La validation est le fondement de toute équipe de biostatistique. Qu'il s'agisse de faciliter la conception d'une étude, d'analyser les données d'un essai clinique ou d'une étude de recherche, ou de soutenir la visualisation et l'interprétation des données, il est essentiel de garantir l'intégrité et la conformité des données1,2. Cependant, pour les nouvelles équipes de biostatistique et celles qui se développent, la mise en œuvre et le maintien d'un cadre de validation solide peuvent s'avérer difficiles. Sans une approche structurée, les équipes risquent d'obtenir des résultats incohérents, de ne pas respecter les réglementations et de perdre en efficacité, ce qui ralentit la recherche et le développement3.
Cet article souligne l'importance de la validation dans les biostats, décompose les éléments clés d'une stratégie de validation efficace et fournit les meilleures pratiques pour assurer le succès à long terme de votre équipe.
L'importance de la validation
Dans le domaine de la recherche clinique et préclinique, la conformité réglementaire est une nécessité, pas une option. Toutes les organisations impliquées dans la recherche clinique ou préclinique, qu'il s'agisse d'entreprises pharmaceutiques ou biotechnologiques ou d'organismes de recherche sous contrat, doivent respecter les lignes directrices relatives aux bonnes pratiques (GxP). Celles-ci comprennent les bonnes pratiques cliniques (BPC), les bonnes pratiques de fabrication (BPF) et les bonnes pratiques de laboratoire (BPL), qui ont toutes en commun une exigence fondamentale : garantir l'intégrité, l'exactitude et la sécurité des données, dans le but ultime de protéger la sécurité des patients2.
L'une des réglementations les plus importantes pour les équipes de biostatisticiens est la 21 CFR Part114. En vertu de cette réglementation, les environnements de calcul statistique (SCE) et autres logiciels utilisés dans la recherche clinique doivent être validés afin de garantir qu'ils produisent des résultats fiables et reproductibles5.
Sans une validation appropriée, les équipes de biostatistique risquent plusieurs choses :
- Les problèmes d'intégrité des données qui compromettent les résultats de l'étude.
- la non-conformité réglementaire, qui peut entraîner des pénalités et des retards dans la production.
- Des résultats incohérents qui rendent difficile la comparaison ou la reproduction des résultats.
- Les échecs d'audit, qui peuvent retarder les approbations ou déclencher des enquêtes réglementaires.
Un processus de validation bien défini permet d'éviter ces problèmes en garantissant que les systèmes fonctionnent comme prévu, que les exigences réglementaires sont respectées et que les audits sont réussis.
Construire un cadre de validation robuste
Étape 1 : Définir le champ d'application et le plan de validation
Avant de commencer la validation, les équipes doivent établir un plan de validation qui décrit l'utilisation prévue du système, les exigences réglementaires spécifiques qui doivent être respectées, les risques potentiels et la manière dont ils seront atténués6.
Une évaluation des risques doit être effectuée pour déterminer le niveau de validation requis6. Par exemple, les systèmes critiques qui ont un impact direct sur les résultats de l'étude peuvent nécessiter un niveau de validation plus élevé que les systèmes secondaires utilisés pour les tâches administratives. Une définition claire de la portée de la validation permet aux équipes d'éviter les tâches inutiles tout en garantissant la conformité.
Étape 2 : Élaborer une documentation complète
Une documentation claire et bien organisée est essentielle à un processus de validation efficace. Cette documentation comprend
- Spécification des exigences - décrit ce que le système doit faire.
- Spécification de conception - décrit comment le système sera construit pour répondre aux exigences.
- Qualification de l'installation (IQ) - vérifie que le système est installé correctement.
- Qualification opérationnelle (OQ) - garantit que le système fonctionne comme prévu.
- Matrice de traçabilité - elle établit une correspondance entre chaque exigence et des tests spécifiques, ce qui garantit que toutes les fonctionnalités du système sont validées correctement.
Étape 3 : Exécution des tests et vérification de la conformité
Les tests sont un élément essentiel de la validation. Chaque fonction du système doit être rigoureusement testée, comme défini dans les QI et QO, afin de confirmer qu'elle répond aux exigences prédéfinies. Tous les résultats des tests, y compris les écarts ou les échecs, doivent être documentés.
Les principales stratégies d'essai sont les suivantes7:
- Test de la boîte blanche - Test des composants structurels et de la conception interne.
- Tests en boîte noire - Tests de la fonctionnalité de bout en bout.
