Cosa Devono Sapere gli Sponsor sui Sistemi Digitali e la Conformità all’AI
Il panorama normativo per lo sviluppo clinico e la produzione farmaceutica è in continua evoluzione. Nel luglio 2025, la Commissione Europea ha avviato una consultazione pubblica su modifiche proposte a tre componenti critici delle linee guida sulle Buone Pratiche di Fabbricazione (GMP): Capitolo 4 (Documentazione), Allegato 11 (Sistemi Computerizzati) e un nuovissimo Allegato 22 relativo all’uso dell’intelligenza artificiale (AI).
Questi aggiornamenti segnano un cambiamento fondamentale nel modo in cui le autorità di regolamentazione considerano i registri digitali, la supervisione dei sistemi e gli strumenti abilitati all’AI negli ambienti GxP. Sebbene inizialmente si concentrino sulla produzione, le implicazioni si estendono alle operazioni cliniche, alla gestione dei fornitori e alla validazione dei sistemi digitali, specialmente per le piccole e medie aziende biotecnologiche che si preparano per o conducono studi clinici.
Perché Queste Revisioni Sono Così Significative
Le linee guida GMP dell’UE hanno a lungo fissato lo standard per le pratiche di produzione nel settore farmaceutico. Tuttavia, nell’ultimo decennio, la conduzione di studi clinici è diventata altamente digitalizzata, passando da una documentazione statica a un’integrazione di sistemi in tempo reale, monitoraggio remoto e decisioni supportate dall’AI.
La consultazione della Commissione affronta questa lacuna. Le modifiche proposte:
- riflettono l’uso della tecnologia moderna, inclusi AI e sistemi dati ibridi;
- rafforzano le aspettative per la tracciabilità digitale e la gestione del ciclo di vita dei dati;
- stabiliscono chiare strutture di conformità per le nuove tecnologie utilizzate nelle attività regolamentate.
La consultazione rimarrà aperta fino al 7 ottobre 2025. Gli sponsor e i fornitori di servizi hanno una finestra critica per valutare le proprie pratiche e garantire la conformità futura.
Capitolo 4: Espandere l’Ambito della Documentazione
Il riveduto Capitolo 4 – Documentazione introduce un approccio più ampio e basato sul rischio nella gestione della documentazione clinica e di produzione attraverso tutti i formati. Questo include non solo documenti cartacei o PDF, ma anche file audio, video, firme elettroniche e immagini.
I nuovi requisiti di documentazione estendono la conformità a tutti i formati, garantendo che qualsiasi media utilizzato per memorizzare o trasmettere dati rilevanti per le GMP, sia esso cartaceo, digitale, audio o immagine, rimanga completo, recuperabile e sicuro. Gli sponsor devono garantire che i documenti siano leggibili e verificabili per l’intero ciclo di vita, supportati da un robusto controllo delle versioni e monitoraggio continuo dalla creazione all’archiviazione. Un approccio basato sul rischio è ora fondamentale, con sistemi e registri prioritizzati in base alla loro criticità applicando i principi della gestione del rischio di qualità (QRM).
Per soddisfare questi requisiti, gli sponsor dovrebbero condurre una revisione completa dei propri sistemi di gestione dei documenti elettronici (EDMS) e delle piattaforme di file master elettronico (eTMF) per garantire che siano allineati con le aspettative GMP aggiornate. È essenziale confermare che qualsiasi fornitore coinvolto nella gestione della documentazione, come CRO, laboratori o siti clinici, mantenga rigorosi controlli durante l’intero ciclo di vita del documento. Per le organizzazioni che utilizzano sistemi ibridi, è altrettanto importante verificare che i backup cartacei siano mantenuti agli stessi standard di integrità dei loro omologhi digitali, garantendo coerenza, completezza e prontezza per l’audit attraverso tutti i formati media.
Allegato 11: Elevare le Aspettative per i Sistemi Computerizzati
Il previsto aggiornamento all’Allegato 11 – Sistemi Computerizzati riflette la crescente dipendenza dalle piattaforme digitali in tutto lo sviluppo dei farmaci. Queste revisioni influenzeranno sistemi come strumenti di acquisizione dati (ad es. CTMS, IVRS, ePRO) e qualsiasi strumento utilizzato per generare, analizzare o memorizzare dati di studi clinici.
