ALCOA++ w praktyce - nowy wymiar jakości danych

ALCOA++ w praktyce - nowy wymiar jakości danych

  • Edyta Jach
  • 7 listopada 2025

W badaniach klinicznych kluczowe jest jedno pytanie: czy możemy ufać danym?
Na ich podstawie będą przecież podejmowane ważne decyzje, dotyczące ludzkiego zdrowia i bezpieczeństwa. Pociąga ono za sobą kolejne, które zawsze powinniśmy sobie stawiać:

  • Czy dane są kompletne i integralne – nikt ich nie usunął ani nie zmienił?
  • Czy wiemy, kto i kiedy wprowadził dane oraz czy wszystkie działania są odpowiednio zarejestrowane?
  • Czy system zapewnia bezpieczeństwo danych pacjentów i ich prywatność?
  • Czy informacje są dostępne i możliwe do odtworzenia w każdym momencie, nawet po latach?
  • Czy proces zbierania danych jest spójny i powtarzalny, niezależnie od tego, kto go wykonuje?

Brzmi znajomo? Oczywiście - są to właśnie pytania, na które odpowiada ALCOA - od lat uznany zestaw zasad określający kluczowe cechy wiarygodnych danych klinicznych.

Zasady ALCOA stanowią fundament jakości danych w badaniach, wskazując, że dane muszą być identyfikowalne (Attributable), czytelne (Legible), wprowadzane na bieżąco (Contemporaneous), oryginalne (Original) i dokładne (Accurate). Wraz z upowszechnieniem systemów komputerowych koncepcję rozszerzono do ALCOA+, podkreślając konieczność, by dane były także kompletne (Complete), spójne (Consistent), trwałe (Enduring) i dostępne (Available). W erze cyfrowej, charakteryzującej się coraz bardziej złożonymi przepływami danych i wzmożoną kontrolą regulacyjną, ALCOA++ rozszerza te wymagania o możliwość pełnego śledzenia danych i metadanych w całym ich cyklu życia (Traceability).

Razem, zasady te wyznaczają globalny standard mający na celu zapewnienie integralności oraz wiarygodności danych w badaniach klinicznych.

Zasady ALCOA mają zastosowanie do wszystkich danych wykorzystywanych do wykazania zgodności, jakości produktu lub bezpieczeństwa pacjenta - niezależnie od ich źródła i formatu, począwszy od surowych danych źródłowych, poprzez wszelkiego rodzaju narzędzia gromadzenia danych aż po analityczne zbiory danych i wnioski regulacyjne.

Od najlepszych praktyk do wymogów regulacyjnych

ALCOA++ to nie tylko zalecany „złoty standard” jakości danych, ale jak pokazuje poniższe zestawienie - realny zestaw wymogów regulacyjnych, które muszą być spełnione w każdym badaniu klinicznym. Od identyfikowalności i czytelności danych, przez ich spójność i trwałość, aż po nowe elementy, takie jak przejrzystość, pełny log/historia zmian, bezpieczeństwo czy walidacja systemów – wszystkie te cechy zostały jednoznacznie wskazane w obowiązujących wytycznych: ICH E6 (R3) GCP , Aneks 11 , 21 CFR Part 11 , Guideline on Computerised Systems and Electronic Data in Clinical Trials ; (zob. też poprzedni artykuł Technologie godne zaufania - jak zapewnić wiarygodność badań klinicznych w erze cyfryzacji? ).

W praktyce oznacza to, że sponsorzy i badacze nie mogą już traktować wymagania integralności danych jako „dobrej praktyki”, lecz jako obowiązek prawny i etyczny. Każdy system IT – niezależnie od tego, czy jest to elektroniczna karta obserwacji pacjenta (eCRF - electronic Case Report Form), formularze oceny klinicznej (eCOA - electronic Clinical Outcome Assessment), formularz samooceny pacjenta (ePRO - electronic Patient-Reported Outcome), czy każde inne cyfrowe narzędzie zbierania danych - musi być zwalidowany, bezpieczny i w pełni audytowalny. Tylko wtedy można mieć pewność, że decyzje dotyczące nowych leków i terapii opierają się na danych rzetelnych, kompletnych i zgodnych z regulacjami.

