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疫情后数据可靠性缺陷增加了吗？研究分析1766封警告信
出自识林
疫情后数据可靠性缺陷增加了吗？研究分析1766封警告信
2025-10-24
近日，一项韩国学者的研究对2016年至2023年期间FDA发布的1766封警告信进行了分析，重点关注数据可靠性（Data Integrity，DI）相关违规行为在新冠疫情前后的变化趋势。
研究人员通过关键词筛选和上下文审查相结合的方式，从FDA公开数据库中检索并筛选出与数据可靠性相关的警告信，参考欧盟 GMP附录11、PIC/S 指南 041-1以及WHO GMP附录4，并根据ALCOA/ALCOA+原则将其违规行为重新分类为九个类别（见下表，翻译供参考），该分类也是整个研究的基础。
| 原则
| EU GMP附录11/EMA思考性文件
| PIC/S 041-1
| WHO GMP附录4
|
| 可归因性
（Attributable）
| 可追溯至个人
| 生成数据人员的身份必须清晰
| 识别行动执行者
|
| 易读性
（Legible）
| 可读且永久
| 清晰且在整个保留期间可读
| 清晰且持久的记录
|
| 同时性
（Contemporaneous）
| 活动即时记录
| 实时输入
| 事件发生时记录
|
| 原始性
（Original）
| 原始记录或真实副本
| 可接受经过验证的副本
| 信息的首次捕获
|
| 准确性
（Accurate）
| 无误，反映真实观察
| 与实际值/事件相匹配
| 真实且精确
|
| 完整性
（Complete）
| 包括重复/中止的数据，元数据
| 不允许遗漏
| 包含所有相关数据
|
| 一致性
（Consistent）
| 时间顺序和逻辑顺序
| 序列必须与流程相匹配
| 与标准操作程序/流程保持一致
|
| 持久性
（Enduring）
| 长期持久保存
| 防篡改存储
| 生命周期内安全归档
|
| 可获得性
（Available）
| 随时可检索以供审查
| 随时可检索
| 请求时易于获取
|
研究将1766封警告信分为疫情前（2016 - 2019年）和疫情后（2020 - 2023年）两个时间段进行对比分析。研究人员的假设是，新冠疫情可能暴露了制药数据治理中的系统性脆弱性，尤其是在远程检查兴起和企业越来越多采用数字文档的背景下。疫情期间，对电子系统的依赖增加，监管机构对审计追踪、长期保留和记录完整性的强调也随之增加。这导致了对数据可靠性的监管重点和执行力度可能发生变化，因此有必要评估疫情是否加速了某些趋势或引发了新的趋势。
结果显示，2016年至2023年期间，数据可靠性违规相关的警告信数量总体呈下降趋势，但每家公司平均违规数量在疫情后有所增加。疫情前，违规行为在ALCOA各类别中分布相对均衡，其中“可归因性”、“准确性”和“同时性”违规频率较高（见下表）。
| 原则
| 2016
| 2017
| 2018
| 2019
| 2020
| 2021
| 2022
| 2023
|
| 可归因性
（Attributable）
| 30
| 28
| 25
| 41
| 35
| 42
| 38
| 39
|
| 易读性
（Legible）
| 20
| 22
| 18
| 22
| 25
| 26
| 22
| 24
|
| 同时性
（Contemporaneous）
| 35
| 30
| 32
| 27
| 30
| 32
| 29
| 33
|
| 原始性
（Original）
| 25
| 20
| 22
| 22
| 20
| 24
| 25
| 23
|
| 准确性
（Accurate）
| 40
| 35
| 38
| 29
| 28
| 34
| 36
| 37
|
| 完整性
（Complete）
| 15
| 12
| 10
| 14
| 15
| 18
| 17
| 16
|
| 一致性
（Consistent）
| 18
| 16
| 20
| 21
| 19
| 20
| 21
| 22
|
| 持久性
（Enduring）
| 12
| 15
| 13
| 16
| 14
| 16
| 17
| 18
|
| 可获得性
（Available）
| 22
| 25
| 27
| 24
| 26
| 28
| 27
| 29
|
| ALCOA缺陷总计
| 217
| 203
| 205
| 216
| 212
| 240
| 232
| 241
|
| 违规场地
| 180
| 160
| 150
| 140
| 120
| 110
| 100
| 25
|
| 平均违规数
| 1.21
| 1.27
| 1.37
| 1.54
| 1.76
| 2.18
| 2.32
| 9.64*
|
*研究统计2023年警告信提及的场地急剧减少，平均数异常高。
*红字是各年份最高值。
研究人员特别指出，该研究结果对仍依赖混合文档系统的场地具有重要意义。“持久性”和“可获得性”违规的增加凸显了文件完整性和数字化转型面临的持续挑战。药企有必要建立稳健电子质量系统以符合全球监管期望。
此外，研究还提出了监管政策建议，作为符合全球监管期望的核心数据可靠性策略框架：
- 数据生命周期现代化（Data Lifecycle Modernization）：部署数字质量管理系统，应具备经过验证的审计追踪、安全的长期存储以及自动化备份功能。
