Parallelisierung: Ein Schlüssel zur Verkürzung der Zykluszeiten klinischer Studien

Klinische Studien sind das Projekt par excellence: Sie sind komplex und erfordern Projektmanagementfähigkeiten und -techniken, erfolgreich abgeschlossen zu werden. Der Maßstab für den Erfolg eines Projekts – die Lieferung qualitativ hochwertiger Ergebnisse termingerecht und innerhalb des Budgets – ist eine zentrale Anforderung in dem wettbewerbsintensiven Umfeld, in dem Pharmaunternehmen und CROs tätig sind. Dieser Maßstab wird jedoch selten erreicht und rückt immer weiter in die Ferne.

Studien zeigen, dass zu jedem Zeitpunkt etwa ein Drittel aller klinischen Studien hinter dem Zeitplan liegen. Diese Studien bleiben aufgrund von operativen Fehlern hinter den Erwartungen zurück, d. h. sie liegen hinter dem Zeitplan zurück, überschreiten das Budget oder die gewonnenen Daten sind nicht von ausreichender Qualität, um eine Zulassung zu unterstützen. Die vielleicht beunruhigendste Tatsache ist, dass sich die Zykluszeiten für den Start klinischer Studien seit mehr als zwei Jahrzehnten nicht verändert haben, sondern sogar immer länger werden, wodurch der Bedarf an Studienrettungsmaßnahmen die Kosten für Studien um 20 Prozent oder mehr erhöhen. Abgesehen von diesen Trends stellt sich die Frage, ob klinische Studien, die planmäßig verlaufen, effizient sind.

In den letzten zehn Jahren haben sich die kapitalisierten Kosten für die Entwicklung eines zugelassenen neuen Medikaments mehr als verdoppelt. Auch wenn dies von einigen als Propaganda der Pharmaunternehmen bezeichnet wird, da die staatlichen Fördermittel weiter gestiegen sind, bleibt eine Tatsache unbestreitbar: Der Studienstart – also die Aktivitäten zu Beginn einer klinischen Studie – ist nach wie vor äußerst ineffizient und anfällig für Engpässe und Fehler. Klinische Studien, die gut starten, werden mit größerer Wahrscheinlichkeit erfolgreich durchgeführt und termin- und budgetgerecht abgeschlossen – der Studienstart ist die Achillesferse klinischer Studien.

Angesichts des unerbittlichen Drucks, Budgets und Zykluszeiten einzuhalten, ist der Einsatz von Projektmanagementtechniken beim Studienstart der Schlüssel zur Optimierung der betrieblichen Effizienz und zur Komprimierung der Zeitpläne.

Projektmanagementtechniken zur Komprimierung von Zeitplänen

Laut dem Project Management Institute (PMI) sind die beiden gängigsten Techniken zum Komprimieren von Zeitplänen Fast-Tracking und Crashing.

Fast-Tracking

Beim Fast-Tracking werden Aktivitäten, die normalerweise nacheinander ausgeführt werden, zumindest während eines Teils ihrer Dauer parallel durchgeführt. Auch als Parallelisierung bezeichnet, finden die Aktivitäten gleichzeitig statt, ohne sich gegenseitig in ihrer Leistung zu beeinträchtigen. Fast-Tracking hilft dabei, eine bestimmte Aufgabe in kürzerer Zeit als geplant zu erledigen.

Beim Fast-Tracking werden alle wichtigen Aktivitäten auf dem kritischen Pfad überprüft und analysiert, um festzustellen, welche davon teilweise oder vollständig parallel zu anderen Aktivitäten durchgeführt werden können. Aktivitäten, die nicht auf dem kritischen Pfad liegen und somit keinen Einfluss auf die Gesamtdauer des Zeitplans haben, werden daher nicht im Rahmen dieses Prozesses analysiert.

Projektmanager ziehen diese Technik in der Regel zuerst in Betracht, da sie keine zusätzlichen Kosten verursacht. Allerdings erhöht sie das Risiko, da sich Aktivitäten überschneiden, wenn auch innerhalb akzeptabler Grenzen.

Crashing

Beim Crashing werden die Aktivitäten auf dem kritischen Pfad überprüft, um diejenigen zu finden, die mit zusätzlichen Ressourcen früher als geplant abgeschlossen werden können. Es sollte eine Kosten-Nutzen-Analyse durchgeführt werden (in klinischen Studien ist dies das Risikomanagement im Sinne der ICH), die es Projektmanagern ermöglicht, sich auf Aktivitäten zu konzentrieren, die höchste Komprimierung mit den geringsten Kosten bietet. Beim Crashing müssen die Aktivitäten abgeschlossen sein, bevor die nächste Aktivität begonnen werden kann.

Techniken zur Zeitplankomprimierung, die selten in klinischen Studien angewendet werden

Fairerweise muss betont werden, dass nicht die Unkenntnis dieser Techniken seitens der klinischen Projektmanager das Problem ist, sondern die Unfähigkeit, Whitespace zu erkennen (d. h. Möglichkeiten zur Prozessoptimierung) zu erkennen und den richtigen Zeitpunkt für den Einsatz dieser Techniken (d. h. den optimalen Zeitpunkt für eine Intervention) zu bestimmen.

