Ghid FDA privind evaluarea credibilității modelării și simulării computaționale: dovezi de credibilitate partea 2 | FDA

Cuprins

Food and Drug Administration autoritatea de reglementare din SUA în sfera produselor de îngrijire a sănătății, a publicat un document de orientare dedicat evaluării credibilității modelării și simulării computaționale în depunerea dispozitivelor medicale.

Documentul oferă o prezentare generală a cerințelor de reglementare aplicabile, precum și clarificări și recomandări suplimentare care trebuie luate în considerare de către producătorii de dispozitive medicale și alte părți implicate pentru a asigura conformitatea cu acestea.

În același timp, prevederile ghidului nu sunt obligatorii prin natura lor juridică și nici nu au scopul de a introduce noi reguli sau de a impune noi obligații.

În plus, autoritatea afirmă în mod explicit că ar putea fi aplicată o abordare alternativă, cu condiția ca o astfel de abordare să fie în conformitate cu cadrul legal existent și să fi fost convenită în prealabil cu autoritatea.

Documentul acoperă, printre altele, aspectele legate de dovezile de credibilitate necesare pentru a susține pretențiile făcute de părțile responsabile cu dispozitivele medicale. 

Conform ghidului, modelarea computațională joacă un rol crucial în dezvoltarea și validarea dispozitivelor medicale și a tratamentelor specifice pacientului.

Aceste modele, adesea sofisticate și complexe, necesită o validare riguroasă pentru a asigura acuratețea și fiabilitatea.

Validarea este un proces care cuprinde diverse categorii, fiecare abordând diferite aspecte ale credibilității modelului.

Prezentul ghid descrie în detaliu aceste categorii, subliniind importanța lor în dezvoltarea dispozitivelor medicale și îngrijirea pacientului.

Rezultatele validării in vivo (Categoria 4)

Validarea in vivo formează o bază a credibilității modelului de calcul, concentrându-se pe comparații la nivel de pacient folosind date clinice sau animale.

După cum a explicat FDA, această validare este esențială pentru modelele de calcul specifice pacientului, cum ar fi cele utilizate în studiile clinice pentru dispozitive medicale. De exemplu, în dinamica fluidelor, un instrument software clinic de predicție Rezervă fracționată de flux (FFR) în arterele coronare este validat împotriva măsurătorilor clinice invazive FFR.

În mod similar, modelele de transfer de biocăldură care prezic încălzirea țesuturilor de la dispozitive medicale, cum ar fi ultrasunetele sau energia de radiofrecvență, sunt validate folosind măsurători directe ale temperaturii pe modele umane sau animale.

Verificarea calculelor și cuantificarea incertitudinii (UQ) joacă roluri esențiale în aceste procese, asigurând robustețea rezultatelor validării.

Rezultatele validării bazate pe populație (Categoria 5)

Validarea bazată pe populație contrastează cu validarea la nivel de pacient, concentrându-se pe comparații mai ample de date la nivel de populație.

Această abordare este deosebit de relevantă pentru validarea „populații virtuale"Sau"cohorte virtuale”, care sunt modele multiple de pacienți reprezentând o populație de pacienți.
Un exemplu în acest sens este în imagistica medicală, unde modelele virtuale ale pacienților sunt generate de parametri variabili într-un model antropomorf.

Rezultatele studiilor simulate pe computer sunt comparate statistic cu rezultatele clinice, asigurându-se că predicțiile se aliniază cu studiile reale pe subiecti umani.

Această categorie de validare subliniază importanța analizei datelor la scară largă în verificarea predicțiilor modelului față de seturi de date clinice cuprinzătoare.

Comportamentul modelului emergent (Categoria 6)

Conform ghidului, comportamentul modelului emergent reprezintă o abordare unică de validare, evidențiind capacitatea modelelor computaționale de a reproduce fenomene cunoscute în condiții specifice, chiar și atunci când aceste fenomene nu sunt modelate în mod explicit.

De exemplu, în dinamica fluidelor, un model care prezice fluxul sanguin printr-un vas stenotic ar putea fi validat pe baza capacității sale de a prezice fluxul tranzițional sau turbulent, un fenomen cunoscut în anumite condiții.

