkologiczna

W celu szczegółowym Anna Majchrzycka nr 110565

Również uruchomione zostało konto Alivi dla Ani. Poniżej link do strony, z której można dokonywać wpłat:

Skarbonka dla Ani

Z wyrazami szacunku dla osób których pomagają

Zespół E-GMP

Wymagania higieniczne dla zakładów produkcji i obrotu żywnością zostały określone w załączniku nr II do rozporządzenia nr 852/2004. Zgodnie z rozdziałem I tego załącznika pomieszczenia, w których wykonywane są czynności związane z produkcją i obrotem żywnością muszą być utrzymywane w czystości i zachowane w dobrym stanie i kondycji technicznej, a ich wyposażenie, wystrój i konstrukcja mają eliminować ryzyko jej zanieczyszczenia, w celu zapewnienia bezpieczeństwa żywności.

W zakładzie musi istnieć odpowiedni i dostateczny system naturalnej i mechanicznej wentylacji. System wentylacyjny musi być skonstruowany w taki sposób, aby umożliwiał łatwy dostęp do filtrów i innych części wymagających czyszczenia lub wymiany. Zgodnie z ust. 3 i 4 rozdziału I ww. załącznika w zakładzie zajmującym się produkcją i obrotem żywnością musi być dostępna odpowiednia ilość ubikacji spłukiwanych wodą, podłączonych do sprawnego systemu kanalizacyjnego. Ubikacje nie mogą łączyć się bezpośrednio z pomieszczeniami, w których pracuje się z żywnością. Podobnie musi być dostępna odpowiednia liczba umywalek, właściwie usytuowanych i przeznaczonych do mycia rąk. Umywalki do mycia rąk muszą mieć ciepłą i zimną bieżącą wodę, muszą być zaopatrzone w środki do mycia rąk i do higienicznego ich suszenia. Oznacza to, że ze względu na konieczność zapewnienia bezpieczeństwa żywności oraz eliminowania ryzyka jej zanieczyszczenia, należy zapewnić możliwość korzystania z toalety i mycia rąk dla osób, które będą miały kontakt z żywnością.

Środki transportu używane do przewozu środków spożywczych, zgodnie z rozdziałem IV załącznika II do rozporządzenia (WE) 852/2004, muszą być utrzymywane w czystości i w dobrym stanie technicznym, aby chronić żywność przed zanieczyszczeniem i muszą być tak zaprojektowane i skonstruowane, by możliwe było ich właściwe czyszczenie i/lub dezynfekcja.

Na wszystkich etapach produkcji, przetwarzania, dystrybucji żywność musi być chroniona przed zanieczyszczeniem, które może spowodować, iż stanie się niezdatna do spożycia przez ludzi, szkodliwa dla zdrowia lub zanieczyszczona w taki sposób, że byłoby nierozsądnie oczekiwać, iż zostanie w tym stanie skonsumowana. W przypadku surowców, składników, półproduktów czy tez wyrobów gotowych, które mogłyby sprzyjać wzrostowi mikroorganizmów chorobotwórczych lub tworzeniu się toksyn, muszą być przechowywane w temperaturach, które nie powodowałby ryzyka dla zdrowia.

Zgodnie z przepisami rozdziału IX w załączniku II do rozporządzenia (WE) 852/2004 surowce stosowane w produkcji żywności muszą mieć odpowiednią jakość zdrowotną i spełniać wymagania dotyczące np. zawartości zanieczyszczeń, pozostałości pestycydów. Żaden z surowców lub składników używany w produkcji żywności nie może być zaakceptowany, jeśli wiadomo, że jest, lub można by oczekiwać, że może być zanieczyszczony pasożytami, patogennymi mikroorganizmami lub toksyczny, zepsuty lub niewiadomego pochodzenia w takim zakresie, że nawet po normalnym sortowaniu i/lub procedurach przygotowawczych lub przetwórczych, zastosowanych zgodnie z zasadami higieny, produkt końcowy nie będzie się nadawać do spożycia przez ludzi.
Zgodnie z art. 5 rozporządzenia Parlamentu Europejskiego i Rady (WE) nr 852/20042004 z dnia 29 kwietnia 2004 r. w sprawie higieny środków spożywczych przedsiębiorcy działający w sektorze spożywczym mają obowiązek opracowania i wdrożenia odpowiedniej procedury, opartej na zasadach systemu HACCP. System HACCP obejmuje wszystkie etapy procesu od chwili otrzymania surowców do chwili umieszczenia na rynku, poprzez przygotowanie, przetwarzanie, pakowanie, przechowywanie i dystrybucję.