Gli sponsor sono tenuti a sovrintendere all’intero ciclo di vita dei propri sistemi, dall’acquisto fino al dismissione, garantendo che ogni fase sia gestita con diligenza e secondo le aspettative normative. La responsabilità si estende a organizzazioni di terzi, come CRO e fornitori, che devono essere in grado di dimostrare che i loro controlli di sistema sono stati opportunamente validati. La sicurezza e la prontezza all’audit sono essenziali, con i sistemi che devono incorporare tracce di audit attive, controlli robusti per l’integrità dei dati e rigorosi protocolli di controllo degli accessi. Inoltre, le approvazioni elettroniche devono conformarsi ai requisiti di validazione e supportare la piena tracciabilità, mantenendo i più alti standard per la conformità alle e-firme durante l’intero processo.
Per affrontare l’evoluzione del panorama normativo, gli sponsor dovrebbero auditare a fondo i propri fornitori IT per garantire la piena conformità all’Allegato 11 su tutte le piattaforme di studi clinici, laboratori e database di sicurezza. Stabilire procedure operative standard robuste per la validazione dei sistemi computerizzati e la gestione delle modifiche di sistema è essenziale. Inoltre, gli sponsor devono assegnare una chiara responsabilità per la supervisione dei sistemi digitali, anche quando i compiti operativi sono delegati a partner esterni. Queste misure aiutano a proteggere l’integrità dell’infrastruttura digitale e preparano gli sponsor a un’attenzione maggiore mentre le aspettative normative si ampliano.
Allegato 22: Nuove Linee Guida per l’Uso dell’AI nei Contesti GMP
L’introduzione dell’Allegato 22 – Intelligenza Artificiale segna un passo normativo innovativo. Stabilisce requisiti formali per la progettazione, validazione e supervisione dei modelli di AI/ML utilizzati nello sviluppo dei farmaci. Sebbene l’Allegato 22 sia scritto per la produzione, si applica a qualsiasi modello di AI utilizzato in processi rilevanti per GxP, che possono includere la selezione dei siti per gli studi clinici, algoritmi di reclutamento dei pazienti, valutazioni di laboratorio automatizzate o diagnosi basate su immagini.
Un insieme di principi fondamentali ora guida la governance dell’AI all’interno dei processi rilevanti per GxP. Prima di tutto, ogni strumento di AI deve avere uno scopo chiaramente documentato che delinei il suo utilizzo previsto e i risultati attesi. La governance dei dati assume un ruolo centrale, richiedendo che i set di dati di addestramento siano di qualità dimostrabile, trasparenti e adatti alle loro specifiche applicazioni. Laddove le uscite dell’AI influenzino decisioni critiche, è obbligatorio il riesame umano per garantire supervisione e accuratezza. Qualsiasi modello di apprendimento adattivo è soggetto a rigorosi controlli delle modifiche, comprese le procedure di versioning e validazione formali. Soprattutto, la validazione dei sistemi di AI deve basarsi su un approccio basato sul rischio, con i principi di gestione del rischio di qualità applicati per valutare l’impatto potenziale dell’AI sulla qualità del prodotto, sulla sicurezza e sulla conformità normativa.
Le considerazioni per gli sponsor ora includono la necessità di auditare se i fornitori utilizzano strumenti di AI per la selezione dei siti, lo screening dell’idoneità o l’analisi degli endpoint. È essenziale richiedere prove documentate che dettagli la formazione dei modelli e la validazione delle prestazioni, così come l’implementazione di punti di verifica del riesame umano. Inoltre, tutto l’uso dell’AI dovrebbe essere tracciato in un registro centrale. Questo è importante anche quando tali strumenti sono incorporati come funzionalità all’interno di sistemi più ampi come i CTMS.
Oltre a creare un registro degli strumenti di AI e richiedere una validazione documentata, gli sponsor dovrebbero stabilire protocolli chiari per il monitoraggio continuo delle prestazioni dei modelli di AI. Questo comporta non solo la validazione iniziale, ma anche la rivalutazione periodica. I modelli adattivi, in particolare, possono evolversi e richiedere un’attenzione speciale. Gli sponsor dovrebbero richiedere ai fornitori di segnalare eventuali cambiamenti significativi agli algoritmi o ai set di dati sottostanti. Questo garantisce che i modelli aggiornati continuino a soddisfare gli standard normativi e non introducano rischi imprevisti.
Un’altra considerazione essenziale è la trasparenza dei processi decisionali dell’AI. Gli sponsor dovrebbero cercare di ottenere garanzie che i modelli impiegati dai fornitori offrano output spiegabili. Questo è particolarmente importante quando questi strumenti sono utilizzati in attività critiche come le valutazioni di idoneità dei pazienti o l’adjudicazione degli endpoint. La trasparenza supporta sia la supervisione interna che la prontezza per l’ispezione normativa.
