Der häufigste Grund für Nachforderungen bei regulatorischer Einreichung: Das Datenpaket hält einer behördlichen Prüfung nicht stand. Ob 510(k), PMA (Premarket Approval) oder MDR-Konformitätsbewertung (Medical Device Regulation), prüfende Fachpersonen prüfen nicht nur, ob präklinische Daten (preclinical data) vorhanden, sondern ob sie vollständig, nachvollziehbar und integer sind.
Wer präklinische Studien (preclinical studies) dokumentiert, ohne von Anfang an Rückverfolgbarkeit und Datenintegrität mitzudenken, riskiert Verzögerungen, Nachforderungen und den Verlust der gesamten Studie. Präklinische Daten müssen, soweit für Produkt, Risiko und Entwicklungsstand erforderlich, die geplante klinische Prüfung fachlich und regulatorisch nachvollziehbar absichern.
Die FDA hat die Relevanz dieses Themas jüngst unterstrichen und 2025 eine eigene Webseite für Meldungen zu Verstößen gegen die Datenintegrität im Bereich für Medizinprodukte eingerichtet. Das untermauert die verschärften Anforderungen an präklinische Daten.
„Preclinical Data Package“ vs. „nice-to-have“: Was Prüfer wirklich erwarten
Was Behörden als „Preclinical Data Package“ verstehen (MDR, FDA)
Im regulatorischen Kontext umfasst die präklinische Dokumentation typischerweise Studienprotokolle, Rohdaten, Methodenbeschreibung, Ergebniszusammenfassungen und den Abschlussbericht. Unter der MDR ist, soweit einschlägig, die Übereinstimmung mit der Richtlinie 2004/10/EG nachzuweisen.
In der Praxis bedeutet das: Jedes Dokument im Datenpaket muss eine klare Funktion innerhalb der regulatorischen Argumentation erfüllen. Welche Bestandteile erforderlich sind, hängt vom Produkt und der regulatorischen Nachweisstrategie ab. Fehlende neue Tests müssen nachvollziehbar begründet werden.
| Erwartung der prüfenden Fachperson | Realität in vielen Projektteams | Regulatorisches Risiko |
|---|---|---|
| Vollständige Rückverfolgbarkeit vom Protokoll zum Rohdatenpunkt | Fragmentierte Dokumentation in verschiedenen Fachbereichen | Unmöglichkeit der Datenverifizierung |
| Strikte Einhaltung der ALCOA-Prinzipien | Fehlende Zeitstempel, handschriftliche Korrekturen ohne Kürzel | Verdacht auf Datenmanipulation |
| Wissenschaftliche Bewertung von Abweichungen | Bloße Auflistung von Fehlern ohne Analyse der regulatorischen Auswirkung | Zweifel an der Studiengüte und Reproduzierbarkeit |
| Konsistente Charakterisierung von Produkt, Prüfgerät, etc. | Geringfügige Designänderungen während der laufenden Studie | Verwendbarkeitseinschränkung der Studie bis hin zur Notwendigkeit zusätzlicher oder wiederholter Prüfungen |
ALCOA = Attributable, Legible, Contemporaneous, Original, Accurate
Die operative Realität und warum das oft nicht reicht
Datenintegritätsprobleme bleiben ein wiederkehrender Schwerpunkt behördlicher Maßnahmen. Im Bereich der Medizinprodukte hat die FDA dies 2025 nochmals ausdrücklich hervorgehoben. Häufig liefern Entwicklungsteams Datenpakete, die technisch korrekt erscheinen, aber einer strukturierten fachlichen Prüfung nicht standhalten.
Typische Lücken sind:
- Messergebnisse ohne Referenz zum Studienplan,
- Analysedaten ohne dokumentierte Methodik,
- Abweichungen ohne Bewertung der regulatorischen Auswirkung.