System HACCP jest systemem nadzoru nad żywnością i jest ukierunkowany na likwidację bezpośrednich przyczyn zagrożeń zdrowia bezpośrednio w miejscu ich powstawania. Powinien zapewnić bezpieczeństwo żywności, poprzez stałe monitorowanie zagrożeń biologicznych, chemicznych i fizycznych w procesie produkcji, składowania i obrotu żywnością. Stałe monitorowanie skuteczności działania systemu HACCP powinna gwarantować prowadzona w zakładzie kontrola wewnętrzna, której celem jest zapewnienie przestrzegania właściwej jakości zdrowotnej żywności oraz zasad higieny w procesie produkcji i w obrocie żywnością.

Zasady HACCP:

  1. określanie wszelkich zagrożeń, którym należy zapobiec, wyeliminować lub ograniczyć do akceptowalnych poziomów,
  2. określanie krytycznych punktów kontroli w działaniu lub działaniach, w których kontrola jest konieczna do zapobieżenia lub wyeliminowania zagrożenia lub do ograniczenia go do akceptowalnych poziomów,
  3. ustanowienie limitów krytycznych w punktach kontroli krytycznej, które oddzielają poziom akceptowalny od nieakceptowalnego w celu zapobieżenia, wyeliminowania lub ograniczenia zidentyfikowanych zagrożeń,
  4. ustanowienie i wprowadzenie w życie skutecznych procedur monitorowania w krytycznych punktach kontroli,
  5. ustanowienie działań naprawczych, gdy monitoring wykazuje, że krytyczny punkt kontroli jest poza kontrolą,
  6. ustanowienie procedur, które powinny być regularnie wykonywane, w celu sprawdzenia, czy środki wyszczególnione w pkt 1 – 5 działają skutecznie,
  7. ustanowienie dokumentów i archiwów proporcjonalnych do charakteru i rozmiaru przedsiębiorstwa sektora spożywczego w celu wykazania skutecznego stosowania środków wyszczególnionych w pkt 1 – 6.

Rozporządzenie 852/2004 pozwala na wprowadzenie zasad opartych na systemie HACCP w sposób elastyczny, aby mogły być stosowane w każdej sytuacji, w tym w małych przedsiębiorstwach. W szczególności niezbędne jest uwzględnienie, że w niektórych przedsiębiorstwach sektora spożywczego nie jest możliwe zidentyfikowanie zagrożenia i wyznaczenie krytycznych punktów kontroli oraz, że w niektórych przypadkach, dobra praktyka higieniczna może zastąpić monitorowanie krytycznych punktów kontroli.

W przypadku wdrażania systemu HACCP można korzystać z poradników dla poszczególnych branż przemysłu lub handlu środkami spożywczymi.

Załącznik: wykaz_przewodników_nowe

zaopiniowanych pozytywnie pod względem zgodności z wymaganiami higienicznymi przez Głównego Inspektora Sanitarnego.higienicznymi przez Głównego Inspektora Sanitarnego.higienicznymi przez Głównego Inspektora Sanitarnego.

Źródło: Główny Inspektorat Sanitarny

Pełna treść komunikatu: Kliknij

W 2015 roku MHRA (brytyjska agencja leków) wydała wytyczne uzupełniające europejskie wymagania GMP dla produktów leczniczych i substancji czynnych pod kątem oczekiwań związanych z integralnością danych.

