OOS&OOT di laboratorio: come gestirli correttamente

Fino al 1993, era pratica comune eseguire un retest singolo a seguito di un OOS, senza dichiarare il dato fuori-specifica se questo non veniva confermato dalla rianalisi.

In the government’s view, a batch failure occurs each time an individual test result does not meet the specifications outlined in the USP or the firm’s ANDA. In contrast, Barr does not classify initial out-of-specification results as batch failures. Instead, only after confirming out-of-specification results with additional testing, pursuant to the firm’s predetermined testing procedure, would Barr conclude that a batch failed.

A seguito di un’ispezione, FDA citò le industrie Barr chiedendole il ritiro dei prodotti dal mercato. Ne nacque una causa civile che cambiò il panorama farmaceutico per sempre e in cui vennero discusse le observation di FDA:

  • record smarriti
  • dati registrati su carta non adatta
  • mancanza di controllo sulle fasi di processo
  • processi non convalidati
  • rilascio di lotti non conformi
  • investigazioni inadeguate su lotti fuori specifica
  • test del prodotto fino a trovare il risultato migliore…

Dopo un’attenta analisi di ogni criticità riscontrata, il giudice si espresse a favore di FDA e decretò come si dovesse trattare un dato fuori specifica.
La sentenza è stata l’avvio per le linee guida FDA. Da allora, le aspettative delle autorità regolatorie nella gestione dei risultati fuori specifica combaciano con le aspettative FDA.

Ogni deviazione deve essere registrata e giustificata. Per le deviazioni non è richiesta un’investigazione di laboratorio ma solo una CAPA. Le deviazioni dovrebbero essere autorizzate preventivamente dal responsabile, per quanto possibile.
Una deviazione si può anche gestire con una nota di laboratorio nel caso in cui la deviazione sia un ovvio errore dovuto a circostanze esterne non prevedibili. Gli ispettori si aspettano che questi errori siano tracciati e valutati periodicamente (trend) anche se non è richiesta un’investigazione (quanti problemi ripetuti ho su un analista? quanti problemi ripetuti ho su un determinato metodo?Posso mettere in atto CAPA per risolvere e prevenire le deviazioni?). Anche in questo caso servono registrazione, giustificazione e CAPA.

I dati anomali, di qualunque tipo siano, richiedono sempre un’investigazione, soprattutto nel caso in cui non sia nota la causa.

OOS (out of specification): risultato al di fuori di criteri di accettazione stabiliti da farmacopee, dossier regolatori o documentazione aziendale.
OOE (out of expectation): risultato atipico all’interno di una sere di risultati. Soddisfa la specifica ma cade al di fuori della variabilità analitica attesa.
OOT (out of trend): risultato legato al passare del tempo che cade al di fuori dell’intervallo di predizione o che non rispetta i criteri di accettazione

Cosa ci si aspetta:

OOT a rilascio: durante la produzione di un farmaco o al suo rilascio non ci si aspettano variazioni significative rispetto al trend, ci si aspetta che processo e risultati analitici siano sotto controllo statistico (rispetto all’andamento degli ultimi 2–3 anni).
OOT in stabilità: in stabilità l’aspettativa è che il titolo dell’API o di un conservante cali nel tempo, nel corso della vita di un prodotto o che le impurezze aumentino. In questo caso la dispersione dei dati aumenta nel tempo.
L’analista dovrebbe fare un confronto non solo con la specifica ma anche con un trend grafico per avere una valutazione visiva.
Nell’ICH Q7 è prevista anche l’analisi degli intervalli di confidenza e predizione come strumento per la valutazione dei dati.

Riferimenti normativi

→ EU GMP Part I, 6.9

6.9 Some kinds of data (e.g. tests results, yields, environmental controls) should be recorded in a manner permitting trend evaluation. Any out of trend or out of specification data should be addressed and subject to investigation.

