SAS Drug Development (SDD)...

SAS Drug Development (SDD) 実務の実際

- データマネジメント業務と解析業務はどう変わったか -

○松山友映1 、○高沼正幸1 、兵頭洋平1 、長谷川優子1 、本山佳代子1 、山下昌洋1

（1 協和発酵キリン株式会社）

要旨：

新薬申請データハンドリングプロセスの保証、情報資産の有効活用とセキュリティ確保を目標としてSDDを導入し4年を経た今、DM業務と解析業務がどのように変化したかを、今後の展望もふまえ紹介する。

キーワード：SDD、プロセス保証、業務効率化

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SDD（SAS Drug Development）とは

・SDDの構造

・SDDでのSASプログラム作成

・JOBを使ったプログラムの実行

・バージョン管理

SDD導入によるDM-STAT実務の変化

・Rawデータ→TLFsまでの流れ

・Programs, Datasets, TLFsのバージョン管理

・文書管理

SDD導入によるその他の効果

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発表内容


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SASが使えるWebBaseのER/ES対応の保管庫・海外の現地法人・CROと協業が可能・SAS関連ファイルだけでなくExcel,Word等ファイル形式問わず管理できる・EDCやCDIとの連携可能


SDDの構造（Repository, Workspace） ①

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Repository

Workspace

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Repository Workspace

利用目的共有エリア個人エリア（他のユーザと共有不可）

バージョン管理 Yes No

電子署名 Yes No

コンテンツの編集 No(読み取り専用) Yes

SASプログラム実行

JOBファイル*を使って実行

監査証跡の取得 Yes

Workspace

個人エリア（他のユーザと共有不可）

No

No

Yes

SASプログラム単体でも実行可能

No

SDDの構造（Repository, Workspace） ②

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xxxx.sasEdit

xxxx.sas

Check inVer.2.0

xxxx.sas

Ver.1.0

Check outxxxx.sas

プログラム編集の基本フロー

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PC-SASに慣れたユーザは、少々使いづらさを感じている→徐々に解消

実行スピードは速い：特に問題となっていない

複数のSASプログラムを立ちあげた場合、プログラム間はタブで移動。PC-SASのように同時画面表示ができない

ログ画面がエディタの下に表示される。エディタ画面と横に並べることはできない。Error,Warningの件数が表示されるのは便利。ただし、Errorの位置はログ内を手動で特定。

エディタ

ログ

プログラム開発画面

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JOBファイルで設定するもの

① 実行するSASプログラム（複数プログラムも可）

② SASプログラム実行に必要なファイル・フォルダ（Inputs）

③ SASプログラム実行により作成されるファイルの格納先フォルダ（Outputs）

④ Parameters（マクロ変数、Default Value）

①

④

②③

JOBを使ったSASプログラムの実行①

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xxxx.job

Newly createdCheck in

xxxx.job

*スケジュール実行も可能：[Daily], [Weekly], [Hourly], [Miniutes], [Once]**job実行により作成されたoutputは自動的にrepositoryに作成される△WorkspaceはSASpgm単体実行可能なので、JOBの設定確認ができない。

+xxxx.sasJOB実行*

outputs**

xxxx.logxxxx.lst

xxxx.mnf

JOBを使ったSASプログラムの実行②

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実行したJOBに関する詳細な情報を記録し

たファイル

「誰が」、「いつ」、「どのよう」に実行したのか

実行結果（success or failure）

実行したSASプログラム（パス、バージョン）

JOBで設定したパラメータ

SAS Logファイル、SAS Listファイル

inputファイル

Outputファイルの詳細（パス、バージョン）

Inputs→Outputsのトレーサビリティが自動で確保できる

【マニフェストファイル（.mnf）】

JOBを使ったSASプログラムの実行③

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バージョニング設定• フォルダを作成したり、ファイル名を変更する必要なし

バージョン履歴管理• いつ、だれが、どのJOB実行により作成したのか記録

ファイルのバージョン管理

一度バージョニングを開始すると、途中で外すことはできない（外すと過去の全バージョンが消えてしまう。）

Auditがとられるという観点では○。マイナーな理由でも、バージョンが上がるため保存されるデータ容量が倍増する。

SDD導入によるDM-STAT実務の変化

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【社内サーバ、PC-SAS利用】

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解析用データセット

TLFs

手動実行手動実行

プログラムのQC記録、データセットの作成記録は様式を作成

古い試験だとRawデータの特定やプログラムの再現が難しい場合も。

DMP,SAP,データ定義書等の業務文書は紙でファイリング管理

Raw Data(EDC)

Lab,ePRO,PK etc.

Rawデータ

手動ダウンロード

加工デーセット

手動実行

【紙でのファイリング】DM業務関連文書管理

Data Management

【紙でのファイリング】解析業務関連文書管理

BioStat

Rawデータ→TLFsまでの流れ（Before）

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Raw Data(EDC)

Lab,ePRO,PK etc.