W związku z dużą ilością zapytań przedstawiamy wytyczną:

data_integrity_definitions_and_guidance_v2

Analiza trendów w przemyśle farmaceutycznym. Czym tak naprawdę są OOT i jak je efektywnie wykrywać.

W związku z obowiązującymi wytycznymi oraz wprowadzonymi najnowszymi zmianami, analiza trendów i ciągła weryfikacja procesów to gorący temat, który dotyczy coraz szerszego zakresu parametrów jakościowych i procesowych. Można wręcz powiedzieć, że już wkrótce staniemy przed zagadnieniem trendowania wszystkich parametrów opisujących produkt oraz cały proces jego produkcji.

Myśląc o analizie trendów musimy rozważać zagadnienia wykraczające poza samą analizę danych, obejmujące gromadzenie wyników, ich bieżący monitoring wg odpowiednich algorytmów oraz system informowania o niepokojących zjawiskach. Już same organy regulacyjne podkreślają znaczenie przechowywania danych np. wyniki testów laboratoryjnych, wydajności czy kontroli środowiska należy przechowywać w takiej postaci i ilości, aby możliwa była ich ocena pod kątem występowania trendów. Natomiast odpowiednie podejście do pozostałych elementów to już wygoda i wydajność naszej pracy oraz możliwość reagowania na bieżąco na określone zdarzenia.

Punkt odniesienia do określania odchyleń

Pamiętajmy, że występowanie trendu (czyli zmiany wartości parametru w zależności od upływu czasu) w przypadku parametrów, które mają po prostu taką charakterystykę (np. w badaniach stabilności) jest zjawiskiem normalnym. Podjęcia odpowiednich działań wymaga natomiast występowanie sytuacji odbiegającej od dotychczas rejestrowanych przebiegów w niekorzystnym kierunku. Dokładnie w ten sposób będziemy podchodzić do identyfikowania OOT (Out Of Trend), jako odejście od przyjętych wzorców.

W pierwszej kolejności musimy określić wzorce, do których będziemy porównywać aktualne wartości. W tym celu powinniśmy poddać analizie zbiory danych historycznych opisujących przebiegi interesujących nas parametrów. Już na tym etapie prac samo zgromadzenie danych może stanowić spore wyzwanie, jeśli do tej pory polegaliśmy na „standardowych” sposobach rejestrowania i przechowywania wyników w postaci arkuszy xls i zapisów papierowych. Natomiast ta część zakładów, która już posiada systemy skomputeryzowane, pozwalające gromadzić i przechowywać wyniki badań oraz charakterystyki procesu produkcyjnego, może korzystając z odpowiednich narzędzi przystąpić do prac związanych z wyznaczaniem wzorców na podstawie kompletu informacji.

Może się zdarzyć, że wśród historycznych wyników będą też takie, dla których wystąpiły jakieś zakłócenia czy odchylenia, dlatego powinniśmy dokładnie przejrzeć dane i wykluczyć te, które nie odzwierciedlają poprawnego stanu. W ten sposób uzyskamy rzetelny obraz przebiegu danego parametru, ocenimy jego charakterystykę i na tej podstawie możemy wyznaczyć wzorzec dla pomiarów, które pojawią się w przyszłości.  Zwróćmy uwagę, że wyznaczenie wzorców nie jest zadaniem jednorazowym, powinniśmy okresowo dokonywać oceny, sprawdzać ich aktualność oraz ewentualnie wykonać ich kalibrację np. po zmianach w procesie.

Wybrane techniki wykrywania odchyleń

W zależności od tego, czy mamy do czynienia z danymi, dla których oczekujemy zależności pomiędzy wartościami a czasem, czy też nie przewidujemy jej występowania, podejście do ich analizy będzie inne. Znaczenie również będzie miał charakter zmienności tych danych, ponieważ inaczej należy podejść do analizy jeśli zależność parametru od czasu jest liniowa, a inaczej kiedy badana cecha szybko osiąga np. wysoką wartość, która później utrzymuje się na jednym poziomie ulegając nieznacznym zmianom.

