药品上市许可持有人直接报告不良反应制度解读!2018药品上市后研究高峰论坛纪实

2018-09-08 16:00:58 太美医疗科技 11

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2018年9月8日,药品上市后研究高峰会议继续进行,第四分会场以《药物警戒与企业主体责任》为主题进行报告分享。由国家药品不良反应监测中心董铎部长、上海市食品药品监督管理局邱萧博士解读上市许可持有人直接报告不良反应制度和第三方承接药物警戒规范研究,同时邀请重庆医科大学附属儿童医院药剂科贾云涛主任、中科院上海药物研究所李川研究员、嘉兴太美医疗科技有限公司副总裁万帮喜先生进行了药品重点监测实践、中药注射剂物质基础与药代动力学、药品上市后安全性数据的获得与利用等主题的演讲。第四分会场座无虚席,与会听众几乎站满整个会场,展现出极大的学习和研究兴趣。



01 药品上市许可持有人直接报告不良反应制度的介绍

董铎部长就即将发布的《药品上市许可持有人直接报告不良反应制度》进行剖析。在制度体系上,国家药品监督管理局实行分级管理,药品监管机构只设到省一级。既往承担药品生产企业不良反应报告规整、审核主要工作的地市县级监管机构的职能工作将由MAH、药品生产企业承担。即,在上市后药品不良反应报告的处理工作流程从“原有的医疗机构等来源(为主)上报→地市县监管部门(为主)逐条审核规整→向企业反馈不良反应报告”,调整为“医疗机构等来源(为主)上报→国家药品不良反应中心系统向企业反馈→企业逐条审核规整→规定时限内将反馈数据并以个例报告形式逐份递交至国家局直报系统”。

法规调整后,对各药品生产企业、MAH都将带来新的工作模式调整。企业承担反馈数据、自发报告等各来源报告的收集、合规审核,使得与此配套的组织架构、人员及体系建设成为刚需。药物警戒部门不再可有可无或挂靠在其他部门“应付检查”,而是需要切实承担企业法律义务,为药品在市场上的合规推广提供合规基础保障。例如,反馈数据也应当在规定时限内(死亡报告立即上报、严重不良反应报告15天、其他不良反应报告30天)完成逐份审核上报,对于既往反馈数据报告量巨大的企业,增加药物警戒人员数量、通过药物警戒系统等信息化手段提高工作效率成为亟待解决的重大合规发展问题。

董铎部长分析指出,新的法规内容与原卫生部第81号令相比,除要求MAH、药品生产企业的体系建设外,还新增加了委托开展ADR监测工作的条款。同时会逐步关闭药品经营企业上报不良反应报告的系统接口,后续药品经营企业直接向持有人报告,由持有人审核后上报国家药品不良反应报告直报系统。对于境外报告,新的直报系统上线后,将不再接受linelisting形式的报告递交,而是统一调整为逐份递交。对于大家关心的药品不良反应报告年度报告,监管部门也将于近期发布技术指南和报告模板。

【太美医疗科技eSafety系统率先实现在线电子递交ADR报告功能,并通过外包服务、体系建设合作等药物警戒行业的各项细则业务内容,满足客户企业发展过程中的药物警戒合规挑战。】


02 药品上市许可持有人委托药物警戒工作的探索

邱萧博士以《上海市关于药品上市许可持有人委托药物警戒工作的探索》为主题,向与会者分享了近年来上海市围绕药品上市许可持有人试点工作开展的一系列探索。邱博士从上海市医药研发企业多、医药行业前期投资大等地区、行业特点入手,通过药品上市许可持有人制度试点的实施,优化了资源配置,其中32个具有自主知识产权的“全球新”I类新药在上海诞生,为城市产业结构的发展升级带来了巨大的制度红利。

围绕药品上市许可持有人这一新兴的企业主体,上海市相继制定了《委托生产协议指南》、《委托销售协议指南》。并在2018年联手上海市创新药物联盟、太美医疗科技共同制定了《药物警戒质量协议撰写指南》、《委托药物警戒协议模板》目前正在征求意见中。在该协议中,就MAH-受托方双方责任、工作体系SOP及人员机构要求、MAH需建立自有药物警戒系统及配套软硬件、数据收集与管理、数据安全性、风险信号管理、变更控制等方面做了细致描述。为MAH与药物警戒受托方就药物警戒工作的分工协作起到很好的规范化支持。

太美医疗科技有幸全程参与该协议指南撰写,将自身药物警戒工作实践过程中积累形成的药物警戒协议模板、药物警戒质量管理SOP等一系列内容分享、探讨,在上海市食药监管部门的带领下,与行业协会各方共同推动上海市药物警戒工作的开展。


03 上市后安全性数据的获得与利用

太美医疗科技药物警戒事业部副总裁万帮喜先生以《上市后安全性数据的获得与利用》为主题的演讲中提到:“没有数据”可以说是企业在安全性数据相关工作中遇到的第一个和最大的挑战,传统的安全性数据收集方式主要是自发报告、热线电话,文献检索等。随着信息技术的发展和广泛应用,APP,微信小程序,区块链等以技术手段进行数据收集的方式出现在我们的视野并走向实践。此外,与HIS对接,直接提取安全性数据是一个及时获取数据的好方法,但在这过程中所涉及的合法、合规等问题不容忽视。

在获得数据后开展数据清理工作时,须清晰意识到所有数据最后必须被标准化为“药物-事件”组合才能利于最终利用,比如“反馈数据”的处理,就必须先将其拆分为药物事件组合。在具体操作层面上,数据清理与报告处理工作耗人耗时,而人工智能技术的引入,可以大大提高数据处理效率和质量,这项技术在很多实际场景中已经得以应用、实现,并正向着越来越完善和广泛的良性趋势而行。