→ 21 CFR 211.192

All drug product production and control records, including those for packaging and labeling, shall be reviewed and approved by the quality control unit to determine compliance with all established, approved written procedures before a batch is released or distributed. Any unexplained discrepancy or the failure of a batch or any of its components to meet any of its specifications shall be thoroughly investigated, whether or not the batch has already been distributed. The investigation shall extend to other batches of the same drug product and other drug products that may have been associated with the specific failure or discrepancy. A written record of the investigation shall be made and shall include the conclusions and follow up.

→ FDA Guidance for Industry Investigating OOS

L’indagine serve a capire la causa dell’OOS e comprendere se si tratta di un problema di processo. Per essere efficace, l’investigazione deve essere approfondita, ben documentata, non superficiale, tempestiva, basata su razionale scientifico.
La prima fase dell’investigazione, secondo la linea guida FDA, è l’investigazione di laboratorio che deve valutare l’accuratezza del dato analitico. Se la valutazione iniziale indica che non vi sono stati errori nel metodo analitico utilizzato, deve essere condotta un’investigazione su larga scala.

To be meaningful, the investigation should be thorough, timely, unbiased, well-documented, and scientifically sound. The first phase of such an investigation should include an initial assessment of the accuracy of the laboratory’s data. Whenever possible, this should be done before test preparations (including the composite or the homogenous source of the aliquot tested) are discarded. This way, hypotheses regarding laboratory error or instrument malfunctions can be tested using the same test preparations. If this initial assessment indicates that no meaningful errors were made in the analytical method used to arrive at the data, a full-scale OOS investigation should be conducted.

L’analista deve essere consapevole dei problemi potenziali che possono verificarsi durante i test e assicurarsi che gli strumenti incontrino le specifiche e siano adeguatamente calibrati. Fondamentale è che l’analista verifichi la compliance del dato alle specifiche prima di buttare la preparazione o lo standard. Nel caso in cui si ottenga un risultato inatteso senza ovvie spiegazioni, la preparazione deve essere conservata e l’analista deve informare il supervisore per iniziare la prima fase di investigazione.
Se l’errore è ovvio, l’analista deve documentare tempestivamente l’accaduto.

The analyst should be aware of potential problems that could occur during the testing process and should watch for problems that could create inaccurate results.
In accordance with the CGMP regulations in § 211.160 (b)(4), the analyst should ensure that only those instruments meeting established performance specifications are used and that all instruments are properly calibrated. Analysts should check the data for compliance with test specifications before discarding test preparations or standard preparations. When unexpected results are obtained and no obvious explanation exists, test preparations should be retained, if stable, and the analyst should inform the supervisor. An assessment of the accuracy of the results should be started immediately.

La valutazione del supervisore deve essere obiettiva e tempestiva. I dati devono essere valutati prontamente per accertare la loro attribuzione ad errori di laboratorio o se indicano problemi nel processo produttivo.
Trovare la causa dell’OOS è più facile se la preparazione viene esaminata tempestivamente. Le ipotesi riguardo all’accaduto devono essere testate (malfunzionamento dello strumento, errore di diluizione…).

The supervisor’s assessment should be objective and timely. There should be no preconceived assumptions as to the cause of the OOS result. Data should be assessed promptly to ascertain if the results might be attributed to laboratory error, or whether the results could indicate problems in the manufacturing process.
An immediate assessment could include re-examination of the actual solutions, test units, and glassware used in the original measurements and preparations, which might provide more credibility for laboratory error hypotheses.

Consigli per il supervisore

Qualche consiglio per il supervisore:

  1. discuti il metodo con l’analista per confermare la sua conoscenza della procedura;
  2. esamina i raw data ottenuti nell’analisi e identifica le informazioni anomale o sospette;
  3. verifica che i calcoli usati siano appropriati e corretti;
  4. conferma la performance degli strumenti;
  5. determina che siano stati usati gli standard, i solventi e i reagenti appropriati e che questi incontrino le specifiche;
  6. valuta la performance del metodo anche sulla base dello storico;
  7. documenta tutto e conserva i dati.

Ogni step dell’investigazione deve essere ben documentato e il risultato OOS deve rientrare nell’analisi dei trend.
Se dall’investigazione l’errore si identifica come errore analitico, il risultato va invalidato. Se la causa resta ignota, deve essere eseguita un’investigazione su larga scala che coinvolga altri reparti per comprendere la root cause che ha determinato il risultato anomalo.

