株式会社イーコンプライアンス

2021年8月1日からGMP省令が改正されます。
改正されたGMP省令は、ICHやPIC/S等の国際基準に整合されています。
特に、ICH-Q9（品質リスクマネジメント）とICH-Q10（医薬品品質システム）の遵守が求められ、品質保証体制の充実が必要です。
ICH Q10はグローバルな流れであり、改正GMP省令でも強く要求されています。
医薬品品質システムでは、トップマネジメントの関与が求められ、定期的なマネジメントレビューによって品質の見直しと継続的改善を促進します。システムは以下の4つの柱から成ります:
マネジメントレビュー
製造プロセスと製品品質のモニタリング
是正措置および予防措置システム（CAPA）
変更管理システム
製造所には品質保証業務を担う組織（QA）が必要で、手順書の作成・実施とCAPAによる品質改善も行います。
本セミナーでは、ICH Q10を分かりやすく解説し、医薬品品質システム構築の要点をまとめます。品質マニュアルのサンプルも配布します。

厚生労働省は「医薬品および医薬部外品の製造管理及び品質管理の基準に関する省令」（GMP省令）の一部を改正する省令（厚生労働省令第90号）を発出しました。
2021年8月1日の施行を予定しています。

GMPの改正に伴い、この際基礎からGMPを学びたいという方々のために『超入門改正GMP省令セミナー』を企画いたしました。
改正GMP省令では、医薬品品質システム（ICH Q10）、品質リスクマネジメント（ICH Q9）、データインテグリティ、マネジメントレビュ、品質マニュアルなどの難解な用語や概念が出てきます。
これらを日本一わかりやすく解説いたします。
1回聞いただけでは理解できない方にも、アーカイブ配信を繰り返し視聴して頂けたら、きっとGMPを熟知できるようになるでしょう。

本セミナーは、これからGMPを勉強する方にもわかりやすく、基本からお話しを致します。また既にGMPを理解されている方にも再確認して頂ける内容となっています。
本セミナーでは、品質マニュアルのサンプルも配布いたします。

デジタルトランスフォーメーション（ＤＸ）やＡＩの普及に伴い、自動化設備やロボットが進化して導入されています。安価な商品やサービスが大量に提供できるようになるとは言え、お客様を感動させる一味違う商品やサービスを提供できる人材が排除される事態にはなりません。人が考えて行動するからこそ質が向上し、感動が誕生するのです。
どんなにＤＸやＡＩによる自動化が進んでも、何らかの形で人間が介在しないと機能しない場合があります。関わる人がいる以上、ヒューマンエラーという問題が残ります。起こりうるエラーをゼロにするのは無理でも、限りなくゼロに近づけることは可能です。従前から持つ人の勤勉さを信頼し、ＤＸのサポートや人材の再教育を行って働く意欲の維持向上に努めて、エラー防止に繋げましょう。
ヒューマンエラーは、たった一つのミスが原因ではなく、いくつかが連鎖して生じます。その連鎖を断ち切る仕組みが必要です。ものづくりの現場では、作業を単純化、標準化して、分業させることが生産性や品質の向上と信じられていました。それがコミュニケーション不足を生み、互いの不信感などが増長して働く職場での疎外感などをもたらし、エラーを生み出しました。方式を変えたことで、正規・非正規社員に関わらずエラーは減少しました。
航空機事故防止のために考えられたＳＨＥＬモデルから発生要因を分析すると、ヒューマンエラー防止にはものづくりから生まれた基本の手法が当てはまります。不易流行の防止策を基本とした企業上げての取り組みが、エラーの連鎖を断ち切れる源となります。
ものづくり現場の人材教育や指導の経験を踏まえて、本講座では、仕事の現場で役立つヒューマンエラー防止策について多数の事例を交えて解説します。業種を問わず、皆様のご参考になる講座です。

COVID-19のパンデミックは終息が見えず、私たちは当分の間withコロナとして過ごさなければなりません。多くの経済活動が制限され、対面の会議も困難です。しかし、FDAやPMDAなどの規制当局は医薬品の査察を続ける必要があります。
最近では、CDERからリモートで実施する書面ベースの査察によるWarning Letterが発行されています。例えば、2020年4月16日に記録提供を求められたAPI製造企業は、いくつかの記録を提出できず、2020年12月3日に輸入制限が課され、2021年4月13日にWarning Letterが発行されました。
2020年6月12日、FDAは「COVID-19 and Beyond: Oversight of the FDA's Foreign Drug Manufacturing Inspection Process」というtestimonyを発行し、外国企業の査察プロセスについてまとめています。
2021年4月13日、FDAのCDERはCBERおよびCVMの協力を得て、「COVID-19 公衆衛生緊急事態中の医薬品製造及びバイオリサーチモニタリング施設のリモートインタラクティブ評価業界向けガイダンス」を発行しました。このガイダンスには、リモート評価の実施条件や使用技術、期待される実施手順、評価後の対応などが示されています。
本セミナーでは、FDAとPMDAによるリモート査察の概要や準備事項について90分間で分かりやすく解説します。

