Separación del cumplimiento y el desempeño bajo la FDASIA
La causa raíz del desabasto de fármacos es la mala administración de la variación.
QA/QC
Jason J. Orloff
La causa raíz del desabasto de fármacos es la mala administración de la variación.
Las semillas de la crisis de desabasto de fármacos fueron sembradas cuando la industria bio/farmacéutica como un todo no adoptó el Control Estadístico de la Calidad en la revisión de GMPs de 1978, documentada en el preámbulo al Code of Federal Regulations (CFR) 21. Sin embargo, cuando el congreso enmendó el Acta de Alimentos, Fármacos y Cosméticos en Julio de 2012 ésta le confirió nuevas autoridades a la FDA para la seguridad y la innovación. A la luz de la solicitud de comentarios por parte de la agencia sobre la prevención de desabasto de fármacos, existe una rara oportunidad de corregir esta espiral de 30 años. Con la revisión del 2011 a la guía de validación de procesos y el Acta de Seguridad e Innovación de la Administración de Alimentos y Fármacos (FDASIA) Título VII (705/706), la industria y el gobierno están excepcionalmente equilibrados para corregir y evitar prácticas que socavan la mejora del proceso, reducen el suministro, y hacen la manufactura más difícil sin beneficio para los pacientes. La clave para una “industria máximamente eficiente, ágil y flexible” podría ser una sola métrica significativa para centrar la atención en la variación del proceso y separar la supervisión regulatoria en los distintos departamentos para el cumplimiento y el desempeño. Esta métrica es el índice de fuera de especificación (OOS, por sus siglas en inglés).
De la inercia del cambio a permitir la mejora
Con demasiada frecuencia las especificaciones se establecen por la limitada experiencia en el momento del sometimiento. Después, cuando se mejora el proceso y se reduce la variabilidad, se estrechan las especificaciones para mantener este cambio positivo. Rara vez son los límites de las especificaciones terapéuticamente y toxicológicamente relevantes para el riesgo del paciente. En lugar de esto la industria tiene lo que un representante senior de la FDA describió como “una envoltura del riesgo a través de la cual los fármacos son entregados al mercado y el gobierno protege la salud pública.” Hasta el Q9 de la Conferencia Internacional de Armonización (ICH) en 2005, no había criterios objetivos que evitaran que esta envoltura se apretara porque como representante del paciente, el riesgo más seguro de la autoridad sanitaria mundial era el “Cero Riesgo” y el mecanismo para controlar la variabilidad fueron siempre las especificaciones siempre encogiéndose. Más que un retorno de la inversión, la mejora se convirtió en un desincentivo.
El desempeño contra las especificaciones es el costo por el cual el producto se vuelve demasiado costoso para fabricar.
El enfoque de la FDA para el FDASIA 705 es notable en que la agencia reconoce los desabastos de fármacos como dañinos para los pacientes y atados fundamentalmente a la capacidad de manufactura de la industria. El pobre desempeño es ahora un riesgo a ser factorizado dentro del esquema de inspección y una oportunidad para checar y balancear un sistema de puro cumplimiento. A diferencia de los esquemas que usaban la tasa de recuperaciones de producto del mercado como evidencia de una completa falla del sistema, hoy día la FDA está pidiendo indicadores destacados. El modelado de dichos riesgos significa ponderar los potenciales en lugar de simplemente actuar con la evidencia existente del hecho. También significa que las inspecciones deben ir más allá del mero cumplimiento y abordar tales cuestiones como: ¿Cómo podría ser esto mejor? ¿Por qué es importante? ¿Cuánto es suficiente? Para responder tales preguntas se requiere una diferente serie de habilidades del cumplimiento como lo detalla Judith Malsbury (1). Con los datos colectados bajo el FDASIA 706 en vez de o adelantándose a una inspección, es posible diseñar un sistema de programación donde tanto el cumplimiento como el desempeño tengan importancia.
Capacidad del proceso como auto-auditoría
Considere un atributo de calidad crítico (CQA) hipotético para un producto en una planta. Imagine que los lotes son ocasionalmente OOS con respecto al límite menor de la especificación (LSL) regulatoria y al límite superior de la especificación (USL) regulatoria. Ahora, en lugar de tratar estos como eventos aislados que cumplen o no, considere los últimos 200 lotes de datos de liberación como modelo del proceso completo (2). Mostrado en amarillo en la Figura 1, los eventos OOS previamente aislados adquieren forma súbitamente. En lugar de ser la excepción, el proceso está generando regularmente material OOS. Debe esperarse el OOS. Adicionalmente, la variabilidad inherente al proceso -descrita aquí por la regla de oro de +/- 3 desviaciones estándar (s)- en comparación con el rango permitido por las especificaciones determina una tasa promedio consistente de OOS. Más variabilidad significa menos capacidad y una tasa de OOS mayor.