Inoltre, è prudente incorporare controlli relativi all’AI all’interno di più ampi framework di gestione dei fornitori. Questo potrebbe includere l’aggiunta della governance dell’AI agli audit di routine dei fornitori e la richiesta di documentazione specifica sulla provenienza dei dati e sulla formazione dei modelli. Comporta anche assicurarsi che gli accordi contrattuali affrontino le responsabilità per la conformità, la segnalazione degli incidenti e la rimediabilità.
Infine, mentre il panorama normativo continua a evolversi, gli sponsor dovrebbero rimanere coinvolti in forum industriali e consultazioni normative. Rimanere informati sugli sviluppi delle linee guida GMP relative all’AI consente alle organizzazioni di anticipare i requisiti futuri. Aiuta anche ad adattare proattivamente le loro strategie di conformità. Questa vigilanza e adattabilità continua saranno fondamentali per mantenere sia l’integrità dei dati degli studi sia un vantaggio competitivo in un ambiente sempre più digitale.
Come Gli Sponsor Possono Prepararsi
Se da un lato i grandi sponsor possono avere team interni di qualità e conformità digitale, le aziende più piccole spesso si affidano a supporto esterno. Per questo motivo, la preparazione deve iniziare ora, prima che le linee guida diventino vincolanti.
5 Passi che gli Sponsor Possono Intraprendere Ora
- Condurre una valutazione delle lacune nei sistemi e nella documentazione. Rivedere i formati di documentazione attuali, l’inventario dei sistemi e i processi digitali rispetto alle nuove aspettative GMP. Identificare i sistemi privi di tracce di audit, controlli o documentazione QRM.
- Rafforzare le pratiche di supervisione dei fornitori. Aggiornare i template di qualificazione e auditing per includere i criteri degli Allegati 11 e 22. Chiedere ai fornitori di dichiarare qualsiasi utilizzo dell’AI e fornire documentazione di validazione.
- Aggiornare e formare sulle SOP. Assicurarsi che le proprie SOP riflettano la documentazione del ciclo di vita, la gestione dei registri ibridi e la governance dell’AI. Formare i membri del team rilevanti — inclusi personale clinico, QA e operazioni digitali.
- Incorporare l’AI nei piani di gestione del rischio. Se si utilizza l’AI in fattibilità, previsione di arruolamento o analisi delle immagini, documentare l’uso previsto, i controlli delle prestazioni e il processo di revisione. Essere pronti a mostrare supervisione durante le ispezioni.
- Inviare input alla Commissione. La Commissione accetta feedback fino al 7 ottobre 2025. Partecipare attraverso un’associazione biotecnologica nazionale o un ente professionale, o inviare direttamente tramite il Portale della Salute dell’UE.
Un’Opportunità Strategica di Conformità
Il panorama in evoluzione dei requisiti GMP dell’UE, specialmente per quanto riguarda i sistemi digitali e l’AI, presenta una finestra unica per gli sponsor per conformarsi e distinguersi all’interno dell’ecosistema della ricerca clinica. Le organizzazioni che si muovono precocemente per allineare i propri processi con le attese normative anticipate guadagnano una reputazione di affidabilità e lungimiranza, che può favorire collaborazioni più forti con partner, regolatori e investitori.
La conformità proattiva può portare a diversi benefici tangibili. Ad esempio, mappando sistematicamente i flussi di lavoro digitali e integrando robusti audit trail, gli sponsor possono rispondere rapidamente e con fiducia durante le ispezioni, riducendo sia il carico amministrativo che il rischio di risultati che potrebbero ritardare gli studi. Un miglioramento della supervisione dei fornitori — in particolare per garantire che gli strumenti di AI siano validati e gestiti in modo trasparente — può anche mitigare i rischi della catena di approvvigionamento e garantire l’integrità dei dati, entrambi essenziali per il successo degli studi e le eventuali approvazioni di prodotto.
Inoltre, le aziende che utilizzano questo periodo per aggiornare i propri programmi di formazione instillano una cultura di miglioramento continuo della qualità, e documentare i propri framework di governance dell’AI non significa solo prepararsi per il controllo normativo; significa costruire fondamenta resilienti che possano adattarsi a future innovazioni. Inviare feedback al processo di consultazione della Commissione può anche fornire agli sponsor una voce nel plasmare regolamenti pratici e basati sulla scienza che supportano sia la sicurezza dei pazienti che il progresso tecnologico.
In definitiva, le organizzazioni che vedono il cambiamento normativo come un’opportunità — non solo un obbligo — saranno le meglio attrezzate per affrontare la trasformazione digitale della ricerca clinica, garantendo sia la conformità che un vantaggio competitivo nel mercato.
