GMP em transformação: o que nos dizem os novos rascunhos do Capítulo 4, Anexo 11 e Anexo 22?

Nos últimos meses, o setor regulado farmacêutico tem sido testemunha de um processo de atualização normativa sem precedentes. Os rascunhos do Capítulo 4, do Anexo 11 e o recém-publicado Anexo 22 das GMP supõem uma evolução relevante do quadro regulamentar europeu, com implicações diretas na forma como entendemos a documentação, os sistemas informatizados e a verificação de dados em ambientes GMP.  

 Para lá de mudanças pontuais, estes documentos apontam para uma transformação de fundo:  

A seguir, rerevemos os principais eixos desta evolução normativa e que impacto podem ter na indústria.  

Capítulo 4: Da documentação ao controlo da informação crítica 

A revisão do Capítulo 4 das GMP coloca o foco na integridade dos dados como pilar transversal. Se bem que tradicionalmente se centrasse no controlo da documentação, o novo rascunho incorpora conceitos-chave como:

• Dados críticos: Introduz-se a necessidade de identificar que dados são críticos para assegurar a qualidade do produto e a tomada de decisões.
  
  
• Definição de ALCOA+: O capítulo reforça a necessidade de os dados serem atribuíveis, legíveis, contemporâneos, originais e precisos, adicionando rastreabilidade, durabilidade e disponibilidade.
  
  
• Digitalização responsável: Embora não promova nem exija a digitalização, reconhece o seu uso e pede que se assegure o controlo de versões, a rastreabilidade e a segurança dos registos eletrónicos.

Em conjunto, o novo Capítulo 4 eleva a responsabilidade sobre como se gerem e verificam os dados relevantes, abrindo a porta a uma colaboração mais estreita entre Qualidade, TI e Operações.

Anexo 11: Para lá da validação. Segurança, rastreabilidade e operar na nuvem

O novo rascunho do Anexo 11 encontra-se em processo de revisão e espera-se a sua publicação definitiva durante o primeiro trimestre de 2026. Esta atualização não incorpora menções à inteligência artificial, mas representa uma atualização profunda em vários aspetos-chave:

• Sistemas na nuvem (cloud): Reforça-se a abordagem para a validação e controlo de soluções cloud, com ênfase na responsabilidade partilhada entre o fabricante e o fornecedor de serviços.
  
  
• Segurança e cibersegurança: Introdução de controlos mais estritos sobre acessos, gestão de riscos e proteção contra ameaças informáticas.
  
  
• Audit trail e rastreabilidade técnica: Alinhado com o Capítulo 4, reforça-se o controlo sobre os registos gerados por sistemas informatizados e a sua rastreabilidade dentro do ciclo de vida dos dados.

Esta revisão situa a validação como parte de um modelo mais amplo de controlo de sistemas informatizados, onde a supervisão do ciclo de vida, a gestão de fornecedores e a integridade técnica dos dados ganham protagonismo.

Anexo 22: Inteligência Artificial em ambiente regulado e Rastreabilidade de ponta a ponta

O Anexo 22 é um novo documento regulamentar atualmente em fase de consulta pública (julho de 2025), que marca um marco importante na digitalização do setor regulado. O seu conteúdo centra-se exclusivamente em estabelecer requisitos para o uso de modelos de inteligência artificial (IA) aplicados em funções GMP críticas, como a classificação ou predição de dados com impacto na qualidade do produto ou na segurança do paciente.

O texto proíbe expressamente o uso de modelos generativos (como LLMs ou IA generativa) em processos críticos e limita a sua aplicação a modelos estáticos e deterministas—isto é, que não aprendem nem mudam uma vez "treinados", ou seja, após a sua fase de desenvolvimento e ajuste.

Entre os aspetos-chave regulados encontram-se:

• Definição clara do uso previsto e dos dados de entrada:
  Porque o modelo deve ser utilizado apenas dentro do contexto para o qual foi concebido e validado. Qualquer uso fora desse quadro poderia gerar resultados não confiáveis. Além disso, os dados de entrada devem estar bem caraterizados para assegurar que o modelo os pode processar corretamente e oferecer resultados válidos.
  
  
• Critérios de aceitação e validação do modelo:
  Porque um modelo sem critérios de aceitação definidos não pode ser considerado fiável. É obrigatório estabelecer métricas claras que validem que o modelo funciona corretamente e que cumpre com os requisitos regulamentares antes de ser utilizado num ambiente GMP.
  
  
• Independência dos dados de teste:
  Porque se os dados usados para validar o modelo já fizeram parte do "treino", não se poderá avaliar se o modelo generaliza corretamente. A independência assegura uma validação robusta e fiável, minimizando o risco de vieses ou sobreajustes.
  
  
• Revisão de caraterísticas explicativas como SHAP ou LIME:
  • SHAP (SHapley Additive exPlanations): Baseado na teoria dos jogos, calcula o peso de cada variável na predição. É muito preciso e robusto.
  • LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations): Simplifica o modelo perto de um ponto concreto para ver como varia a predição se se alterarem ligeiramente os inputs.
    
    
  São necessários porque se se vai utilizar um modelo de IA num processo GMP crítico, é obrigatório poder justificar como e porquê o modelo chegou a uma conclusão.
  
  
• Supervisão do rendimento e manutenção sob controlo de alterações:
  Porque os modelos podem degradar-se com o tempo ou deixar de ser válidos se mudarem os dados de entrada, o contexto de uso ou o ambiente operacional. Supervisar o rendimento e aplicar controlo de alterações garante que o modelo continua a ser válido, rastreável e adequado para o seu propósito regulado.

Este Anexo representa um passo pioneiro para a regulação explícita da IA no ambiente farmacêutico, estabelecendo uma base técnica e de qualidade que muito possivelmente influenciará futuras normativas globais.

Para onde vamos?

Uma análise detalhada das alterações propostas põe em evidência que a EMA (European Medicines Agency) está a propor uma mudança de paradigma significativa quanto ao uso da tecnologia. As normativas atuais definem o que se deve cumprir, enquanto as novas atualizações entram ao detalhe de como se deve cumprir. Este é um passo em frente que condicionará, sem dúvida, o futuro das tecnologias utilizadas em ambientes GMP.

As atualizações do Capítulo 4, Anexo 11 e Anexo 22 refletem uma intenção clara de:

• Alinhar as expectativas regulamentares com um ambiente cada vez mais digitalizado.
• Reforçar a rastreabilidade e a integridade dos dados em todos os processos.
• Promover uma cultura de controlo baseada no risco, na colaboração e na evidência.
• Tudo com a finalidade de assegurar a qualidade dos produtos e, especialmente, a segurança do paciente.

Esta mudança de paradigma exige preparação, conhecimento técnico e capacidade de adaptação. As companhias deverão rever os seus procedimentos, redefinir a sua aproximação ao ciclo de vida dos dados e, sobretudo, contar com o aconselhamento adequado para traduzir estas novas exigências em práticas sustentáveis e auditáveis.

Tabla resumen de cambios normativos

Como preparar-se?

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