Derzeit gibt es keine Visualisierung der Abfolge von Aktivitäten in globalen klinischen Abläufen für die Studienaktivierung. Dies ist jedoch unerlässlich, um nicht nur zu definieren, welche Metriken erfasst werden sollen, sondern um klinischen Projektmanagern auch eine Übersicht darüber zu geben, welche Aktivitäten für eine Zeitplankomprimierung in Frage kommen. Zwar können länderspezifische Aktivitäten definiert werden, diese sind jedoch in der Regel nicht auf andere Länder übertragbar. Kürzlich veröffentlichte ICH-Richtlinien rücken erneut die Notwendigkeit in den Fokus, diese Aktivitäten zu definieren, um die Effizienz bei der Einleitung klinischer Studien zu steigern. Das Metrics Champion Consortium (MCC) arbeitet gemeinsam mit Branchenakteuren daran, einen entsprechenden Branchenstandard zu definieren und zu veröffentlichen. Darüber hinaus können Aktivitäten, die lange Zeit als wichtige Eckpfeiler des kritischen Pfads galten (z. B. die Standortverträge), tatsächlich Whitespace-Möglichkeiten darstellen.

Darüber hinaus wird Excel trotz fehlender Projektmanagementfunktionen weiterhin in großem Umfang für die Verfolgung des Fortschritts klinischer Studien eingesetzt. Diese völlig unzureichende Verfolgung der operativen Leistungsdaten hindert klinische Betriebsteams daran, Risikofaktoren und Engpässe zu identifizieren, die Zykluszeiten und Budgets beeinträchtigen können. Häufig werden Probleme erst erkannt, wenn Meilensteine verpasst werden, und Projektmanager sind gezwungen, nachträglich die Crashing-Technik anzuwenden, um die Studie wieder auf Kurs zu bringen, anstatt diese Technik proaktiv einzusetzen, um den Zeitplan durch eine effiziente Ressourcenzuweisung zu Beginn der Studie zu komprimieren. Die zunehmende Verbreitung von CROs, die Rettungsstudien anbieten, ist ein Beweis für die Wirksamkeit dieses Ansatzes.

Risikominderung lässt sich daher am besten mit Systemen erreichen, die zeitnah, vorzugsweise in Echtzeit, Daten zu Engpässen in Studien liefern. Diese können auf Warnsignale hinweisen, die überprüft und behoben oder zumindest während der gesamten Studie sorgfältig verfolgt werden müssen. Die durch solche Echtzeitinformationen gewonnenen Möglichkeiten wirken sich direkt auf die Effizienz, die Kosten und die Zuverlässigkeit klinischer Abläufe aus.

Letztendlich sollte Crashing nur sparsam eingesetzt werden, da es erhebliche Kostenauswirkungen hat und der übermäßige Einsatz auf ein systemisches Problem – eine suboptimale Planung – hindeuten kann. Aus diesem Grund ist die Szenarioplanung so wertvoll und entscheidend für das Management der Variabilität bei Entscheidungen zur Gestaltung klinischer Studien. Die Szenarioplanung hilft klinischen Projektmanagern, eine Reihe von Szenarien zu definieren, die dazu beitragen, Fehler von Anfang an zu reduzieren und eine optimale Gestaltung einer klinischen Studie sicherzustellen. Die Szenarioplanung hilft klinischen Projektmanagern, eine Reihe von Szenarien zu definieren, die dazu beitragen, Fehler von Anfang an zu reduzieren und eine optimale Gestaltung einer klinischen Studie sicherzustellen.

Am Ende ist es die Parallelisierungstechnik, die die größte Chance für Effizienzsteigerungen bietet, die sich nicht nur bei Bedarf, sondern in allen Studien reproduzieren lassen.

Identifizierung von Möglichkeiten zur Parallelisierung

Visualisierungen und standardisierte Metriken helfen klinischen Projektmanagern bei der Identifizierung von Lücken, und Algorithmen für maschinelles Lernen unterstützen die zeitliche Abstimmung von Innovationen (d. h. wann Prozesse parallelisiert werden sollten, um die mit der Intervention verbundenen Risiken zu minimieren).

Webbasierte Karten, die Echtzeit-Verkehrsinformationen und Routenplanung bieten, sind eine passende Analogie. Stellen Sie sich vor, Sie reisen durch mehrere Länder und müssen Routen mit unterschiedlichen Verkehrsregeln und Schildern in fremden Sprachen befahren, ohne zu wissen, wo es möglicherweise zu Verkehrsengpässen kommt oder ob es alternative Routen gibt. Oder schlimmer noch, Sie verwenden Papierkarten und handschriftliche Wegbeschreibungen, die möglicherweise veraltet oder fehlerhaft sind. Im Wesentlichen gleicht dies dem Start einer Studie – bei dem weltweit verstreute Teams und länderspezifische Vorschriften und Behörden eine Herausforderung darstellen.

