Tổng quan về tính toàn vẹn dữ liệu (data integrity) trong công nghiệp Dược

Toàn vẹn dữ liệu – Data Integrity – là một yếu tố rất quan trọng trong hầu hết tất cả các ngành sản xuất công nghiệp nhằm bảo đảm tính nhất quán và chính xác của các dữ liệu, nâng cao chất lượng sản phẩm. Đặc biệt trong công nghiệp Dược phẩm, khi dữ liệu cần được ghi lại và lưu trữ trong suốt vòng đời của sản phẩm thì việc xây dựng và chuẩn hóa các nguyên tắc liên quan đến tính toàn vẹn dữ liệu ngày càng được chú trọng.

Vậy tính toàn vẹn dữ liệu là gì ?

Tổ chức Y tế Thế giới (World Health Organization, WHO), Cơ quan quản lý Dược phẩm Châu Âu (European Medicines Agency, EMA), Cục quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ (Food and Drugs Administration, FDA) và Hệ thống hợp tác về thanh tra Dược phẩm (Pharmaceutical Inspection Co-peration Scheme, PIC/S) trong những năm gần đây đã tăng sự nhấn mạnh về tầm quan trọng của tính toàn vẹn dữ liệu đối với ngành sản xuất dược phẩm. Theo đó, dữ liệu phải được ghi tại thời điểm được tạo ra và lưu lại cho đến hết vòng đời của sản phẩm, đảm bảo các nguyên tắc cơ bản theo mô hình ALCOA.

Mô hình ALCOA

ALCOA là mô hình cơ bản để xây dựng được hệ thống dữ liệu an toàn và nguyên vẹn, với 05 nguyên tắc cơ bản:

A – Attributable = Phân quyền hay Quy kết : Dữ liệu được giới hạn truy cập bởi nội bộ công ty và có sự khác biệt giữa các cấp hay bộ phận đối với những loại tài liệu khác nhau. Mỗi hoạt động xem, sửa, ký chấp thuận hoặc tạo hiệu lực đều được ghi lại cụ thể người và thời gian thực hiện, đảm bảo tính chính xác theo quy định của GMP.
L – Legible = Rõ ràng : Dữ liệu phải được ghi nhận chính xác, không ghi đè hay tẩy xoá. Bất kỳ thay đổi nào so với dữ liệu ban đầu đều phải được lí giải và ghi nhận mà không làm mất đi nguồn dữ liệu ban đầu.
C – Contemporaneous = Đồng thời: Dữ liệu được lập ngay khi diễn ra hoạt động sản xuất, đảm bảo tính chính xác và loại trừ các sai sót từ con người.
O – Original = Nguyên bản: Dữ liệu thô hay dữ liệu gốc (như phiếu cân, thông số máy, phiếu đo pH,…) có thể trích xuất từ bộ nhớ của thiết bị, và đối chiếu với phần ghi của nhân viên vận hành khi cần thiết.
A – Accurate = Chính xác: Dữ liệu được ghi phải là thật, không có khả năng bị can thiệp để xoá hoặc sửa chữa các thông số mà hệ thống thực tế đã ghi nhận.

Ngoài ra, các doanh nghiệp cũng đã sử dụng model ALCOA+, trong đó có thêm các yếu tố Complete, Consistent, Enduring và Available.

Các sai sót và sự cố ghi nhận về DI

Từ năm 2017 đến năm 2022, FDA đã gửi 160 thư cảnh báo liên quan đến những thiếu sót trong tính toàn vẹn dữ liệu. Riêng chỉ trong năm 2022, nhiều công ty Dược đã phải đối mặt với cảnh cáo cấm nhập khẩu do không tuân thủ các quy định của cGMP về tính toàn vẹn dữ liệu. Vi phạm tính toàn vẹn dữ liệu không chỉ gây ra những rủi ro nghiêm trọng về an toàn cho con người mà còn cản trở các nổ lực khác của ngành dược trong việc cải tiến và tối ưu hóa sản phẩm.

Một số sai phạm và hậu quả đã được ghi nhận từ năm 2018 đến nay ở các công ty Dược:

Huỷ hoặc xoá dữ liệu gốc

Năm 2018, một công ty Dược phẩm nhận thư cảnh báo từ cơ quan quản lí do hủy và xóa dữ liệu từ hệ thống dữ liệu điện tử, sổ ghi chép mẫu và hồ sơ sản xuất.

Năm 2020, công ty sản xuất Dược phẩm khác tại Mỹ đã bị cáo buộc hủy các hồ sơ gốc trước kỳ thanh tra của FDA.

Lặp lại thí nghiệm phân tích

Năm 2021, FDA phát hiện sai phạm nghiêm trọng về tính toàn vẹn dữ liệu trong nghiên cứu ủa 02 tổ chức nghiên cứu theo hợp đồng Synchron Research Services and Panexcell Clinical Lab, dẫn đến toàn bộ các kết quả nghiên cứu của công ty này đều bị từ chối và buộc phải tiến hành lại các nghiên cứu lâm sàng và phân tích sinh học.

Xu hướng chiến lược nâng cao tính toàn vẹn dữ liệu trong ngành Dược

Năm 2018, nhằm làm rõ vai trò của tính toàn vẹn dữ liệu trong quy định GMP hiện hành, các nguyên tắc cần chú trọng để khắc phục và đưa ra các giải pháp hiệu quả cho quản trị dữ liệu và tính hợp dữ liệu vào hệ thống chất lượng, FDA đã xây dựng Hướng dẫn về tính toàn vẹn dữ liệu trong GMP.

Đặt ra các điểm chặn (blocking point) cho việc giải phóng lô sản phẩm ra thị trường: Tất cả các dữ liệu phải dược ghi nhận theo nguyên tắc GMP hiện hành và được bộ phận đảm bảo chất lượng đánh giá về sự phù hợp với thông số kỹ thuật. Điều này hiện nay có thể được kiểm soát bởi hồ sơ lô điện tử (e-Batch record), logbook điện thử (e-logbook) hoặc hệ thống quản lý chất lượng Quality Management System (QMS)
Các kết quả kiểm tra ngoài tiêu chuẩn (OOS) phải có lời giải thích hợp lệ, được lập thành văn bản, có cơ sở khoa học để được loại trừ khỏi các nghi ngờ về sai thao tác phòng thí nghiệm (lab error). Điều này được kiểm soát bằng cách truy vết (tracking, audit trail) dữ liệu báo cáo và dữ liệu thực tế từ thiết bị.
Việc đào tạo nhân viên cũng rất được chú trọng để khắc phục và phòng ngừa các vấn đề liên quan đến tính toàn vẹn dữ liệu. Cụ thể, việc đào tạo phải được xác nhận bằng văn bản như phiếu đào tạo nhân viên hoặc các chương trình đào tạo định kì.

Ngoài ra, một hệ thống kiểm soát dữ liệu chặt chẽ sẽ giới hạn và kiểm soát được quyền truy cập dữ liệu của các tài khoản ở level khác nhau. Điều này mang lại lợi ích như nhân viên vận hành không thể tự ý thay đổi thông số máy so với bảng điều khiển hay công thức được cài đặt sẵn, hạn chế được những sai sót và sự cố trong sản xuất, đồng thời tạo sự đồng nhất về chất lượng giữa các lô sản phẩm.