Im ersten Teil dieses Blogartikels haben wir die RSS kennengelernt und begonnen, uns dem Einfluss der Einzelwerte zu nähern. Daran schließt dieser Teil an.

Hat Values und Cooks Distance – was beeinflusst die lineare Regression tatsächlich?

Der Einfluss eines einzelnen Datenpunktes lässt sich erst damit bestimmen, wenn man untersucht, ob das Entfernen des Datenpunktes die Regressionsgerade stark verschieben würde. Es ist durchaus möglich, dass Datenpunkte mit großem Anteil der RSS die Regressionsgerade kaum verschieben würden, wenn sie entfernt würden. Dies ist abhängig davon, in welcher Entfernung sich der Datenpunkt zu dem Rest aller anderen Datenpunkte befindet. Folgende Grafik zeigt den jeweiligen Einfluss der Datenpunkte auf die Regressionsgerade, würde man diese entfernen:

Jeder kennt diese Situation aus der eigenen, alltäglichen Arbeit: Es sind manchmal die kleinen Dinge, die einen großen Einfluss auf das Ergebnis unserer Arbeit haben können. Manchmal gewinnen unscheinbare Faktoren auf einmal an Bedeutung, wenn ihnen die entsprechende Aufmerksamkeit geschenkt wird – oder geschenkt werden muss. Einer dieser unscheinbaren Faktoren kann gerade bei der analytischen Methodenvalidierung eine große Rolle spielen.

In diesem Blogbeitrag wollen wir uns mit dem Einfluss der Parameter des Filterintegritätstests auf die Bakterienrückhaltung beschäftigen.

Sterilfilter können z.B. während der Herstellung von Parenteralia eingesetzt werden. Bei einer aseptischen Herstellung, wenn das Produkt z.B. eine Proteinlösung ist, sind zwei Filtrationsschritte gefordert. Zunächst eine Bioburden-Reduktionsfiltration und unmittelbar vor der Abfüllung eine Sterilfiltration.

Mikrobiologische Methoden finden in der pharmazeutischen Industrie in vielfacher Zahl Anwendung. Auf Grund der Tatsache, dass mit lebenden Organismen gearbeitet wird, sind bei der Versuchsdurchführung viele Faktoren zu berücksichtigen. Viele traditionelle Methoden haben sich über die Jahre etabliert und sind in den Arzneibüchern als Maß aller Dinge vorgegeben (Arzneibuchmethoden). Ihre Anwendung ist unter Beachtung der entsprechenden Vorgaben ohne eine spezifische Überprüfung (Validierung) möglich, eine Verifizierung ist ausreichend. Auf Grund neuerer technischer Methoden gibt es die Möglichkeit, alternative Methoden einzusetzen, die ein Labor oder Unternehmen selbst entwickelt. Um sicherzustellen, dass auch diese Prüfung nachweislich zu einem korrekten Ergebnis führt, ist diese vorab zu validieren.

Im GMP- wie auch Medizinproduktebereich gehört Risikomanagement zu den zentralen Gedanken. Entsprechend ist es wichtig, Risikoanalyse-Tools (siehe entsprechenden Blogartikel) zu kennen. Sowohl von der ICH Q9 Guideline als auch von der ISO 14971 wird in diesem Zusammenhang u.a. die Fehlerbaumanalyse (Fault Tree Analysis, FTA) genannt. Die genaue Vorgehensweise ist detailliert in der IEC 61025 beschrieben. Mit einer Fehlerbaumanalyse können die Komponenten eines Systems auf ihre Beteiligung an einem möglichen Ausfall des Gesamtsystems untersucht werden.

Im ersten Teil der kleinen Serie zu den Unterschieden und Gemeinsamkeiten zwischen der ISO 13495 und der ISO 9001 bin ich ja auf grundlegende Dinge eingegangen, im zweiten Teil ging es dann um die Kapitel 4 bis 6 der ISO 13485 und heute möchte ich mich den Kapiteln 7 - Produktrealisierung und 8 - Messung, Analyse und Verbesserung widmen.

In einem früheren Blogbeitrag wurde bereits allgemein über den Risikomanagement Prozess und die anwendbaren Techniken zur Risikoanalyse berichtet. Hierbei wurde zunächst nur grob auf die verschiedenen möglichen Techniken eingegangen, welche vielmehr einen Überblick darstellen sollten.

Jede Methode hat Stärken und Schwächen, die sich in Abhängigkeit vom Anwendungsfall mehr oder weniger bemerkbar machen. Wie bereits in unserem ersten Blogbeitrag zu diesem Thema erwähnt, gibt es keine regulatorischen Vorgaben zur Verwendung bestimmter Methoden.

Bei der Herstellung eines Arzneimittels sind die Kontrollen mandatorisch. Hier kommt man schnell auf ein Problem: Um den Endverbraucher zu schützen, möchte man keine Fehler in einem Produktionsschritt übersehen. Andererseits ist eine 100% Kontrolle in einigen Produktionsschritten nicht möglich. So kann man beispielsweise nicht jede einzeln verpackte Tablette wieder auspacken und auf ihre Beschaffenheit untersuchen, nur um sicher zu sein, dass kein Fehler übersehen wurde.