Ein Schlüssel zum Erfolg für neue Biostats-Teams: Aufbau eines starken Validierungsprozesses

Die Validierung ist die Grundlage eines jeden Biostatistik-Teams. Ganz gleich, ob es um die Erleichterung des Studiendesigns, die Analyse von Daten aus klinischen Studien oder Forschungsstudien oder die Unterstützung der Datenvisualisierung und -interpretation geht, die Gewährleistung der Datenintegrität und -konformität ist unerlässlich1^,2. Für neue und wachsende Biostatistik-Teams kann die Implementierung und Aufrechterhaltung eines robusten Validierungsrahmens jedoch eine Herausforderung darstellen. Ohne einen strukturierten Ansatz riskieren die Teams uneinheitliche Ergebnisse, die Nichteinhaltung gesetzlicher Vorschriften und Ineffizienzen, die Forschung und ^Entwicklung verlangsamen3.

In diesem Artikel wird die Bedeutung der Validierung in der Biostatistik hervorgehoben, die Schlüsselkomponenten einer effektiven Validierungsstrategie werden aufgeschlüsselt, und es werden bewährte Verfahren vorgestellt, um Ihr Team auf einen langfristigen Erfolg vorzubereiten.

Warum Validierung wichtig ist

Im Bereich der klinischen und präklinischen Forschung ist die Einhaltung von Vorschriften eine Notwendigkeit, keine Option. Alle Organisationen, die in der klinischen oder präklinischen Forschung tätig sind - von Pharma- und Biotech-Unternehmen bis hin zu Auftragsforschungsinstituten - müssen die Richtlinien der Guten Praxis (GxP) einhalten. Dazu gehören die Gute Klinische Praxis (GCP), die Gute Herstellungspraxis (GMP) und die Gute Laborpraxis (GLP), die alle eine gemeinsame Kernanforderung haben: die Gewährleistung von Datenintegrität, -genauigkeit und -sicherheit mit dem Ziel, die Sicherheit der Patienten zu ^{gewährleisten2}.

Eine der wichtigsten Vorschriften für Biostatistik-Teams ist 21 CFR Part¹¹⁴. Nach dieser Vorschrift müssen statistische Berechnungsumgebungen (SCEs) und andere in der klinischen Forschung verwendete Software validiert werden, um sicherzustellen, dass sie zuverlässige, reproduzierbare Ergebnisse ^liefern5. 

Ohne angemessene Validierung riskieren Biostatistik-Teams mehrere Dinge:

1. Probleme mit der Datenintegrität, die die Studienergebnisse beeinträchtigen. 
2. Nichteinhaltung gesetzlicher Vorschriften, was zu Strafen und Produktverzögerungen führen kann.
3. Inkonsistente Ergebnisse, die einen Vergleich oder eine Reproduktion der Ergebnisse erschweren.
4. Versäumnisse bei Prüfungen, die Genehmigungen verzögern oder behördliche Untersuchungen auslösen können. 

Ein gut definierter Validierungsprozess hilft, diese Probleme zu vermeiden, indem er sicherstellt, dass die Systeme wie vorgesehen funktionieren, die gesetzlichen Anforderungen erfüllt und die Prüfungen erfolgreich bestanden werden.

Aufbau eines robusten Validierungsrahmens

Schritt 1: Definieren des Validierungsumfangs und -plans

Bevor mit der Validierung begonnen wird, müssen die Teams einen Validierungsplan erstellen, in dem der Verwendungszweck des Systems, die spezifischen gesetzlichen Anforderungen, die erfüllt werden müssen, sowie potenzielle Risiken und deren ^{Abschwächung} beschrieben werden6. 

Es sollte eine Risikobewertung durchgeführt werden, um den Grad der erforderlichen Validierung zu ^bestimmen6. So können beispielsweise kritische Systeme, die sich direkt auf die Studienergebnisse auswirken, ein höheres Maß an Validierung erfordern als sekundäre Systeme, die für administrative Aufgaben verwendet werden. Eine klare Definition des Validierungsumfangs hilft den Teams, unnötige Arbeit zu vermeiden und gleichzeitig die Einhaltung der Vorschriften zu gewährleisten.

Schritt 2: Umfassende Dokumentation erstellen

Eine klare, gut organisierte Dokumentation ist für einen effektiven Validierungsprozess unerlässlich. Dies beinhaltet:

• Anforderungsspezifikation - umreißt, was das System leisten muss.
• Entwurfsspezifikation - beschreibt, wie das System aufgebaut sein wird, um die Anforderungen zu erfüllen.
• Installationsqualifizierung (IQ) - prüft, ob das System korrekt installiert ist.
• Operational Qualification (OQ) - stellt sicher, dass das System wie vorgesehen funktioniert. 
• Rückverfolgbarkeitsmatrix - ordnet jede Anforderung spezifischen Tests zu und stellt so sicher, dass alle Systemfunktionalitäten ordnungsgemäß validiert werden.

Schritt 3: Durchführen von Tests und Überprüfen der Konformität

Das Testen ist eine entscheidende Komponente der Validierung. Jede Funktion des Systems muss, wie in den IQs und OQs definiert, rigoros getestet werden, um zu bestätigen, dass sie die vordefinierten Anforderungen erfüllt. Alle Testergebnisse, einschließlich etwaiger Abweichungen oder Ausfälle, sollten dokumentiert werden.

Zu den wichtigsten Teststrategien ^gehören7:

• White Box Testing - Testen der strukturellen Komponenten und des internen Designs.
• Black-Box-Tests - Testen der End-to-End-Funktionalität.