Pojedyncze odchylenie

W przypadku liniowego układu danych, czyli takiego, który nie powinien wykazywać stałego wzrostu lub spadku w czasie, najprostszym zjawiskiem OOT może być odchylenie wartości kolejnego wyniku w stosunku do założonej wartości obliczanej na podstawie wartości początkowej np. o 5%. Taka zmiana sugeruje pojawienie się zmiany mogącej wskazywać na dryf parametru, a co za tym idzie, wcześniejsze przecięcie linii specyfikacji w przypadku badania stabilności. W związku z tym możemy traktować takie zdarzenie jako sygnał wskazujący na pojawienie się trendu. Trzeba jednak zwrócić uwagę, że warunek taki jest wyznaczony a priori. Tutaj warto zacytować jednego z ojców statystyki w jakości, Edwarda Deminga: „Bez danych jesteśmy kolejną osobą tylko z własną opinią”, co oznacza że takie podejście bez analizy wcześniejszych informacji może nie być skuteczne.

Bardziej zgodnym ze sztuką sposobem określenia takiej odchyłki jest wyznaczenie „odległości” od standardowego poziomu dla parametru, stosując podejście proponowane np. przez karty kontrolne Shewharta.

Zmiana nachylenia

Innym testem wykrywającym istnienie trendu może być ocena nachylania linii regresji. Wynik oceny istotności różnic nachylania dla trendu liniowego może być sygnałem OOT, informującym o zmianie charakteru trendu względem sytuacji oczekiwanej [rys. 1]. W przypadku, gdy wzorcowa linia trendu jest nachylona ku górze, wówczas jeśli analizowana zależność wykazuje istotną różnicę nachylenia prostej regresji i to w górę, wówczas istnieje ryzyko zmiany punktu przecięcia z limitami specyfikacji. Natomiast w tej sytuacji gdyby zmiana trendu odchylona była w dół, to co prawda mamy zmianę, jednak w korzystanym dla nas kierunku.

Oczywiście do zastosowania tego podejścia potrzebne jest wcześniejsze zbudowanie modelu, a do tego potrzeby jest odpowiedni zestaw danych historycznych. Odpowiedni to znaczy taki, który nie jest obarczony błędami pomiarowymi i dane pochodzą z produktów, które uznaliśmy za spełniające wymagania jakościowe. Mogą to być przykładowo dane z serii walidacyjnych. W tym miejscu należy zwrócić uwagę, że wyznaczenie wzorcowego nachylenia dla przykładowo 100 produktów, z których każdy ma 5 parametrów jakościowych tego typu, oznacza przeprowadzanie 500 analiz (nie licząc wcześniejszego przygotowania danych). Zastosowanie takiego podejścia bez dedykowanego systemu informatycznego jest więc mało realne w warunkach produkcyjnych. Dodatkowym zagadnieniem jest potrzeba korygowania wzorcowych modeli, po zmianach w procesach produkcyjnych.

Nowy obraz (7)

Rys.1  Porównanie szybkości liniowych zmian parametrów (rozwiązanie TrendComplex)

Zmiany skokowe

W przypadku parametrów, które zmieniają się skokowo można zastosować kryterium oceny poziomu początkowego. Można tak oceniać parametr w przypadku, gdy pierwszy pomiar (lub kilka kolejnych) znajduje się na pewnym poziomie, a następnie gwałtownie zmienia się jego wartość, co niemniej jest zachowaniem naturalnym dla analizowanego parametru.