ALCOA++ i elektroniczne gromadzenie danych: przekładanie zasad na praktykę

W poniższej tabeli przedstawione zostały zasady ALCOA++ z punktu widzenia wymagań dotyczących systemów do elektronicznego gromadzenia danych (EDC – Electronic Data Capture) i związanych z nimi istniejących procesów biznesowych.

Zasada ALCOA++OpisRegulacje i wytyczneWymagania systemoweWymagania procesowe
Attributable
(Identyfikowalne)
Dane muszą być powiązane z osobą lub systemem/urządzeniem, który je wygenerował wraz z rodzajem operacji i czasem, kiedy miała miejsce (kto, co i kiedy)(1; 2; 3; 4; 6)
  • bezpieczne uwierzytelnianie użytkowników oraz identyfikacja systemów/urządzeń
  • unikalne identyfikatory i prywatne hasła/kody dostępowe
  • kontrola dostępu oparta o role (bez współdzielonego dostępu)
  • log/historia zmian rejestrujący wszelkie operacje na danych
    • procedury organizacyjne dotyczące zarządzania użytkownkami oraz uprawnieniami
    • szkolenia użytkowników w zakresie odpowiedzialności za własne dane
      • Legible
        (Czytelne)
        Dane muszą być możliwe do odczytania w każdym momencie okresu ich przechowywania(1; 2; 4; 6)
      • interfejs użytkownika prezentujący dane w czytelny i zrozumiały sposób
      • stosowanie standardowych formatów zapisu plików dla eksportowanych danych (np. PDF, XML, CSV)
        • okresowa weryfikacja możliwości odczytu danych poddanych archiwizacji
          • Contemporaneous
            (Wprowadzane na bieżąco)
            Dane muszą być zapisywane w momencie obserwacji (ePRO/eCOA) lub najszybciej jak to możliwe (eCRF)(1; 2; 4; 6; 7)
          • automatyczne rejestrowanie daty/godziny operacji zapisu danych
          • rejestrowanie zmian danych wraz z powodem modyfikacji
          • mechanizmy kontroli momentu rejestracji danych (np. funkcje walidujące, automatyczne zapytania)
            • przestrzeganie dobrych praktyk konstrukcji narzędzi do zbierania danych oraz dobrych praktyk zarządzania danymi
            • szkolenia w zakresie znaczenia terminowego i precyzyjnego rejestrowania danych
            • Original
              (Oryginalne)
              Dane muszą być wierną kopią dokumentacji źródłowej lub bezpośrednim zapisem w eCRF/ePRO/eCOA(1; 2; 3; 4; 6)
            • wsparcie weryfikacji danych źródłowych (SDV – Source Data Verification)
            • przechowywanie oryginalnych danych źródłowych pochodzących z automatycznych transferów danych z systemów zewnętrznych (np. laboratorium)
            • zwalidowane mechanizmy integracji i transferu danych z systemów zewnętrznych
              • procedury monitorowania z weryfikacją danych źródłowych (SDV)
              • walidacja mechanizmów integracji i transferu danych zewnętrznych
              • Accurate
                (Dokładne)
                Dane muszą dokładnie odzwierciedlać zaobserwowane i rzeczywiste wartości(1; 2; 4; 6)
              • kontrola typów i poprawności danych (funkcje sprawdzające – tzw. Edit Checks, automatyczne zapytania - automatic queries)
              • automatyczna generacja lub weryfikacji danych wyliczanych
              • walidacja importu danych zewnętrznych
                • zarządzanie zapytaniami (Queries)
                • procedury przeglądu i czyszczenia danych
                • procedury podwójnego wprowadzania danych (double data entry)
                • dokumentacja działań uzgadniania danych oraz integracji danych zewnętrznych
                • Complete
                  (Kompletne)
                  Wszystkie zarejestrowane oraz usunięte dane, wraz z metadanymi i pełną historią zmian, muszą być przechowywane(1; 2; 4; 6)
                • przechowywanie danych w oryginalnej postaci wraz z ich kompletną historią zmian
                • brak możliwości usuwania danych bez ich wcześniejszej archiwizacji oraz odpowiedniego zapisu w logu
                • mechanizmy wykonywania kopii zapasowych i archiwizacji
                  • procedury potwierdzania zgodności danych pomiędzy systemami (np. eCRF <-> baza zdarzeń niepożądanych)
                  • procedury bezpieczeństwa i archiwizacji danych
                  • Consistent
                    (Spójne)
                    Dane muszą być spójne, uporządkowane logicznie i chronologicznie, zapisywane z wykorzystaniem istniejących standardów(2; 4)
                  • rejestrowanie operacji według synchronizowanego zegara systemowego
                  • prezentacja danych z uwzględnieniem stref czasowych
                  • wsparcie dla standardów i formatów wymiany danych (np. CDISC) oraz kodowania danych słownikowych (np ICD-10, MedDRA)
                  • mechanizmy kontroli wersji zbiorów danych i metadanych
                    • procedury zarządzania zmianą oraz kontrolą wersji
                    • Enduring
                      (Trwałe)
                      Dane muszą być przechowywane w sposób zapewniający ich integralność i niezmienność przez cały wymagany okres przechowywania(2; 4)
                    • mechanizmy wykonywania bezpiecznych kopii zapasowych i archiwizacji
                      • procedury bezpieczeństwa, przechowywania i odtwarzania danych
                      • okresowa weryfikacja odporności systemu i integralności danych
                      • Available
                        (Dostępne)
                        Dane muszą być dostępne do przeglądu, audytu czy inspekcji w każdym momencie okresu ich przechowywania(2; 4)
                      • mechanizmy kontrolowanego eksportu i przywracania danych z archiwum
                      • funkcje eksportu danych do standardowych formatów plików (np. PDF, XML, CSV)
                        • procedury archiwizacji i przywracania danych
                        • procedury dostępu do danych na potrzeby audytów i inspekcji
                        • Traceable
                          (Możliwe do śledzenia)
                          Dane i metadane muszą być możliwe do prześledzenia w całym cyklu ich życia, jednoznacznie wiążąc ich źródło oraz wszelkie modyfikacje(2; 4; 5)
                        • kompleksowa prezentacja logu/historii zmian danych i operacji, pozwalająca na precyzyjne odtworzenie zdarzeń związanych z rejestrowanymi danymi
                          • procedury zarządzania zmianą oraz właściwego dokumentowania zdarzeń mających wpływ na postać danych
                          • (1) ICH E6 (R3) GCP §2.12.2; (2) Guideline on Computerized Systems and Electronic Data in Clinical Trials §4.1; (3) Guideline on Computerized Systems and Electronic Data in Clinical Trials §4.3; (4) Guideline on Computerized Systems and Electronic Data in Clinical Trials §4.5; (5) Guideline on Computerized Systems and Electronic Data in Clinical Trials §6.2; (6) Guideline on Computerized Systems and Electronic Data in Clinical Trials §6.3; (7) Guideline on Computerized Systems and Electronic Data in Clinical Trials §6.6