厚生労働省は「医薬品及び医薬部外品の製造管理及び品質管理の基準に関する省令」（通称GMP省令）を改正しました。2021年8月1日に施行予定です。この改正は、国際標準であるICHやPIC/Sの基準に対応するためのもので、特にICH-Q9（品質リスクマネジメント）とICH-Q10（医薬品品質システム）の遵守が求められます。
主な変更点
承認事項の遵守
医薬品品質システム
品質リスクマネジメント
交叉汚染の防止
安定性モニタリング
製品品質の照査
原料等の供給者の管理
外部委託業者の管理
新しい用語の定義も追加され、「医薬品品質システム」、「品質リスクマネジメント」、「安定性モニタリング」などが明確になりました。
医薬品品質システム
トップマネジメントの関与や定期的な品質レビューが求められ、ライフサイクル全期間での継続的改善を促進します。品質保証部門（QA）の設置や供給者管理の厳格化も求められます。
品質リスクマネジメント
ICH-Q9の原則に則した手順書の作成と実施が必須となり、製品の製造管理や品質管理だけでなく、製造所全体の品質システムにも適用されます。
本セミナーでは、改正GMP省令のポイントを分かりやすく解説し、対比表や品質マニュアルのサンプルなどの資料を提供します。

GMP省令の改正にあたり、GMP文書等の管理において、データインテグリティを確保するためにGMP文書や記録をどのように管理するべきか、GMPの要求する基本的考え方を押さえたうえで、ヒューマンエラー防止として必要な対策を解説します。

医薬品の適正流通（GDP）ガイドラインが平成30年12月に発出され、多くの関連企業で取り組みがされている。グローバル展開をする流通業者等においては積極的に対策を立てられている中で、具体的文書に悩まれているところも多いと思われる。GMP省令の改正に合わせ品質システムとして構築を目指す施設も多いであろう。そこで、GDPガイドラインが求める文書を中心に管理すべき点を解説する。

このセミナーでは、公的研究機関や創薬ベンチャー企業が欧米の製薬企業にライセンスする際の課題についてお話しします。医薬ライセンスの経験不足からくる不利や戸惑いについて触れ、失敗例を通じて問題点と解決策を探ります。
最近、公的研究機関と製薬企業の間で大きな紛争が起こり、従来の枠組みでは対応できないことが明らかになりました。欧米の製薬企業は戦略部門の変更を始めており、公的研究機関や創薬ベンチャー企業は適切な医薬ライセンス戦略が求められています。
セミナーでは、ライセンス問題の考察と解決に向けた試みについて概説します。

PIC/S GMPとの6つのギャップの一つとして、今まで、施行通知で求められていたが、GMP省令が改正され、盛り込まれることになった。今後、原料等の供給者管理は、査察時の重要なポイントとして必ず確認される。しかし、原薬から原料、資材と幅広く、その品質への影響は差があり、取決めや監査について悩まれる点でもある。リスクマネジメントの概念を取り入れ、その取決めや監査のポイントを解説し、より効果的な供給者管理を実施のための手順を探る。

日本は少子高齢化が進み、人手不足が顕在化しているうえ、働き方改革により、短時間で最大の成果を出すことが強く求められています。現在の進め方、つまり、研究者の勘・コツ・経験に頼った研究の進め方では、諸外国に後れを取ることは明白です。さらに、コロナ禍を契機に、全自動、遠隔操作で研究を進める体制の構築が急務となります。すなわち、今、日本の研究開発は「変革」を求められています。
そのような背景の中、ケモインフォマティクスやマテリアルズインフォマティクスに注目が集まり、データ駆動型科学への変革が進められています。ここで重要なことは、日本の強みである「化学や材料に関する勘・コツ・経験」とケモインフォマティクス、人工知能(AI)、そして、ロボット技術を組み合わせて、「日本にノウハウやデータ」が自然に集まる仕組みを作ることです。これにより、「人が集まる→技術が進む→データやノウハウが蓄積する→技術が進展する→さらに人が集まる」という正のスパイラルを生み出すことができます。
本セミナーでは、そのような正のスパイラルを生み出す基盤として、ロボット、AI、研究者のそれぞれが「協働」するラボ=スマートラボラトリの基礎と動向・導入事例に関して紹介します。スマートラボラトリの導入により、これまでの研究のやり方を根本から変えることができ、より創造性を発揮できる環境を実現できます。