Warum Datenpakete unvollständig sind
Fehlende Rückverfolgbarkeit: vom Studienplan zu Rohdaten zu Report
Die häufigste systemische Ursache für unvollständige präklinische Daten ist fehlende Rückverfolgbarkeit. In vielen präklinischen Studien existiert keine durchgängige Verlinkung zwischen Studienprotokoll, erhobenen Messwerten und Abschlussbericht.
Eine Rückverfolgbarkeits-Matrix ist in der Praxis eines der wirksamsten Mittel, um die geforderte Nachvollziehbarkeit zwischen Studienplan, Rohdaten und Abschlussbericht strukturiert nachzuweisen. Ohne sie wird die Rekonstruktion einer Studie aus dem Abschlussbericht heraus nahezu unmöglich und genau hier setzen prüfende Fachpersonen häufig an.
Unstrukturierte Rohdaten-Zusammenfassung ohne ALCOA-Prinzip
Rohdaten bilden das Fundament jedes präklinischen Datenpakets. Das ALCOA-Prinzip definiert die Mindestanforderungen an deren Integrität: zuordenbar, lesbar, zeitnah erfasst, im Original erhalten und genau.
In der Praxis scheitern viele Teams an grundlegenden Punkten: handschriftliche Protokolle ohne Datum, überschriebene Excel-Werte ohne Prüfspuren, Ergebnisse ohne eindeutige Zuordnung zu Anwender oder Gerät. Das OECD Advisory Document No. 22 (2021) (Organisation for Economic Co-operation and Development) konkretisiert die Erwartungen an Datenintegrität und Prüfspuren für GLP-relevante Aktivitäten (Gute Laborpraxis), insbesondere bei elektronischen Systemen. ALCOA wird damit zum prüfungsrelevanten Standard für jede präklinische Studie.
Abweichungen und CAPAs nicht dokumentiert oder nicht abgeschlossen
Abweichungen vom Studienprotokoll sind in präklinischen Studien nicht ungewöhnlich. Problematisch wird es erst, wenn sie nicht oder zu spät dokumentiert werden. Nach 21 CFR Part 58 müssen Abweichungen von SOPs (Standardarbeitsanweisung) autorisiert und dokumentiert werden. Änderungen des Protokolls sind zu dokumentieren, zu datieren und vom Studienleiter zu signieren.
Offene CAPAs (Corrective and Preventive Action) zum Zeitpunkt der regulatorischen Einreichung signalisieren fachlichen Prüfern, dass systemische Probleme nicht adressiert wurden. FDA FY 2022 GLP-Inspektionsdaten belegen: 45 Prozent der nicht-klinischen Inspektionen ergaben signifikante Befunde. Die mit Abstand häufigste Beanstandungskategorie war die Nichteinhaltung schriftlicher Verfahren. Hierzu zählen beispielsweise die Nichtbefolgung genehmigter SOPs, inkonsistente Prozessausführung sowie fehlende oder verspätete Dokumentation vorgeschriebener Tätigkeiten.
Was ein belastbares Datenpaket mindestens enthält
Prozess zur Rückverfolgbarkeit: Studienplan → Rohdaten → Analyse → Abschlussbericht
Ein belastbares präklinisches Datenpaket basiert auf einem durchgängigen Rückverfolgbarkeitsprozess: Studienplan (versioniert, vor Studienbeginn genehmigt) → Rohdaten (ALCOA-konform, unverfälscht archiviert) → Statistische Auswertung (dokumentierte Analysemethoden) → Abschlussbericht (vom Studienleiter unterzeichnet, QS-auditiert).
Jeder Schritt in dieser Kette muss auf den vorherigen referenzieren. Erst diese durchgängige Rückverfolgbarkeit ermöglicht die vollständige Rekonstruktion der Studie und stellt den zentralen Maßstab für GLP-Compliance und regulatorische Akzeptanz dar.