                            GoResearch.live EDC został zaprojektowany z myślą o pełnej zgodności z zasadami ALCOA++ oraz obowiązującymi regulacjami na każdym etapie badania klinicznego. System łączy najwyższe standardy jakości danych z wygodą użytkowników i wsparciem kluczowych procesów badawczych. Dzięki ergonomicznemu interfejsowi, zaawansowanym modułom walidacji danych, obsługi zapytań (queries), weryfikacji danych źródłowych (SDV) oraz wbudowanym funkcjom randomizacji i raportowania, GoResearch.live umożliwia sprawne, bezbłędne i w pełni transparentne prowadzenie badań klinicznych.

                            Jeżeli poszukujecie rozwiązania, które pozwala prowadzić badania szybciej, bezpieczniej i bardziej efektywnie - zapraszamy do kontaktu .

                            Udostęnij:

                            Powiązane

                            Technologie godne zaufania - jak zapewnić wiarygodność badań klinicznych w erze cyfryzacji?

                            Technologie godne zaufania - jak zapewnić wiarygodność badań klinicznych w erze cyfryzacji?

                            • Edyta Jach
                            • 27 października 2025

                            Cyfryzacja badań klinicznych otwiera ogromne możliwości, ale jednocześnie wymaga nowego podejścia do zarządzania jakością i danymi.

                            Więcej
                            Witamy GoResearch™.live!

                            Witamy GoResearch™.live!

                            • 2KMM
                            • 27 maja 2025

                            Startujemy z GoResearch™.live, naszą nowej generacji platformą eCRF, dedykowaną nowoczesnym badaniom klinicznym.

                            Więcej