FDA Papier zu künstlicher Intelligenz in der Herstellung von Arzneimitteln

Die US FDA hat kürzlich ein Diskussionspapier veröffentlicht, welches sich mit künstlicher Intelligenz in der Herstellung von Arzneimitteln befasst. Die FDA prüft, inwieweit ihre risikobasierende Regulierung auf KI-Technologien in der Arzneimittelherstellung anwendbar ist.

Die im Diskussionspapier vorgestellten Bereiche konzentrieren sich auf die Herstellung von Arzneimitteln, die im Rahmen einer New Drug Application (NDA), eines abgekürzten Antrags auf ein neues Arzneimittel (ANDA) oder eines Antrags auf eine biologische Zulassung (BLA) vermarktet werden.

Laut FDA bietet KI der pharmazeutischen Industrie viele Möglichkeiten und nennt hier Beispiele wie die Optimierung von Prozessen und deren Steuerung, intelligente Wartung sowie Trendüberwachung zur kontinuierliche Prozessverbesserung. Darüber hinaus kann KI ein Wegbereiter zur Einführung von Industrie 4.0 sein, also einer vernetzten und digitalisierten pharmazeutischen Wertschöpfungskette.

Fünf Bereiche für den Einsatz von KI-Technologie in der Arzneimittelherstellung

Im Detail werden im Dokument fünf Bereiche aufgeführt, in denen KI eine Rolle spielen wird und nennt Punkte, die zu bedenken sind.

Cloud-Anwendungen können sich auf die Oversight über pharmazeutische Produktionsdaten und Aufzeichnungen auswirken. Datenintegrität und Datenqualität müssen hier gewährleistet sein. Die FDA erlaubt zwar den Einsatz von Dritten innerhalb der GMP-Herstellung (unter angemessener Aufsicht durch den Hersteller), sieht aber mögliche Probleme bei bestehenden Qualitätsvereinbarungen zwischen dem Pharma-Hersteller und einem Dritten (z. B. für Cloud-Datenmanagement). Diese können Lücken beim Risikomanagement aufweisen, welche durch die Überwachung und Kontrolle von Herstellprozessen durch eine KI entstehen.

Das Internet of Things (IOT) kann die Menge der bei der pharmazeutischen Herstellung anfallenden Daten stark erhöhen, was sich auf die bestehende Praxis der Datenverwaltung auswirkt. Die Zunahme der Daten kann sich sowohl auf die Häufigkeit als auch auf die Art der Daten auswirken. Es gibt GMP-Vorgaben für die Daten und Metadaten, die für jede Charge eines hergestellten Arzneimittels zu speichern sind. Wenn jedoch die Menge der während des Herstellungsprozesses gesammelten Rohdaten erheblich zunimmt, kann es erforderlich sein, die Datenintegrität und -aufbewahrung mit der Logistik der Datenverwaltung in Einklang zu bringen.

Antragsteller einer Zulassung benötigen möglicherweise Klarheit darüber, ob und wie die Anwendung von KI in der der pharmazeutischen Produktion der behördlichen Aufsicht unterliegt.
KI könnte in verschiedenen Herstellungsprozessen eingesetzt werden, z. B. bei der Überwachung und Wartung von Herstellequipment, der kontinuierlichen Verbesserungen, in der Lieferkettenlogistik sowie in der Charakterisierung von Rohstoffen. Die Antragsteller müssen wissen, wie KI in Produktionsprozessen eingesetzt werden kann, die der behördlichen GMP-Aufsicht unterliegen.

Es werden möglicherweise Normen für die Entwicklung und Validierung von KI-Modellen benötigt, die zur Prozesskontrolle und zur Unterstützung von Freigabeprüfungen verwendet werden. Auch könnte KI zur Unterstützung bei der Freigabeprüfung in Echtzeit eingesetzt werden. Es gibt aber nur wenige Industriestandards bzw. FDA-Guidance für die Entwicklung und Validierung solcher Modellen.

Herausforderungen beim Einsatz von KI für die Behörden

Kontinuierlich lernende KI-Systeme, die sich an Echtzeitdaten anpassen, können auch eine Herausforderung für die behördliche Aufsicht darstellen.

Zurzeit werden Modelle, die in der Fertigung eingesetzt werden (z. B.  prozessbegleitende Kontrollen, Echtzeit Freigabeprüfungen) entwickelt, validiert, implementiert und bei Bedarf durch ein Change Control Verfahren innerhalb des pharmazeutischen Qualitätssystems angepasst. KI-Modelle können ein kontinuierliches Lernen beinhalten, bei dem sich das Modell mit der Zeit weiterentwickelt, wenn neue Informationen verfügbar werden. Wenn sich also das Modell durch sich selbst verändert, kann es unklar sein, wann oder in welchem Umfang eine Änderungsanzeige bei der Behörde erforderlich ist.

Die FDA erbittet Feedback auf folgende Fragen bzw. Diskussionspunkte:

• Welche Arten von KI-Anwendungen können Sie sich für die pharmazeutische Herstellung vorstellen?
• Gibt es zusätzliche Aspekte, die im Diskussionspapier nicht genannt werden, die durch die FDA betrachtet werden sollten?
• Wären Leitlinien im Bereich der künstlichen Intelligenz bei der Arzneimittelherstellung von Vorteil? Wenn ja, welche?
• Was sind die notwendigen Elemente für einen Hersteller, um KI-basierte Modelle in der GMP-Herstellung zu implementieren?
• Was sind gängige Praktiken für die Validierung und Pflege einer selbstlernenden KI?
• Welche Mechanismen sind für die Verwaltung der Daten erforderlich, die zur Erstellung von KI-Modellen für pharmazeutischen Produktion genutzt werden?
• Gibt es weitere Aspekte bei der Implementierung von KI-basierten Modellen in der pharmazeutischen Produktion, für die weitere Leitlinien hilfreich wären?
• Gibt es Aspekte bei der Anwendung von KI in der pharmazeutischen Produktion, die im vorliegenden Dokument nicht behandelt werden, die die FDA aber berücksichtigen sollte?

Das Diskussionspapier zur KI in der pharmazeutischen Herstellung finden Sie auf der Seite der FDA.