caja de herramientas de Six Sigma, y que establece de manera clara los objetivos, la dotación (y restricciones) de tiempo y recursos y las responsabilidades. En algunos casos, y para completar el Bussines Case, se puede hacer una estimación del retorno de la inversión ROI confrontando los costes asociados al proyecto con los beneficios esperados. De este modo se mantiene el alineamiento del proyecto en todas sus fases con respecto a los resultados esperados. La importancia de los datos: MEASURABLE SMART QbD aplica la estadística para convertir los datos en información y de este modo poder tomar las decisiones adecuadas. No es necesario empezar de cero con el desarrollo y/o mejora de un producto ya que es muy probable que se disponga de pruebas previas o con productos similares, o con todo un histórico de datos en el caso de productos comerciales. Los datos representan un “tesoro” de información una vez explotados con las herramientas estadísticas adecuadas (Data Mining). Con estos tratamientos previos se puede, en muchos casos, reducir el nº de experimentos necesarios para identificar las variables críticas (CPPs) y su relación con los atributos de calidad del producto (CQAs). El risk based approach: RELEVANT Una de las actividades que consume más tiempo y recursos en un proyecto QbD es el análisis de riesgos. Ésta es una herramienta que se va a aplicar no solo durante el desarrollo sino de manera iterativa a lo largo del ciclo de vida del producto y es clave, ya que permite focalizarse en lo más crítico. Por otro lado, se utiliza en muchas empresas como repositorio de conocimiento sobre el producto y el proceso, se alimenta con el feedback del sistema de calidad y a su vez se utiliza para la resolución de incidencias, desviaciones, gestión de cambios etc. En risk analysis no hay una solución “onefits all” y por ello SMART QbD utiliza la más adecuada en cada situación. Por ejemplo, el popular análisis de modos de fallo y efectos FMEA es una de las más completas y por tanto si se aplica requiere de mayor nº de recursos y tiempo, pero no es precisamente la más recomendable en fases de desarrollo, donde el único objetivo es hacer un cribado previo de variables para proseguir con el DoE. Otra recomendación en el sentido de ahorro de tiempo es la utilización de OTRA RECOMENDACIÓN EN EL SENTIDO DE AHORRO DE TIEMPO ES LA UTILIZACIÓN DE “PLANTILLAS” DE ANÁLISIS DE RIESGOS PARA LAS OPERACIONES UNITARIAS MÁS COMUNES: GRANULADO, MEZCLA, COMPRESIÓN “plantillas” de análisis de riesgos para las operaciones unitarias más comunes: granulado, mezcla, compresión. Las variables de proceso poco van a cambiar de un producto a otro y se pueden preparar plantillas de risk analysis genéricas adaptables para su uso en productos concretos. En este sentido hay soluciones de software en el mercado que soportan una librería de plantillas y que a su vez permiten el trabajo colaborativo de varios usuarios en el mismo proyecto para evitar al máximo las reuniones presenciales con el consiguiente ahorro de tiempo. El ajuste al tiempo disponible: Time Based Uno de los comentarios habituales ante los primeros proyectos de desarrollo QbD es que la aplicación del DoE genera un nº muy elevado de pruebas y por tanto de tiempo y recursos. Sin embargo, es muy común que si se compara de manera objetiva el nº de pruebas trial-error que se ejecutaron para obtener un candidato satisfactorio de formulación proceso durante un desarrollo “tradicional”, éste fuera muy superior al que hubiera sido necesario aplicando un DoE desde el principio. Otra ventaja del DoE es que como las pruebas se planifican y se puede conocer “a priori” cuantas serán necesarias para un determinado objetivo, ello permite obtener estimaciones del tiempo de finalización de etapas, previsión de materiales y lotes de productos, etc. mucho más concretos. La mayor ventaja de la aplicación del DoE no es la mejora en la planificación del proyecto ni el ahorro de tiempo, sino que la calidad de la información que se obtiene sobre el producto-proceso es indudablemente mejor. La definición de espacios de diseño no solo permite visualizar las condiciones óptimas y/o robustas de trabajo sino también las que conviene evitar por uno u otro motivo. El espacio de diseño permite definir las condiciones normales operativas (NOR) y se convierte en la herramienta clave para una buena transferencia tecnológica. SMART QbD utiliza funcionalidades avanzadas de software DoE para adaptar los diseños a las condiciones reales de proceso en cuanto a definición de variables, rangos a ensayar y respuestas a medir. La base de una estrategia DoE eficiente es mantener un buen equilibrio entre la información que se desea obtener y el nº de experimentos que es factible realizar. Esto en resumen es maximizar la información “de calidad” obtenida con el mínimo nº de recursos. Conclusiones Hay una tendencia generalizada y liderada por las empresas biotecnológicas a realizar una aplicación “modular” de QbD. Se trata de gestionar la complejidad y simplificar cuando es posible, en especial con aquellos productos maduros y con procesos capaces y estables que no requieren una frecuencia muy elevada de supervisión. SMART QbD es un ejemplo de esta tendencia a crear un procedimiento QbD sostenible basado en re-aprovechar el conocimiento adquirido en diferentes proyectos, crear espacios de trabajo colaborativo para el análisis de riesgos y el diseño de experimentos y establecer una base sólida de gestión de proyecto en términos de tiempo y recursos disponibles para conducir a la consecución de los objetivos Referencias 1. ICH Q8 (R2) “Pharmaceutical Development”. 2. ICH Q11 on development and manufacture of drug substances (chemical entities and biotechnological/ biological entities). 3. Guidance for Industry: Process Validation: General Principles and Practices. U.S. Food and Drug Administration, January 2011. 4. Guideline on Process Validation, EMA/CHMP/CVMP/ QWP/BWP/70278/2012-Rev1, 14 February 2014. 5. EU GMPs Annex 15. Qualification and Validation. HAY UNA TENDENCIA GENERALIZADA Y LIDERADA POR LAS EMPRESAS BIOTECNOLÓGICAS A REALIZAR UNA APLICACIÓN “MODULAR” DE QBD. SE TRATA DE GESTIONAR LA COMPLEJIDAD Y SIMPLIFICAR CUANDO ES POSIBLE FARMESPAÑA INDUSTRIAL ENERO/FEBRERO16 75
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