L’investigazione OOS su larga scala prevede una review della produzione tempestiva e ben documentata, e deve essere condotta dalla Quality Control Unit.

La registrazione della review deve includere:

1. motivo dell’investigazione

2. elenco degli aspetti del processo che possono aver causato il problema

3. risultati della review della documentazione

4. risultati di una review fatta per determinare se il problema è ricorrente

5. descrizione delle CAPA

Se questa parte dell’investigazione porta alla luce la causa dell’OOS, l’investigazione può terminare e il prodotto deve essere respinto. Le investigazioni che coinvolgono altri lotti o altri prodotti devono però essere portate a termine.

L’investigazione su larga scala può includere il retesting di una porzione del campione originale preso dallo stesso materiale omogeneo. Prima di eseguire un retest è bene definire l’obiettivo e l’ipotesi del test, compresi i criteri di accettazione del risultato. Il retesting è indicato nel caso in cui si ipotizzi un malfunzionamento di uno strumento o un errore di diluizione. La decisione di eseguire il retest deve essere basata su razionale scientifico. Le ispezioni FDA hanno evidenziato che molte aziende eseguono retest fino a quando il risultato non rientra nelle specifiche (testing into compliance): questa pratica è fortemente sconsigliata.

Part of the investigation may involve retesting of a portion of the original sample. The sample used for the retesting should be taken from the same homogeneous material that was originally collected from the lot, tested, and yielded the OOS results.
[…]Decisions to retest should be based on the objectives of the testing and sound scientific judgment.
[…]The number of retests should not be adjusted depending on the results obtained.

In caso di errore di laboratorio evidente, il risultato del retest sostituisce il dato fuori specifica ma il dato originale deve essere conservato.
Se invece non si sono evidenziati errori di calcolo o di laboratorio, non ci sono basi scientifiche per invalidare il primo risultato OOS in favore del risultato del retest. Tutti i risultati devono essere riportati e considerati nella decisione del rilascio del lotto.

Per concludere l’investigazione, i risultati devono essere valutati, la qualità del lotto deve essere determinata e la QC Unit deve prendere una decisione sul rilascio.

[…]where an investigation has revealed a cause, and the suspect result is invalidated, the result should not be used to evaluate the quality of the batch or lot.

[…]where the investigation indicates an OOS result is caused by a factor affecting the batch quality, the result should be used in evaluating the quality of the batch or lot.

[…]in cases where an investigation does not reveal a cause for the OOS test result and does not confirm the OOS result — the OOS result should be given full consideration in the batch or lot disposition decision.

→ MHRA Out of Specification & Out of Trend Investigations (Ottobre 2017)

[…]no focus on how much repeat testing is enough. Up until that point the main approach to handling out of specification results was to repeat the testing a further two times and hope for 2 results that pass. This logic is flawed and definitely not based on sound scientific rational. (MHRA Blog, marzo 2018)

Si sottolinea l’importanza del razionale scientifico, senza il focus sul numero di ripetizioni del test. Per questo motivo la linea guida MHRA di ottobre 2017 abbraccia l’ hypothesis testing nel caso in cui non si trovi la root cause.

Conclusioni

Un risultato anomalo non deve condurre sempre e subito ad un retest.

Il dato ottenuto è sempre un dato vero. Se è stato solamente un errore di laboratorio è fondamentale comprenderne le motivazioni per non ricommetterlo; se è un problema di processo è importante identificarne la causa per prevenirla.

Ogni retest deve avere un obiettivo. Si deve sempre stendere un protocollo di prova che identifichi: le ipotesi di root cause da dimostrare e i criteri di accettazione che consentiranno di confermarle o confutarle (hypothesis testing).

Ogni investigazione per OOS ha lo scopo di evitare che il problema si ripresenti pertanto deve individuare la root cause e le CAPA più idonee a prevenire un nuovo risultato anomalo.
Solo CAPA basate su cause vere saranno efficaci.


Si ringrazia la Dr.ssa Silvia Primon per gli spunti forniti.

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