Wówczas, identyfikując standardową wielkość tego skoku możemy poddać ocenie pierwszy pomiar (lub kilka kolejnych) i jeśli znajduje się on na odpowiednim poziomie, to wiadomo, że jeśli zajdzie jego standardowa skokowa zmiana, to nie będzie zagrożenia wyjścia poza specyfikację. Natomiast, jeśli poziom początkowy będzie np. niższy niż zazwyczaj, to następujący później spadek wielkości spowoduje, że kolejny wynik może być pod limitem.

Zatem w przypadku takich parametrów możemy identyfikować OOT jako poziom pierwszego pomiaru, z którego wynika, że jeśli parametr wykona swój standardowy skok, to znajdzie się poza specyfikacją [rys 2]. W zasadzie podejście to jest pewną modyfikacją standardowej karty kontrolnej dla specyficznych typów parametrów, które charakteryzują się nieliniową zmianą w czasie – o czym jest mowa dalej.

Nowy obraz (6)

Rys. 2 Skokowa zmiana wartości parametru

Zmiany nieliniowe

Kolejną sytuacją, z którą możemy mieć do czynienia to parametr, którego zależność od czasu nie jest liniowa. Przykładem takiego trendu może być zanieczyszczenie, którego wartość w początkowej fazie szybko rośnie a następnie ulega nasyceniu. Często odpowiednim podejściem jest zastosowanie transformacji logarytmicznej na osi czasu, co pozwoli dla tak przekształconych danych uzyskać zależność liniową i wykonywać dalsze analizy na danych przekształconych do postaci liniowej.

Po procesie linearyzacji możemy więc wykorzystać techniki analizy takie jak w przypadku zależności liniowej, tylko dla danych przekształconych. Możemy oceniać np. różnicę nachyleń trendu, czy też zastosować opisaną dalej kartę kontrolną regresji. Typowa nieliniowa zależność jest przedstawiona na rysunku 3. Różnica polegać będzie na interpretacji wyników, które teraz na osi czasu mają inną skalę, więc po wykonaniu analizy, należy powrócić do „naturalnej” osi czasu aby odpowiednio zinterpretować wynik analizy, a co za tym idzie poprawnie ocenić wystąpienie ewentualnego zdarzenia OOT.

Nowy obraz (5)

Rys. 3 Przykład złego dopasowania zależności liniowej do danych zmieniających się w sposób nieliniowy.

Karta kontrolna regresji

W przypadku, kiedy rozważany parametr z natury zmienia się liniowo w czasie, w zastosowanej analizie należy uwzględnić tę cechę. Innymi słowy zastosowana analiza musi ignorować naturalny trend parametru i skupić się na ewentualnym odejściu od tego wzorca. Funkcję taką może spełnić karta kontrolna regresji, która jest budowana podobnie jak zwykła karta kontrolna ale z tą różnicą, że linia centralna „podąża” za naturalnym trendem (jest to prosta regresji) i w oparciu o nią tworzone są linie kontrolne, w których powinny być zawarte wyniki jeżeli nie ma sygnału OOT. Przykład takiej karty prezentuje rysunek 4. Zauważmy, że karta może być zastosowana zarówno do rzeczywistych danych, które charakteryzują się zmiennością liniową jak i takich, dla których zmienność jest nieliniowa ale zostały odpowiednio przekształcone.

Dodatkowo, posługując się tego typu analizą, można oprócz samego wykrywania OOT oszacować prawdopodobieństwo przekroczenia przez badany parametr limitu, przed założonym terminem ważności [rys. 4]. Dzięki temu osoby analizujące jakość, dostają informację np. o zmianie takiego ryzyka po wprowadzeniu zmian w procesie. Można to oszacować obliczając odległość linii regresji w jednostkach σ (miary zmienności parametru wokół prostej), a następnie przenosząc to na wartość prawdopodobieństwa w oparciu o rozkład Gaussa.

Nowy obraz (4)

Rys. 4 Przykładowy układ karty kontrolnej regresji.

