GMP試験及びCMC試験におけるOOS・OOT 判断/発生時の対応

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本セミナーでは、分析法バリデーションに必要な統計学の背景とその意味を解説し、その活用について、Excelを用いた演習を交えて解説いたします。

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プログラム

医薬品GMPの基礎を解説した上で、OOSとOOTについて、その考え方の背景を説明し、併せてガイドラインの解説と実際の対応例を紹介する。  また、たとえば「合否ギリギリ」にあるデータについて、その対応の判断には統計学の知識が欠かせない。そのため、必要な統計学のエッセンスを理解していただこうと思う。その上で信頼性確保と問題事例を紹介する。これによって再試験にも正しく対処できる。  最後に、具体的事例として、小林化工における製造工程での経口水虫薬に睡眠薬が混入した薬害事件を例にしてOOSの対応を説明する。この事件ではQC/QAが統計解析や分析法の基礎知識を持っていれば防げた可能性があった。

  1. 医薬品GMPの基礎
    1. 何のためのGMPか?
    2. GMPの三原則
    3. GMPの生い立ち
  2. OOSとは
    1. OOSの考え方と背景
    2. GMP省令
    3. PIC/Sガイドライン
    4. FDAガイドライン
  3. OOTとは
    1. OOTの考え方と背景
    2. OOTの設定
  4. 生データ/記録/ログ管理と信頼性確保
    1. 生データの定義
    2. 生データ及び記録の取扱いと問題事例の紹介
    3. 信頼性確保の課題
  5. 統計学のこと
    1. 統計学の基礎的事項
    2. 信頼区間
    3. 仮説検定
    4. 外れ値の検定
    5. 消費者危険率、生産者危険率
    6. サンプリング数の決め方
  6. OOS, OOTへの対応と手順例
    1. 発生時の調査と判断
      1. 明らかなエラーの場合
      2. 原因不明の場合
      3. 再サンプリング、再試験
    2. 発生後の対応
    3. 再測定、不採用データ
    4. OOS管理手順例
    5. OOT管理手順例
  7. 事例紹介
    1. GMP事例集から
    2. データインテグリティ関係
    3. オレンジレターの事例から
    4. CAPAが不十分なことによるリスク
    5. 安定性モニタリングでのOOSのリスク
    6. 小林化工における製造工程での経口水虫薬に睡眠薬が混入した薬害事件を例にして

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