Schritt 4: Abschluss der Validierung und Implementierung des Systems

Nach Abschluss der Tests sollten die Ergebnisse in einem zusammenfassenden Validierungsbericht zusammengestellt werden. Dieser Bericht enthält eine umfassende Aufzeichnung des Validierungsprozesses, einschließlich der Validierungsstrategie und des Ansatzes, der Ergebnisse der Testdurchführung und der Ergebnisse, der aufgetretenen Probleme und ihrer Lösung. Anschließend wird ein Freigabevermerk ausgestellt, der den Einsatz des Systems in der Produktion erlaubt. 

Best Practices für eine erfolgreiche Validierung

Für neue und wachsende Biostatistik-Teams kann die Einrichtung eines Validierungsrahmens überwältigend erscheinen. Die Umsetzung bewährter Verfahren kann jedoch den Prozess rationalisieren und häufige Fallstricke vermeiden. 

Standardisierte Vorlagen verwenden

Die Entwicklung von vorab genehmigten Vorlagen für die Validierungsdokumentation hilft bei der Einhaltung von Vorschriften, da die erforderlichen Elemente bereits im Vorfeld eingebettet werden. Außerdem können Teams so Fehler reduzieren, Zeit sparen und die Konsistenz zwischen Projekten wahren. 

Klare Dokumentation sicherstellen

Eine klare Dokumentation ist von entscheidender Bedeutung für die Vermeidung von Auditfehlern. Jeder Schritt des Validierungsprozesses muss eindeutig aufgezeichnet werden, einschließlich Entscheidungen, Testergebnisse und Abweichungen. Eine umfassende Dokumentation gewährleistet nicht nur die Einhaltung der Vorschriften, sondern vereinfacht auch die Fehlersuche. 

Regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung der Validierungsprozesse 

Die gesetzlichen Richtlinien entwickeln sich weiter, und Software-Updates können sich auf validierte Systeme auswirken. Die regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung der Validierungsdokumentation trägt dazu bei, die Einhaltung der Vorschriften und die Zuverlässigkeit des Systems zu gewährleisten.

Eine intelligentere Lösung: Vorgeprüfte Systeme

Für Biostatistik-Teams, die die Validierung vereinfachen möchten, bieten vorvalidierte cloudbasierte Lösungen wie Accel™ eine effiziente Alternative. Durch den Einsatz einer vorvalidierten SCE können Biostatistik-Teams monatelange Validierungsarbeiten vermeiden, das Fehlerrisiko verringern und einen konformen, skalierbaren Arbeitsablauf sicherstellen. Die Plattform bietet vorgefertigte, vorvalidierte Umgebungen, die robusten Validierungs- und Änderungskontrollprozessen, Best-Practice-Sicherheits- und technischen Kontrollen und Prüfprotokollen folgen - für eine lückenlose regulatorische Bereitschaft sowie einen sicheren, zentralisierten Zugriff, um Inkonsistenzen und unbefugte Änderungen zu verhindern.

Schlussfolgerung

Die Validierung ist eine entscheidende Komponente für den Erfolg jedes Biostatistik-Teams. Die Einführung eines strukturierten Validierungsprozesses gewährleistet die Einhaltung von Vorschriften, verbessert die Datenintegrität und verringert Ineffizienzen, die die Forschung und die Einreichung von Zulassungsanträgen verlangsamen. Durch die Befolgung von Best Practices - wie die Standardisierung der Dokumentation, die regelmäßige Überprüfung der Validierungsprozesse und die Verwendung vorvalidierter Lösungen, sofern verfügbar - können Biostatistik-Teams eine solide Grundlage für langfristigen Erfolg schaffen. 

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Referenzen

1. Welty LJ, Carter RE, Finkelstein DM, et al. Strategies for Developing Biostatistics Resources in an Academic Health Center: Acad Med. 2013;88(4):454-460. doi:10.1097/ACM.0b013e31828578ed

2. Gute Klinik-, Labor- und Herstellungspraktiken (GxP) - Microsoft Compliance. 1. Februar 2024. Zugriff am 14. Januar 2025. https://learn.microsoft.com/en-us/compliance/regulatory/offering-gxp

3. Thiese MS, Arnold ZC, Walker SD. Der Missbrauch von Statistiken in der biomedizinischen Forschung. Biochem Medica. Published online 2015:5-11. doi:10.11613/BM.2015.001

4. Kommissar O von der. Teil 11, Elektronische Aufzeichnungen; Elektronische Signaturen - Umfang und Anwendung. Januar 10, 2024. Abgerufen am 14. Januar 2025. https://www.fda.gov/regulatory-information/search-fda-guidance-documents/part-11-electronic-records-electronic-signatures-scope-and-application

5. Shabir GA. Schritt-für-Schritt-Validierung von Analysemethoden und Protokoll in der Industrie zur Einhaltung von Qualitätssystemen.

6. Fuhrmann RE. Systemvalidierung: Anwendung auf statistische Programme. BMC Med Res Methodol. 2005;5(1):3. doi:10.1186/1471-2288-5-3
7. Verma A, Fakultät für Informatik, Amity University, Gurgaon, Indien, Khatana A, Fakultät für Informatik, Amity University, Gurgaon, Indien, Chaudhary S, Fakultät für Informatik, Amity University, Gurgaon, Indien. Eine vergleichende Studie von Black Box Testing und White Box Testing. Int J Comput Sci Eng. 2017;5(12):301-304. doi:10.26438/ijcse/v5i12.301304