Zakresy zmienności

Nie wszystkie parametry można zamodelować w postaci prostej regresji liniowej, nawet po przekształceniu i wtedy rozsądną metodą identyfikacji zmiany takiego parametru może być podejście „inżynierskie” oparte na danych. Załóżmy, że parametr ma skomplikowaną zależność związaną z czasem i próba odtworzenia tej zależności równaniami matematycznymi, wprowadzi tylko dodatkową niepewność do procesu oceny odejścia od trendu. I tak w przypadku badań stabilności można potraktować każdy punkt czasowy jako oddzielny element do analizy i weryfikować, czy nowe dane w kolejnym punkcie nie przekraczają wyznaczonych dla tego konkretnego punktu granic (zakresu).

Opracowując wzorzec (granice) dla takiego parametru musimy skorzystać z technik statystycznych i wyznaczyć zakres parametru w każdym punkcie opierając się oczywiście na dostępnych danych historycznych. Po wyznaczeniu poszczególnych zakresów możemy je potraktować jako wspólny „kanał” [rys. 5], w którym w przyszłości powinny znaleźć się poprawne wyniki pomiarów. Następnie po prostu każdą nowo otrzymaną wartość porównujemy, czy mieści się w określonym przedziale dla danego punktu, a każde wyjście poza ten zakres będzie traktowane jako odejście od trendu.

 Nowy obraz (3)

Rys. 5. Przebieg zakresu wartości

Brak naturalnego trendu

Na koniec rozważmy najprostszy przypadek, czyli taki, w którym parametr nie powinien zmieniać się w czasie, natomiast jego zmienność wynika z błędów pomiarowych i różnych fluktuacji procesowych, z którymi musimy się po prostu pogodzić. Takim narzędziem, o ugruntowanej pozycji, do odróżniania przyczyn losowych (zmienność wynikająca np. z błędu standardowego metody pomiarowej) od przyczyn istotnych (zły produkt, błąd pomiaru), które określamy jako OOT, jest karta kontrolna. Ma ona dwie zalety, które nie są bez znaczenia w codziennej pracy: prostotę tworzenia analizy i łatwość interpretacji wyników.

W przypadku tego typu danych możemy też podjąć się oceny różnicy położenia wartości średnich. Otrzymując każdy kolejny wynik, wyznaczamy narastająco wartość średnią i oceniamy, czy pomiędzy nią, a wartością średnią wzorca występuje statystycznie istotna różnica która będzie równoznaczna z OOT [rys. 6]. Do tego celu możemy wykorzystać standardowy test statystyczny oparty np. na rozkładzie t-Studenta.

Nowy obraz (2)

Rys. 6. Wykrywanie różnicy przeciętnych wartości

Praktyczne rozwiązanie nietypowych zagadnień

Na tym etapie wiemy już jakie są wzorce, do których powinniśmy porównywać nowe wyniki oraz znamy techniki i kryteria identyfikacji OOT. Na tej podstawie możemy do każdego parametru przypisać odpowiednie zestawy warunków, według których ma być oceniany.

Teraz dochodzimy do kluczowego zagadnienia, które zamienia podejście retrospektywne na takie, które pozwala oceniać sytuację na bieżąco.  Naszym celem jest przecież wykrywanie niepożądanych zjawisk w momencie ich wystąpienia, co pozwoli na podjęcie odpowiednich działań, a nie stwierdzenie faktu zaistnienia OOT i to po upływie dłuższego okresu czasu (co najczęściej ma miejsce podczas zestawiania danych na potrzeby rocznego przeglądu jakości).

W tym celu potrzebujemy kilku współpracujących ze sobą elementów, stanowiących jedno kompleksowe rozwiązanie informatyczne.

Dedykowane dla sektora farmaceutycznego i dostosowywane do potrzeb klientów systemy informatyczne w tym obszarze dostarcza firma DataComplex (www.datacomplex.pl), której eksperci posiadają prawie 15 letnie doświadczenie w opracowywaniu i wdrażaniu systemów IT w obszarze gromadzenia i analizy danych w farmacji.