Grafik: „Prozess der Rückverfolgbarkeit präklinischer Daten“
Mindestumfang an Tabellen und Anhängen
Typischerweise umfasst ein regulatorisch belastbares präklinisches Datenpaket:
- den versionierten Studienplan,
- vollständige und referenzierte Rohdaten,
- dokumentierte Analysepläne und statistische Auswertungen,
- eine Dokumentation der Abweichungen mit Bewertung der regulatorischen Auswirkung,
- abgeschlossene CAPA-Nachweise,
- den Abschlussbericht mit Stellungnahme der Qualitätssicherung sowie
- den Archivierungsnachweis.
Für Zulassungseinreichungen für Medizinprodukte unter der MDR kommt die Verknüpfung mit der GSPR-Checkliste (General Safety and Performance Requirements) hinzu, d.h. präklinische Daten müssen explizit zeigen, welche grundlegenden Sicherheits- und Leistungsanforderungen sie adressieren.
Übersicht zu Mindestumfang an Dokumenten und häufigen Lücken:
| Dokument | Häufige Lücke |
|---|---|
| Studienplan (versioniert) | Nicht vor Studienbeginn genehmigt |
| Rohdaten (komplett, referenziert) | Ohne ALCOA-Konformität, unvollständig |
| Analysepläne / Statistik | Methodik nicht dokumentiert |
| Dokumentation der Abweichungen mit Bewertung der regulatorischen Auswirkung | Erst beim Schreiben des Berichts erfasst |
| CAPA-Nachweis (abgeschlossen) | Offene CAPAs bei regulatorischer Einreichung |
| Abschlussbericht mit Stellungnahme der Qualitätssicherung | Fehlende Signatur der Qualitätssicherung, vage Schlussfolgerungen |
| Archivierungsnachweis | Nicht vorhanden oder unvollständig |
Zusammenfassung der Abweichungen und CAPA-Status
Jeder Abschlussbericht sollte eine konsolidierte Zusammenfassung der Abweichungen enthalten: Wann ist die Abweichung aufgetreten, was war die Ursache, welche regulatorische Auswirkung hatte sie auf die Datenintegrität und welche Korrekturmaßnahmen wurden eingeleitet?
CAPAs sollten vor der Submission möglichst abgeschlossen sein; verbleibende Maßnahmen müssen transparent begründet, terminiert und hinsichtlich ihres Einflusses auf die Verwendbarkeit der Daten bewertet werden. Diese Transparenz signalisiert methodische Reife und wird von prüfenden Fachpersonen bei präklinischen Daten häufig erwartet.
Wie man typische Lücken in präklinischen Daten früh erkennt und vermeidet
Der wirksamste Hebel gegen Nachforderungen ist die frühzeitige Berücksichtigung von Datenintegrität in der Studienplanung. Wer Rückverfolgbarkeit, ALCOA-Prinzipien und Abweichungsmanagement nicht erst beim Schreiben des Berichts, sondern bereits am ersten Studientag implementiert, vermeidet die typischen Eskalationsmuster: nachträgliche Rekonstruktion von Datenflüssen, verspätete Dokumentation der Abweichungen und CAPA-Nacharbeit unter Zeitdruck.
In der präklinischen Forschung gilt dabei: Dokumentationsqualität lässt sich nicht nachrüsten, sie wird als Grundstein bei der Studienplanung bereits gelegt.
Eine externe Prüfung des Datenpakets vor der regulatorischen Einreichung identifiziert verbleibende Lücken systematisch und reduziert das Risiko für Nachforderungen erheblich. Dieser Artikel bietet allgemeine fachliche Orientierung. Eine projektbezogene Bewertung erfordert immer die individuelle Prüfung des konkreten Datenpaketes im jeweiligen regulatorischen Kontext.
Data Package Review
Ist Ihr präklinisches Datenpaket bereits einreichungsfähig?
In einer strukturierten 30-minütigen Analyse prüfen wir, ob Ihr Dossier die regulatorischen Anforderungen erfüllt und identifizieren gezielt verbleibende Evidenz- und Dokumentationslücken.