Étape 4 : Finalisation de la validation et mise en œuvre du système
Une fois les tests terminés, les résultats doivent être compilés dans un rapport de synthèse de la validation. Ce rapport fournit un enregistrement complet du processus de validation, y compris la stratégie et l'approche de validation, les résultats de l'exécution des tests, les problèmes rencontrés et leur résolution. Une note de validation est alors émise, permettant au système d'être utilisé en production.
Meilleures pratiques pour une validation réussie
Pour les nouvelles équipes de biostatisticiens et celles qui se développent, la mise en place d'un cadre de validation peut sembler insurmontable. Toutefois, la mise en œuvre de bonnes pratiques peut rationaliser le processus et éviter les écueils les plus courants.
Utiliser des modèles standardisés
L'élaboration de modèles pré-approuvés pour la documentation de validation permet de maintenir la conformité en intégrant d'emblée les éléments requis. Cela peut également aider les équipes à réduire les erreurs, à gagner du temps et à maintenir la cohérence entre les projets.
Assurer une documentation claire
Une documentation claire est essentielle pour éviter les échecs d'audit. Chaque étape du processus de validation doit être clairement enregistrée, y compris les décisions, les résultats des tests et les écarts. Une documentation complète permet non seulement de garantir la conformité, mais aussi de simplifier le dépannage.
Réviser et mettre à jour régulièrement les processus de validation
Les directives réglementaires évoluent et les mises à jour logicielles peuvent avoir un impact sur les systèmes validés. L'examen et la mise à jour réguliers de la documentation de validation permettent de maintenir la conformité et la fiabilité du système.
Une solution plus intelligente : Systèmes pré-validés
Pour les équipes de biostats qui cherchent à simplifier la validation, les solutions prévalidées basées sur le cloud comme Accel™ offrent une alternative efficace. En adoptant une SCE prévalidée, les équipes de biostats peuvent éliminer des mois de travail de validation, réduire le risque d'erreurs et garantir un flux de travail conforme et évolutif. La plateforme fournit des environnements pré-construits et pré-validés suivant des processus robustes de validation et de contrôle des changements, des contrôles techniques et de sécurité des meilleures pratiques, et des pistes d'auditpour une préparation réglementaire sans faille, ainsi qu'un accès sécurisé et centralisé pour éviter les incohérences et les modifications non autorisées.
Conclusion
La validation est un élément essentiel de la réussite de toute équipe de biostatistique. La mise en place d'un processus de validation structuré garantit la conformité, améliore l'intégrité des données et réduit les inefficacités qui ralentissent la recherche et les soumissions réglementaires. En suivant les meilleures pratiques - telles que la standardisation de la documentation, la révision régulière des processus de validation et l'utilisation de solutions pré-validées lorsqu'elles sont disponibles - les équipes de biostatistique peuvent construire une base solide pour un succès à long terme.
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Références
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. Bonnes pratiques cliniques, de laboratoire et de fabrication (GxP) - Conformité Microsoft. 1er février 2024. Consulté le 14 janvier 2025. https://learn.microsoft.com/en-us/compliance/regulatory/offering-gxp
3. Thiese MS, Arnold ZC, Walker SD. The misuse and abuse of statistics in biomedical research. Biochem Medica. Publié en ligne 2015:5-11. doi:10.11613/BM.2015.001
4. Commissaire O de la . Partie 11, Enregistrements électroniques ; Signatures électroniques - Champ d'application. 10 janvier 2024. Consulté le 14 janvier 2025. https://www.fda.gov/regulatory-information/search-fda-guidance-documents/part-11-electronic-records-electronic-signatures-scope-and-application
5. Shabir GA. Step-by-Step Analytical Methods Validation and Protocol in the Quality System Compliance Industry (Validation des méthodes analytiques étape par étape et protocole dans l'industrie de la conformité au système de qualité).
6. Carter RE. Systems validation : application to statistical programs. BMC Med Res Methodol. 2005;5(1):3. doi:10.1186/1471-2288-5-3
7. Verma A, Department of Computer Science, Amity University, Gurgaon, India, Khatana A, Department of Computer Science, Amity University, Gurgaon, India, Chaudhary S, Department of Computer Science, Amity University, Gurgaon, India. Une étude comparative des tests boîte noire et boîte blanche. Int J Comput Sci Eng. 2017;5(12):301-304. doi:10.26438/ijcse/v5i12.301304
