Directives de la FDA sur l'évaluation de la crédibilité de la modélisation et de la simulation informatiques : preuves de crédibilité, partie 2 | FDA

Table des matières

Les Administration des aliments et des médicaments l'autorité américaine de régulation dans le domaine des produits de santé, a publié un document d'orientation dédié à l'évaluation de la crédibilité de la modélisation et de la simulation informatiques dans les soumissions de dispositifs médicaux.

Le document fournit un aperçu des exigences réglementaires applicables, ainsi que des précisions et des recommandations supplémentaires à prendre en compte par les fabricants de dispositifs médicaux et les autres parties impliquées pour garantir leur conformité.

Dans le même temps, les dispositions des lignes directrices n’ont pas de caractère juridique contraignant et ne visent pas non plus à introduire de nouvelles règles ou à imposer de nouvelles obligations.

En outre, l'autorité indique explicitement qu'une approche alternative pourrait être appliquée, à condition qu'une telle approche soit conforme au cadre juridique existant et ait été convenue au préalable avec l'autorité.

Le document couvre, entre autres, les aspects liés aux preuves de crédibilité nécessaires pour étayer les affirmations des parties responsables des dispositifs médicaux. 

Selon ces lignes directrices, la modélisation informatique joue un rôle crucial dans le développement et la validation de dispositifs médicaux et de traitements spécifiques aux patients.

Ces modèles, souvent sophistiqués et complexes, nécessitent une validation rigoureuse pour garantir leur précision et leur fiabilité.

La validation est un processus englobant diverses catégories, chacune abordant différents aspects de la crédibilité du modèle.

Les présentes lignes directrices décrivent en détail ces catégories, en soulignant leur importance dans le développement de dispositifs médicaux et les soins aux patients.

Résultats de la validation in vivo (catégorie 4)

La validation in vivo constitue la base de la crédibilité du modèle informatique, en se concentrant sur les comparaisons au niveau des patients à l'aide de données cliniques ou animales.

Comme l'explique la FDA, cette validation est essentielle pour les modèles informatiques spécifiques aux patients, tels que ceux utilisés dans les essais cliniques de dispositifs médicaux. Par exemple, en dynamique des fluides, un outil logiciel clinique prédisant Réserve de débit fractionnaire (FFR) dans les artères coronaires est validé par rapport aux mesures cliniques invasives de FFR.

De même, les modèles de transfert de biochaleur prédisant l’échauffement des tissus provoqué par des dispositifs médicaux comme les ultrasons ou l’énergie radiofréquence sont validés à l’aide de mesures directes de température dans des modèles humains ou animaux.

La vérification des calculs et la quantification de l'incertitude (UQ) jouent un rôle central dans ces processus, garantissant la robustesse des résultats de validation.

Résultats de la validation basée sur la population (catégorie 5)

La validation basée sur la population contraste avec la validation au niveau du patient en se concentrant sur des comparaisons plus larges de données au niveau de la population.

Cette approche est particulièrement pertinente pour valider «populations virtuellesoucohortes virtuelles», qui sont plusieurs modèles de patients représentant une population de patients.
Un exemple en est l’imagerie médicale, où des modèles de patients virtuels sont générés en faisant varier les paramètres d’un modèle anthropomorphique.

Les résultats des essais simulés par ordinateur sont comparés statistiquement aux résultats cliniques, garantissant ainsi que les prédictions correspondent aux essais réels sur des sujets humains.

Cette catégorie de validation souligne l’importance de l’analyse des données à grande échelle pour vérifier les prédictions du modèle par rapport à des ensembles de données cliniques complets.

Comportement du modèle émergent (catégorie 6)

Selon les lignes directrices, le comportement des modèles émergents représente une approche de validation unique, mettant en évidence la capacité des modèles informatiques à reproduire des phénomènes connus dans des conditions spécifiques, même lorsque ces phénomènes ne sont pas explicitement modélisés.

Par exemple, en dynamique des fluides, un modèle prédisant le flux sanguin à travers un vaisseau sténosé pourrait être validé sur la base de sa capacité à prédire un flux transitionnel ou turbulent, un phénomène connu dans certaines conditions.

De même, en électrophysiologie cardiaque, les modèles simulant l’activité électrique du cœur sont validés sur la base de leur capacité à reproduire des morphologies d’électrocardiogramme comparables aux ECG cliniques.

Ce type de preuves souligne la capacité du modèle à reproduire des comportements physiologiques complexes, renforçant ainsi sa crédibilité.

Plausibilité du modèle (catégorie 7)

La plausibilité du modèle fait référence à la justification qui sous-tend les choix d'équations directrices, d'hypothèses du modèle et de paramètres d'entrée.
Il s’agit d’une forme de preuve basée sur la solidité théorique et la justification du fondement du modèle.

Un exemple est un modèle par éléments finis d’arthroplastie articulaire, où les preuves de plausibilité soutiennent la crédibilité du modèle de matériau d’implant.

Les équations, hypothèses et paramètres d’entrée régissant le modèle sont justifiés sur la base de comportements mécaniques et de propriétés de matériaux connus, fournissant ainsi une base solide pour la crédibilité du modèle, en particulier lorsque les données expérimentales de validation sont limitées.

Vérification des calculs/UQ à l'aide de simulations COU (catégorie 8)

Cette catégorie implique une vérification des calculs autonomes et des résultats UQ effectués à l'aide des simulations des conditions d'utilisation (COU).

Ces simulations sont cruciales pour les tests de dispositifs in silico ou les essais cliniques où une validation directe n'est pas possible. Par exemple, le modèle par éléments finis d’un dispositif médical peut faire l’objet d’une étude de convergence de maillage pour garantir une erreur numérique minimale, prenant ainsi en charge l’utilisation du modèle dans différents scénarios COU.

Dans un autre cas, un modèle de dynamique des fluides évaluant les changements dans les tolérances de fabrication sur l'hémolyse dans un dispositif d'assistance ventriculaire utilise l'UQ pour quantifier l'influence des variances géométriques sur la contrainte induite par l'écoulement prévue et le temps d'exposition au sang.

Ces exemples illustrent les processus complexes impliqués pour garantir l’exactitude et la fiabilité des modèles dans des conditions d’utilisation spécifiques.

Comme l'explique l'autorité, les différentes catégories de preuves de validation mettent en évidence la nature spécifique de la validation des modèles informatiques dans le domaine des dispositifs médicaux.

Chaque catégorie, de la validation in vivo à la plausibilité des modèles, joue un rôle crucial dans l'établissement et l'amélioration de la crédibilité des modèles informatiques.

Ces modèles sont d’une importance vitale pour faire progresser le développement de dispositifs médicaux, les traitements spécifiques aux patients et les soins globaux aux patients.

À mesure que la technologie et la science médicale continuent d'évoluer, les méthodologies et les pratiques de validation des modèles informatiques doivent également évoluer, garantissant qu'elles restent robustes, fiables et pertinentes dans un paysage en constante évolution, compte tenu du développement technologique rapide.

Conclusion

En résumé, les présentes lignes directrices de la FDA fournissent un aperçu complet des différentes catégories de preuves de validation dans la modélisation informatique dans le contexte des applications médicales. Le document décrit l'essence de chaque catégorie et sa pertinence dans le contexte plus large du développement de dispositifs médicaux et des soins aux patients.

Identifier

https://www.fda.gov/regulatory-information/search-fda-guidance-documents/assessing-credibility-computational-modeling-and-simulation-medical-device-submissions

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