Pierwszym elementem, którego „nie widać”, ale który jest fundamentem, to baza danych. Przechowywane są w niej dane historyczne (potrzebne do wyznaczania wzorców), metadane (opisujące znaczenie i charakterystyki parametrów), wzorce (z którymi porównywane będą nowe wartości) oraz na bieżąco gromadzone wyniki badań surowców, półproduktów, produktów gotowych, środowiska oraz parametrów procesu produkcji (które będą poddane monitoringowi i analizie trendów). Baza danych, oprócz przechowywania danych, zapewnia ich rzetelność i spójność oraz przechowuje je w układzie umożliwiającym tworzenie analiz, zestawień i raportów w dowolnych przekrojach.

Drugi element to zasilanie bazy nowymi wartościami wyników badań i parametrów procesu. Część informacji może być automatycznie pobierana z już istniejących systemów skomputeryzowanych (typu LIMS, ERP czy MES) lub z plikowych źródeł danych. Wyniki mogą być również wprowadzane przez pracowników technologicznych lub w laboratorium i dlatego potrzebny jest również wygodny interfejs ręcznego wprowadzania danych. Tutaj od razu dochodzimy do funkcjonalności analitycznej, ponieważ osoba wprowadzająca kolejne pomiary powinna od razy otrzymać informację zwrotną oceniającą dany wynik i system powinien automatycznie porównać go z zaimplementowanymi wzorcami i w razie wystąpienia OOT natychmiast o tym poinformować. W takim przypadku ważne jest też, aby taka osoba mogła w prosty sposób (korzystając z narzędzi analitycznych) zobaczyć wyniki analizy trendu dla takiego parametru i na tej podstawie ocenić sytuację. Nie wymagajmy jednak, aby pracownik laboratorium, który świetnie zna techniki analityczne był jednocześnie specjalistą statystykiem. Przy aktualnym rozwoju technologii informatycznych tego typu zadania są realizowane automatycznie przez odpowiednie, dedykowane rozwiązania a praca z nimi ogranicza się jedynie do przejrzenia danych i oceny dostarczonych kompleksowych i skomentowanych wyników analiz statystycznych.

Rzeczywiście, posiadając odpowiednie rozwiązanie informatyczne łatwo wyobrazić sobie sytuację, że osoba, która na co dzień zajmuje się badaniami jakiegoś parametru, wprowadza jego wyniki i na bieżąco otrzymuje informację zwrotną z oceną istnienia ewentualnego OOT. Nie jest natomiast powiedziane, że analiza trendów jest obowiązkiem tej właśnie osoby i trudno też jej będzie ocenić, co dzieje się z pozostałymi parametrami, seriami i produktami.

Znów przydatne okazują się rozwiązania, od dawna już stosowane w przemyśle produkcyjnym – syntetyczne tablice informacyjne. Przy pomocy jednego pulpitu możemy obserwować aktualną ocenę poszczególnych parametrów dla wszystkich serii produktu lub też dla wszystkich parametrów i produktów [rys. 7]. Zasada działania opiera się na wizualizacji (zazwyczaj w postaci kolorowych kafelków) wyników różnorodnych testów i ocen przeprowadzanych automatycznie przez system. W ten sposób możemy się dowiedzieć, czy np. wszystkie badania zostały wykonane w terminie i czy wprowadzono wszystkie wymagane wyniki, czy istnieje ryzyko przekroczenia limitów przez dany parametr, czy w danych wstępuje trend, czy zidentyfikowano OOT i na podstawie którego kryterium. Przy wdrożeniu takiego rozwiązania należy zawsze dokładnie ustalić zakres i sposób prezentowania informacji na takiej tablicy, aby później użytkownik mógł łatwo ocenić sytuację, przeglądając najważniejsze komunikaty.