JOBの自動実行により、夜間モニタリング帳票＊作成しモニターと共有。最新の帳票を手間なく提供でき効率的。

Raw~TLFsまで、SDD上の記録でプログラムのステータス・版管理、データのトレーサビリティが可能

SDDに取り込むデータの文字コードをUTF-8に変換する必要が発生

DM業務関連文書管理解析業務関連文書管理

ADaM TLFs

JOB実行 JOB実行

SDD

SDTM

JOB実行

Logical CheckResult

Listing / Figurefor supporting Monitoring＊

Rawデータ

夜間自動ダウンロード（Daily）

Rawデータ→TLFsまでの流れ（Aｆter）

Data Management Biostat

【社内サーバ、PC-SAS利用】

データ再固定、etc

データカットオフ

データカットオフ（申請時）

申請後データ更新

Lab,ePRO,PK etc.

• 治験では様々なイベントでDM/STAT業務が発生

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Raw Data(EDC)

Rawデータ

SDTM ADaM TLFs

… … …

格納先を分けて保存（イベントごとにフォルダ作成）

プログラム修正対応（Path設定変更など）

Programs, Datasets, TLFsの管理（Before）

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------------------

------------------

データ再固定、etc

データカットオフ

データカットオフ（申請）

申請後データ更新

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Rawデータ

SDTM ADaM TLFs

… … …

• SDDでは、ファイルをVersion管理

格納先は一意に特定（イベントに関係なく業務環境は変わらない）

プログラムのPath設定変更不要JobでVersion指定

実行記録はManifestに記録

Lab,ePRO,PK etc.

Raw Data(EDC)

Programs, Datasets, TLFsの管理（After）

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• Programs, Datasets, TLFsのバージョン管理

弊社では、試験の初回Fix のタイミングからVersioning 開始

e-signatureの実施一旦Versioning したファイルは更新の都度Version up されてしまうため、Fixed の標識付の意味も含め実施

Programs, Datasets, TLFsの管理（After）- ファイルのバージョン管理 -

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• SASプログラムの実行（Job実行）

ProgramやInputファイルのVersion指定が可能「Latest」と設定しておけば常に最新のバージョンで実行★

Inputファイルはフォルダ単位で指定可能データセットやファイルを一つずつ指定する必要はない（Versionの指定は不可、Inputファイルが多いと読み込みに多少時間がかかる）

Programs, Datasets, TLFsの管理（After）- SASプログラムの実行（バージョン指定） -

★ DataやTLFs更新の都度、設定変更する必要なし

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• 実行結果の記録（Manifest）

Job の実行時間（開始・終了）、実行者を記録

“Warning” や “Error” が発生している場合は、そのStatus が表示（例： “Completed with SAS warnings.”）

プログラム単位で利用したInputファイル（Data など、バージョン情報含）を記録

Programs, Datasets, TLFsの管理（After）- 実行結果の自動記録 -

Outputs（Data, TLFs）の作成に使用したData, Programを視覚的に（容易に）特定可能 SDTM/ADaMの提出前の「お化粧直し」などにおいて

迅速・正確な修正対応が可能に

• DM/STAT業務関連文書はSDD RepositoryへUpload– SDDに電子ファイルを原本保管（e-signature 機能を利用）

• 解析計画書など必須文書は除く（eCTD文書管理システムで対応）

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＜DM＞文書名

SDD格納

SDD原本

承認e-sign

DM計画書 ✔ ✔ ✔

CRF Completion Guidelines (手引き) ✔ - -DM 点検要綱 ✔ ✔ ✔

データ定義書 ✔ ✔ ✔

DM報告書 ✔ ✔ ✔

＜STAT＞文書名

SDD格納

SDD原本

承認e-sign

解析計画書 ✔ - -解析報告書 ✔ ✔ ✔

データ定義書 ✔ ✔

SDDに格納スペースを用意

SDDでの文書管理


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• CROとのCollaboration– SDD導入以前の状態…

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CRO(DM)KHK(DM)

CRO(Stat)KHK(Stat)

外部データ

SDTMSDTM

ADaM, TLFs


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• CROとのCollaboration– 2014年7月よりCROのSDD利用を開始 !!

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業務進捗及び成果物のタイムリーな共有

DVD授受/保管なしプログラムの二次利用が容易

KHK(DM)

KHK(Stat)CRO(DM)

CRO(Stat)

標準マクロの開発・共有

フォルダ単位でアクセス権を設定ユーザーごとに公開範囲を限定し情報漏洩防止


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• 社内他部門とのデータ共有

DM/Stat

PV

治験データ（安全性）

CP

Biomarker

CP: Clinical Pharmacology

DM/Stat/CP（PJメンバー以外）情報保護…

様々な場所でのデータ保管

SDDの利用により、他部門とのデータ共有・連携部門ごとに適切にアクセス権を設定 PJの担当者ではないメンバーに対して情報を制限

情報資産の有効活用と保護の両立を実現


治験データを活用したい…

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• 各開発拠点のData, TLFs等をSDDで一元管理

各開発拠点の臨床試験のデータや帳票類は各拠点のサーバー上やキャビネで管理

各開発拠点の臨床試験のデータや帳票類をSDD上で一括管理


GatewayData visualization tool

• SDD導入によるDM/解析業務の変遷– DM・解析業務の標準化・自動化

– DM→解析業務のSeamless Collaborationの実現

– 社内他部門、海外開発拠点及びCROとのCollaborationの実現• データ・ファイルの一元化

• 情報資産の共有と保護の両立

• 今後のチャレンジ

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試験開始～申請承認までのすべての業務をSeamlessに !!

まとめ

SAS Drug Development (SDD)...

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