浅谈数据可靠性管理

近年来数据可靠性已成为全球药品监管机构重点关注的领域，特别是从2008年以来，警告信的数量保持上升的趋势。笔者将从数据可靠性发展趋势，相关指南与规范和数据可靠性管理等几个方面进行简单的分析。

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数据可靠性的发展趋势

2018年，FDA签发了85份药品GMP警告信中，其中有42份涉及数据可靠性，占49％。在2017年的时候是达到峰值。2018年略有下降，但总体来说数据可靠性问题引起药监当局越来越多的关注。

如下图所示，2015-2018年间，中国，印度，美国等制药业发达的地区成为了数据可靠性问题的重灾区。

从下表可以看出，签发数据可靠性警告信的范围已经从实验室为主延伸到制药的全流程， 包括实验室，生产，物流等各个领域。

由以上的数据我们可以看出，监管机构对于GMP 检查力度加强，数据可靠性关注度持续上升。数据可靠性检查的重点，也从主要集中在实验室控制，发展到覆盖药品全生命周期。一旦出现数据可靠性的系统性问题，可能会导致监管当局对生产，研发数据真实性产生怀疑，那么对产品质量的安全性、有效性和质量可控性的评估会变得毫无意义。

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数据可靠性的法规要求

数据可靠性的监管要求始终存在，但因为近几年的法规检查中在该领域发现了越来越多的问题，使该要求成为全球法规的主要关注点。各国管理当局陆续出台了关于数据可靠性的法规，明确数据产生、贮存、处理、使用、备份、恢复、存档以及数据销毁等各个阶段方面的监管需求。

MHRA（英国药监机构）在2015年1月发布了数据可靠性工业指南

这份指南对数据管理提出了 “ALCOA” 原则：

A--可追踪至产生数据的人

L--清晰、能永久保存

C--同步

O--原始（或真实复制）:可根据原始数据对数据生产的整个活动进行重现

A--准确性

MHRA指南的适用范围为GXP（包括GMP、GSP、GLP、GCP等）

WHO 于2015年9月发布WHO数据与记录质量管理规范指南（草案）

这份指南涵盖了数据管理的风险管理、管理治理和质量审计、计算机系统验证、数据生命周期管理、供应商的管理、数据和记录培训等数据可靠性的要求。基于风险和科学角度，以实例的方式阐明了纸质和电子记录的ALCOA原则以及实际操作过程中数据的记录、保存与审核的具体要求，具有很强的指导意义。

2016年4月，美国FDA发布数据完整性和GMP符合性问答

指南以数据完整性18个问答方式发布，涉及药品生产质量管理规范（CGMP）有关数据的术语定义。目的是帮助制药企业确保数据具备ALCOA完全、一致和准确的要求。

FDA还认为数据可靠性是基于GMP要求，指南中引用了相应的GMP 条款。

今年, 中国食品药品监督管理总局发布了药品记录与数据管理要求（试行），在这份规范对于数据管理的“基本要求”中可以看出，为保障药品质量和患者安全，必须在药品的全生命周期范围内，保证其信息、数据的真实、准确、完整和可追溯，这与国际现行主流法规对数据完整性的定义相一致。细化了GMP法规中对于数据管理的各项细则，另一方面将药品记录与数据管理延伸到了从药品研制、生产、经营、使用等产品全生命周期。

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数据可靠性管理

基于上述数据可靠性重要性的分析，如何做好数据可靠性管理，可以从以下几个方面考虑：

第一，从硬件方面，在选择仪器设备的时候，建议把数据可靠性的要求考虑进去，尽可能配备符合实施计算机化系统附录 ，数据完整性要求的仪器，软件，系统 和供应商，从硬件上保证数据管理的可靠性。

第二，从质量管理体系的细节入手，包含质量管理体系的适当程序、流程和控制。确保数据可靠性的控制措施包括但不限于：

➤ 对于生成、维护、分发或者归档电子数据的计算机系统进行验证

● 建立计算机化系统清单

● 计算机化系统进行系统分析

■ GXP影响性评估

■ 系统关键性评估

■ 电子记录/电子签名评估

■ GAMP 分类评估

● 数据可靠性分析

■ 数据输入是否符合数据可靠性的基本要求（数据输入混淆）

■ 数据产生是否符合数据可靠性的基本要求（日期不可更改，权限分级，账号管理，原始数据/文件的修改可控）

■ 数据显示方式是否可靠（是否包含时间戳，设备型号信息等），

■ 数据保存方式是否可靠（是否清晰可读，备份频率，备份检查，灾难恢复）

● 关键配置受控

➤ 变更控制

➤ 调查偏差和OOS结果

➤ 在质量管理体系下进行各项风险管理控制

➤ 操作人员资质管理

➤ 校验和维护数据生成设备

➤ 供应商管理

➤ 系统合规状态的周期性回顾

从而建立一套可靠的质量体系，然后贯彻执行。从体系上保证数据管理的可靠性；

第三，从建立诚实守信的质量文化的角度，杜绝造假。强化质量意识，充分学习数据可靠性法规方面的要求，结合自身数据可靠性实施的现状对照法规进行全面的差距分析，并系统的评估在数据可靠性方面的风险，根据风险评估的结果，制定相应的控制策略，将风险控制在可接受范围里，将数据可靠性的管理落到实处。

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