În mod similar, în electrofiziologia cardiacă, modelele care simulează activitatea electrică în inimă sunt validate pe baza capacității lor de a reproduce morfologiile electrocardiogramei comparabile cu ECG-urile clinice.

Acest tip de dovezi subliniază capacitatea modelului de a replica comportamente fiziologice complexe, sporind credibilitatea acestuia.

Plauzibilitatea modelului (Categoria 7)

Plauzibilitatea modelului se referă la rațiunea care susține alegerile de ecuații care guvernează, ipotezele modelului și parametrii de intrare.
Este o formă de evidență bazată pe temeinicia teoretică și justificarea fundației modelului.

Un exemplu este un model cu elemente finite de artroplastie articulară, în care dovezile de plauzibilitate susțin credibilitatea modelului materialului implantului.

Ecuațiile, ipotezele și parametrii de intrare ai modelului sunt justificate pe baza comportamentelor mecanice cunoscute și a proprietăților materialelor, oferind o bază solidă pentru credibilitatea modelului, mai ales atunci când datele experimentale pentru validare sunt limitate.

Verificare calcul/UQ folosind simulări COU (Categoria 8)

Această categorie implică verificarea de calcul de sine stătătoare și rezultatele UQ efectuate folosind simulările Condiției de utilizare (COU).

Aceste simulări sunt cruciale pentru testarea dispozitivelor in silico sau studiile clinice în care validarea directă nu este posibilă. De exemplu, modelul cu elemente finite al unui dispozitiv medical poate fi supus unui studiu de convergență a rețelei pentru a asigura o eroare numerică minimă, susținând utilizarea modelului în diferite scenarii COU.

Într-un alt caz, un model de dinamică a fluidelor care evaluează modificările toleranțelor de fabricație asupra hemolizei într-un dispozitiv de asistență ventriculară utilizează UQ pentru a cuantifica influența variațiilor geometrice asupra stresului indus de flux și a timpului de expunere a sângelui.

Aceste exemple ilustrează procesele complicate implicate în asigurarea acurateței și fiabilității modelelor în condiții specifice de utilizare.

După cum a explicat autoritatea, diferitele categorii de dovezi de validare evidențiază natura specifică a validării modelelor computaționale în sfera dispozitivelor medicale.

Fiecare categorie, de la validarea in vivo la plauzibilitatea modelului, joacă un rol crucial în stabilirea și creșterea credibilității modelelor computaționale.

Aceste modele sunt de o importanță vitală în dezvoltarea dispozitivelor medicale, a tratamentelor specifice pacientului și a îngrijirii generale a pacientului.

Pe măsură ce tehnologia și știința medicală continuă să evolueze, la fel trebuie să evolueze și metodologiile și practicile în validarea modelelor computaționale, asigurându-se că rămân robuste, fiabile și relevante într-un peisaj în continuă schimbare, având în vedere dezvoltarea rapidă a tehnologiei.

Concluzie

Pe scurt, prezentul ghid FDA oferă o imagine de ansamblu cuprinzătoare a diferitelor categorii de dovezi de validare în modelarea computațională în contextul aplicațiilor medicale. Documentul subliniază esența fiecărei categorii și relevanța acesteia în contextul mai larg al dezvoltării dispozitivelor medicale și al îngrijirii pacienților.

Sursă

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

Cum poate ajuta RegDesk?

RegDesk este un sistem holistic de management al informațiilor de reglementare care oferă companiilor de dispozitive medicale și farmaceutice informații de reglementare pentru peste 120 de piețe din întreaga lume. Vă poate ajuta să pregătiți și să publicați aplicații globale, să gestionați standarde, să efectuați evaluări ale schimbărilor și să obțineți alerte în timp real privind modificările de reglementare printr-o platformă centralizată. Clienții noștri au, de asemenea, acces la rețeaua noastră de peste 4000 de experți în conformitate din întreaga lume pentru a obține verificarea întrebărilor critice. Expansiunea globală nu a fost niciodată atât de simplă.