Nowy obraz (1)

Rys.7  Przykładowa tablica informacyjna w rozwiązaniu StabilityComplex (www.datacomplex.pl)

Oprócz możliwości śledzenia on-line przebiegu parametrów, system na bieżąco zapisuje w bazie danych wprowadzane lub automatycznie pobierane wyniki badań oraz parametry procesu. Dlatego w każdym momencie może wykonać, zgodnie z zaimplementowanymi szablonami analizę, zestawienie lub raport. W ten sposób określając interesujący zakres informacji, można natychmiast otrzymać np. gotowy kompletny raport na potrzeby rocznego przeglądu jakości.

Ponieważ opisywane zagadnienie mocno wiąże obszary danych historycznych, bieżącego gromadzenia wyników i parametrów, wielowariantowego monitorowania on-line dużej ilości informacji z wykorzystaniem technik analizy danych, jedynie dedykowany system informatyczny jest w stanie spełnić te wszystkie role, oszczędzić ogromne ilości czasu, pozwolić spełnić wymogi stawiane przez przepisy oraz dodatkowo zwiększyć bezpieczeństwo produkowanych preparatów.

Opracowali:

Michał Iwaniec

Mirosław Popieluch

DataComplex

www.datacomplex.pl

Opublikował: Ph.D Sebastian Czajka

www.gppharma.pl , materiały dla www.e-gmp.pl

 

2 października br. opublikowany został przez Komisję Europejską (EUROPEAN COMMISSION, DIRECTORATE-GENERAL FOR HEALTH AND FOOD SAFETY Medicinal products – quality, safety and efficacy): Aneks 16 (EU GMP) dotyczący  Certyfikacji i zwolnienie serii przez Osobę wykwalifikowaną.

Podstawą prawną publikującą szczegółowe wytyczne jest Artykuł 47 dyrektywy 2001/83 / WE, z późniejszymi zmianami, w sprawie wspólnotowego kodeksu odnoszącego się do produktów leczniczych stosowanych u ludzi (…).

Wydany dokument  (Brussels, 12 October 2015): EudraLex ,  Volume 4 EU Guidelines for Good Manufacturing Practice for Medicinal Products for Human and Veterinary Use

zawiera wytyczne dotyczące interpretacji zasad i wytycznych dobrej praktyki wytwarzania (GMP) dla produktów leczniczych, jak określono w dyrektywie 2003/94 / WE w odniesieniu do produktów leczniczych stosowanych u ludzi.

Status dokumentu: Rewizja

Przyczyny zmian: Aneks 16  zmieniony został w celu odzwierciedlenia globalizacji farmaceutycznych łańcuchów dostaw oraz wprowadzenie nowych strategii kontroli jakości.

Nowelizacja została przeprowadzona w świetle dyrektywy 2011/62/UE zmieniająca dyrektywę 2001/83 / WE w zakresie zapobiegania wprowadzaniu do legalnego systemu dystrybucji sfałszowanych produktów leczniczych. Aneks 16 realizuje również wytyczne ICH Q8, Q9 i Q10 i inne interpretacje, dotyczące produkcji i importu (MIA).

Ponadto, niektóre obszary, w których dotychczasowa interpretacja przez państwa członkowskie nie była spójna, zostały wyjaśnione w tym dokumencie.


EU GMP Annex 16: Certification by a Qualified Person and Batch Release (coming into operation April 2016)
Short Title: EU GMP Annex 16 (coming into operation April 2016)
Internet: http://www.gmp-compliance.org/guidemgr/files/V4_AN16_201510_EN.PDF
Origin/Publisher: European Commission
Content: guidance on the certification by a Qualified Person (QP) and on batch release within the European Union (EU) of medicinal products
Status: revides document
Document Type: Guideline

Termin wejścia w życie: 15 kwietnia 2016 r.

źródło:ECA

FDA opublikowała w lipcu 2015r wytyczną „Analytical Procedures and Methods Validation for Drugs and Biologics” do wykonania walidacji metody analitycznych, mikrobiologicznych, produktów leczniczych

 

UCM386366xx plik do pobrania

« Wcześniejsze wpisy