Die Festlegung der Wegbeschreibung von Anfang bis Ende, der optimalen Route und der voraussichtlichen Ankunftszeit hängt von einem robusten Framework ab, das Sponsoren und CROs zur Compliance führt, indem Workflows verwendet werden, die mit organisatorischen Standards und länderspezifischen Vorschriften übereinstimmen. Zudem biete es auch die Möglichkeit, umfassende, granulare und standardisierte Metriken zu erfassen, die für Vorhersageanalysen erforderlich sind.

Vorhersageanalysen können klinische Betriebsteams bei der Meilensteinplanung unterstützen, indem sie innerhalb der Anwendung Planungshilfen unter Verwendung von Frühindikatoren (z. B. Studienstandorte, Startmonat, IRB/EC-Typ usw.) für die Schätzung der damit verbundenen Aspekte/Meilensteine bereitstellen. Diese proaktive Planungshilfe kann Teams auf unvorhergesehene Probleme aufmerksam machen, sodass Diskussionen und Entscheidungen getroffen werden können, bevor Studien aufgrund verpasster Zeitpläne zu Risiken führen. Gleichzeitig kann sie anzeigen, wann mit der Parallelisierung von Prozessen begonnen werden sollte, um das Risiko zu minimieren. Ebenso wie andere Autofahrer Navigations-Apps mit Echtzeit-Feedback zu Verkehrs- und Fahrbedingungen versorgen, um sicherzustellen, dass Ihre Route immer optimiert ist.

Tools für maschinelles Lernen und Automatisierung befreien klinische Projektmanager von mühsamen, sich wiederholenden Tätigkeiten, sodass sie sich auf strategische Aktivitäten konzentrieren, eine optimale proaktive Planung der Studiendurchführung vorantreiben und eingehende interne Überprüfungen von Unternehmensprozessen, Ressourcenzuweisungen,  Studienkosten und Qualitätsbewertungen unterstützen können.

Nachdem beispielsweise ein Standort als idealer Kandidat für eine klinische Studie identifiziert und die Geheimhaltungsvereinbarung (CDA) unterzeichnet wurde, müssen die Durchführbarkeitsstudie und andere Aktivitäten abgeschlossen sein, bevor der Standort offiziell für die Studie ausgewählt werden kann, vorausgesetzt, es gibt keine Warnsignale. Dieser Prozess dauert laut einer Studie des Tufts Center for the Study of Drug Development (Tufts CSDD) durchschnittlich 7,9 Wochen (Abbildung 1).

Durch Parallelisierung kann sich dieser Schritt im Auswahlprozess mit dem Aktivierungsprozess überschneiden, wenn festgestellt wird, dass die Wahrscheinlichkeit, dass der Standort abgelehnt wird, gering ist (Abbildung 2). In diesem Szenario kann das Studienpaket an die Einrichtung gesendet werden, sobald die CDA unterzeichnet ist, was zu einer Gesamtverkürzung des Zeitplans von 36,4 Wochen auf 30,4 Wochen führt.

Dieses einfache Beispiel unterstreicht die Chancen, die sich aus Echtzeit-Einblicken in den Betrieb und leistungsstarken Vorhersagefunktionen ergeben, die klinische Betriebsteams proaktiv bei der Einrichtung und Durchführung klinischer Studien unterstützen können. Darüber hinaus bilden diese Funktionen die Grundlage für die Identifizierung von Lücken und Prozessoptimierungen, die im gesamten Verlauf klinischer Studien angewendet werden können, wodurch ein Prozess, der bisher sequenziell ablief (Abbildung 3), zu einem Prozess wird, in dem Parallelisierung zur Norm wird (Abbildung 4).

Die Tatsache, dass nur schrittweise, aber keine dramatischen Veränderungen angestrebt werden, könnte erklären, warum Unternehmen, insbesondere große, komplexe Pharmaunternehmen, die in einem stark regulierten Umfeld tätig sind, nur langsam wirklich innovative Technologielösungen einführen, die das Potenzial haben, Kosten zu senken, Zykluszeiten zu verkürzen und letztlich neue Medikamente schneller auf den Markt zu bringen. Unternehmen suchen oft nach Möglichkeiten, bestehende Workflowszu optimieren, anstatt sie grundlegend zu verändern.

Diese Denkweise wird von zukunftsorientierten Unternehmen mit Unterstützung wichtiger Entscheidungsträger, die einen einheitlichen eClinical-Plattformansatz verfolgen, in Frage gestellt. Diese Technologie ermöglicht es, Prozessänderungen entscheidend voranzutreiben, indem organisatorische Silos abgebaut und robustere und erweiterbare Prognosefunktionen entwickelt werden. Diese führt zu weiteren Verkürzungen der Zykluszeiten, einer stärkeren Einbindung der Standorte in Studien, einer besseren Einhaltung der Studienbudgets und einer besseren Auditbereitschaft.

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