Häufig gestellte Fragen zu präklinischen Daten
Was ist ALCOA im GLP-Kontext?
ALCOA steht für Attributable, Legible, Contemporaneous, Original, Accurate. Es beschreibt die Mindestanforderungen an die Integrität von Daten in GLP-regulierten Studien. Die erweiterte Version ALCOA+ ergänzt die Kriterien Complete, Consistent, Enduring und Available. Die OECD hat mit dem Advisory Document No. 22 (2021) diese Prinzipien für den GLP-Bereich verbindlich konkretisiert.
Welche Rohdaten muss ich archivieren?
Gemäß OECD-GLP-Definition umfassen Rohdaten alle Laboraufzeichnungen und Dokumentationen, die für die Rekonstruktion und Bewertung des Studienberichts notwendig sind. Dazu gehören handschriftliche Aufzeichnungen, elektronische Messdaten, Ausdrucke von Messgeräten, Fotodokumentationen und direkt über Schnittstellen übertragene Gerätedaten. Die Archivierung muss die dauerhafte Lesbarkeit und Verfügbarkeit sicherstellen.
Was passiert, wenn mein Datenpaket in der fachlichen Prüfung abgelehnt wird?
Bei unvollständigen oder mängelbehafteten Datenpaketen erfolgen je nach Behörde formale Nachforderungen, zum Beispiel eine Nachforderung weiterer Informationen durch die FDA oder ein Beanstandungsschreiben der Benannten Stelle. Im schwerwiegendsten Fall, etwa bei nachgewiesenen Datenintegritäts-Verstößen, kann die FDA sämtliche Studiendaten eines Labors ablehnen.
Gilt ALCOA auch für Medizintechnikprodukte oder nur für Pharma?
ALCOA gilt für alle GxP-regulierten Bereiche (GMP, GLP, GCP, GDP), einschließlich der präklinischen Prüfung von Medizinprodukten. Die EU MDR verweist in Annex II, Section 6 explizit auf die GLP-Richtlinie 2004/10/EG. Auch die FDA wendet 21 CFR Part 58 (GLP) auf nicht-klinische Sicherheitsstudien für Medizinprodukte an. Die Prinzipien sind daher im Medizintechnik-Sektor ebenso bindend wie für Arzneimittelentwickler.
Quellen & weiterführende Links
Externe Referenzen
- OECD – Advisory Document No. 22: GLP Data Integrity (2021)
- FDA – Notifications on Data Integrity – Medical Devices (2025)
- FDA – Recommended Content and Format of Non-Clinical Bench Performance Testing Information in Premarket Submissions (2019)
- EU MDR 2017/745
- EU-GLP-Richtlinie 2004/10/EG
Interne Links
Über die Autorin
Dr. med. vet. Henriette Gissel ist Tierärztin und Tierschutzbeauftragte bei Medizin im Grünen. In dieser Funktion begleitet sie präklinische In-vivo-Studien mit Blick auf Tierschutz, 3R-Prinzipien und regulatorische Nachvollziehbarkeit. Ihre Schwerpunkte liegen in der Auswahl und Begründung geeigneter Tiermodelle, der Genehmigungs- und Anzeigeplanung nach §§ 8, 8a TierSchG, dem Studiendesign im Kontext der ISO-10993-Reihe sowie der Bewertung möglicher Alternativmethoden. Sie unterstützt MedTech-Unternehmen dabei, Tierstudien fachlich, tierschutzrechtlich und regulatorisch belastbar gegenüber Benannten Stellen, Behörden und internationalen Zulassungsanforderungen zu begründen.
Fachgebiet: Tiermodelle & Studiendesign · 3R / Alternativmethoden · Tierschutzrecht & Genehmigungsverfahren · Regulatorische Anschlussfähigkeit (EU MDR & FDA)
Stand: Mai 2026 | Zuletzt geprüft: Mai 2026