- 全球对齐机制（Global Alignment Mechanisms）：协调当地法规与现有主流数据可靠性监管法规，以实现全球范围内的法规对齐。
- 预防性合规文化（Preemptive Compliance Culture）：建立内部审计机制，定期进行数据可靠性培训，并使用数据可靠性特定的关键绩效指标（KPI）来跟踪绩效。
- 监管透明度（Regulatory Transparency）：披露匿名化的检查结果，以促进问责并激励自愿的合规改进。
因数据样本有限，且归类方式存在主观因素，研究中的统计结果未达到显著性。因此，该研究结果并非预测性结论，仅作为合规工作指标供药企和监管参考。
此外，研究聚焦于警告信而未包含483，前者往往仅列举严重缺陷，后者则涵盖面广泛且保留更多细节，可能对日常质量管理工作更具指导意义。从近期合规专家Chris Fanelli的IPEM课程和当初暴露验证数据可靠性问题的Peter Baker的识林讲座，以及浙江局分享的FDA检查官Boyd检查案例分析来看，FDA检查正从单一关注数据可靠性转向对质量体系和风险管理的全面关切。有兴趣的识林读者可点击超链接阅读。
识林-实木
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适用岗位必读： - QA：确保计算机化系统的质量保证措施符合GMP要求。
- IT：负责计算机化系统的基础设施验证和数据安全。
- 研发：在系统开发和验证阶段，确保用户需求与GMP影响相符合。
- 生产：在操作阶段，确保数据的准确性和完整性。
适用范围：
本文适用于GMP监管活动中使用的所有形式的计算机化系统，包括化学药、生物制品等。适用于Biotech、大型药企、跨国药企等，由特定国家或地区的监管机构发布。 要点总结： 风险管理： 计算机化系统应在整个生命周期中应用风险管理，确保患者安全、数据完整性和产品质量。 人员合作： 需要流程所有者、系统所有者、合格人员和IT人员之间的密切合作，明确职责和访问级别。 供应商和服务提供商： 使用第三方服务时，必须有正式协议明确责任，评估供应商的能力和可靠性。 系统验证： 验证文档应涵盖生命周期的相关步骤，包括变更控制记录和偏差报告。 操作阶段要求： 包括数据交换的准确性检查、数据存储的安全性、审计追踪的建立、变更和配置管理、定期评估、安全性、事件管理、电子签名、批放行、业务连续性和归档。
以上仅为部分要点，请阅读原文，深入理解监管要求。 岗位必读建议： - 数据管理专员（DM）：深入理解数据治理系统，确保数据全生命周期的管理符合GMP/GDP要求。
- 质量保证专员（QA）：掌握数据完整性管理的原则和实践，监督数据生成、处理和记录的合规性。
- 质量控制专员（QC）：确保实验数据和相关记录的准确性、完整性和一致性。
- 信息技术专员（IT）：理解计算机化系统的数据完整性要求，参与系统验证和数据安全措施的实施。
- 生产管理人员：了解数据完整性对生产活动的影响，确保生产过程中数据的准确记录和保护。
文件适用范围：
本文适用于GMP/GDP监管环境中的化学药品和生物制品，包括创新药、仿制药、生物类似药和原料药。适用对象包括Biotech、大型药企、跨国药企以及提供外包服务的CRO和CDMO等。发布机构为PIC/S，涵盖了药品生产和分销的各个阶段。 文件要点总结： - 数据治理系统：强调了数据治理系统在确保数据完整性中的重要性，包括数据所有权、风险管理和系统审查。
- 组织文化与数据完整性：明确了组织文化、政策和员工行为对数据完整性管理的影响。
- 数据完整性原则：概述了ALCOA+原则，包括数据的可归属性、清晰可辨、同步性、原始性、准确性、完整性、一致性、持久性和可用性。
- 纸质与电子系统的数据完整性：分别讨论了纸质基础系统和计算机化系统在数据完整性方面的特定考虑。
- 外包活动的数据完整性：强调了供应链中数据完整性的重要性，以及对外包活动的数据完整性风险评估和控制措施。
以上仅为部分要点，请阅读原文，深入理解监管要求。 必读岗位及工作建议- QA: 确保所有质量保证活动符合数据完整性要求。
- QC: 在质量控制过程中实施数据完整性措施。
- 研发: 在药物研发阶段遵循数据完整性原则。
- 临床: 保证临床试验数据的完整性和可靠性。
- 注册: 在药品注册过程中确保提交的数据满足数据完整性标准。
- IT: 维护和验证计算机系统以支持数据完整性。
文件适用范围本文适用于支持产品安全性、有效性和质量的医疗产品数据完整性，包括电子、纸质和混合系统。涵盖GxP（良好实践）领域，适用于药品、疫苗、诊断和医疗设备。适用于合同委托方和承接方，强调数据完整性的全球协调性。 文件要点总结- 数据治理: 强调建立数据完整性政策，高级管理层对数据完整性风险管理负责，并确保数据治理系统有效性。
- 质量风险管理: 应进行数据完整性风险评估（DIRA），以识别和减轻数据完整性风险。
- 管理评审: 管理层应确保计算机化系统和纸质系统满足监管要求，以支持数据完整性。
- 外包: 合同委托方需确保合同承接方遵守数据完整性原则，并在质量协议中明确数据完整性要求。
- 计算机化系统: 强调计算机化系统的适当选择、验证和维护，以及确保系统设计满足数据完整性要求。
以上仅为部分要点，请阅读原文，深入理解监管要求。 |
