Il futuro della Computerized Systems Validation (CSV)

Per più di due decenni, la Computerized Systems Validation (CSV) è stata una delle attività più dispendiose in termini di risorse nella produzione delle scienze della vita regolamentata. Il suo modello tradizionale si basava su test scriptati esaustivi, faldoni di documentazione firmata e sulla completa rivalidazione scatenata anche da piccole modifiche software. Quel modello è stato costruito per un'epoca diversa — in cui il software aziendale cambiava una volta ogni pochi anni. Quell'epoca è finita.

Le piattaforme cloud ora rilasciano aggiornamenti settimanali. I modelli di AI e machine learning evolvono continuamente, spesso senza un chiaro evento di versione che segni il cambiamento. Il futuro della CSV non è semplicemente un'evoluzione del vecchio modello. In larga parte, è lo smantellamento di esso.

Una manciata di recenti traguardi normativi mostra esattamente quanto velocemente si stia muovendo questo cambiamento:

1. Il 24 settembre 2025, il Center for Devices and Radiological Health (CDRH) e il Center for Biologics Evaluation and Research (CBER) della FDA hanno pubblicato congiuntamente la guida finale intitolata “Computer Software Assurance for Production and Quality System Software” (Docket No. FDA-2022-D-0795). Questo ha seguito una bozza pubblicata per la prima volta nel settembre 2022.

1. La guida “supersede Section 6” della precedente guida della FDA “General Principles of Software Validation”, ritirando formalmente l'approccio incentrato sulla CSV di quella sezione

1. La “ISPE GAMP® Guide: Artificial Intelligence” — un quadro di riferimento industriale di 290 pagine per la convalida di sistemi AI/ML in ambienti GxP, scritto da oltre 20 esperti del settore e accademici — è stato pubblicato nel “July 2025”

1. La “GAMP 5 Second Edition”, il principale framework di validazione basato sul rischio dell'industria, è stata aggiornata nel 2022 con nuovi appendici su AI/ML, cloud computing e sviluppo Agile — gettando le basi su cui l'industria ha passato gli ultimi tre anni a costruire

Da CSV a CSA: cosa è effettivamente cambiato?

Lo sviluppo centrale che sta plasmando il futuro della validazione è lo spostamento formale della FDA dalla Computer System Validation (CSV) alla Computer Software Assurance (CSA). Non si tratta di un esercizio di rebranding. È un vero cambiamento filosofico nel modo in cui i regolatori definiscono cosa significa realmente “validato” e ha conseguenze concrete su come i team di validazione impiegano tempo e budget.

La distinzione tra i due modelli si riduce a quattro differenze chiave:

1. La CSV dimostra la conformità attraverso il volume di documentazione. Il modello tradizionale richiedeva test scriptati esaustivi di ogni funzione software. Questo valeva indipendentemente dal fatto che quella funzione comportasse un rischio significativo per la sicurezza del paziente o la qualità del prodotto. La piena rivalidazione era effettivamente richiesta dopo quasi ogni modifica.
2. La CSA dimostra l'assicurazione attraverso un pensiero critico priorizzato per il rischio. Il nuovo modello chiede ai produttori di partire da una semplice domanda: a cosa serve realmente questo software? Da lì, i team valutano il rischio reale per la sicurezza del paziente e la qualità del prodotto, quindi indirizzano il rigore dei test di conseguenza. La FDA descrive questo come un approccio “risk-based” progettato per non essere più gravoso del necessario.
3. La CSV tratta ogni modifica software come ugualmente significativa. Storicamente, un aggiornamento minore dell'interfaccia e una modifica a un algoritmo critico hanno entrambi scatenato un onere di rivalidazione comparabile nella pratica classica della CSV.
4. La CSA scala lo sforzo di validazione in base alle conseguenze. Le funzioni a basso rischio — in particolare quelle basate su piattaforme commerciali già validate — possono essere assicurate tramite metodi a minore impatto, come test ad hoc o revisione della documentazione del fornitore. Le funzioni a rischio più alto continuano a ricevere test rigorosi e scriptati.

Una chiarificazione importante: La guida CSA della FDA non modifica il testo normativo sottostante. Il Quality System Regulation (21 CFR Part 820) e, per i farmaci, 21 CFR Parts 210/211 restano in vigore esattamente come scritti. Ciò che la CSA modernizza è la “filosofia e il metodo” che le aziende usano per dimostrare risultati di qualità GMP, non l'obbligo legale di dimostrarli.

La filosofia è cambiata.

La meccanica dell'applicazione effettiva è una questione molto più profonda.

→ Leggi: FDA Computer Software Assurance (CSA): Una guida definitiva per i leader farmaceutici

Cosa copre effettivamente la guida e cosa no?

Comprendere il futuro della CSV significa capire l'esatto ambito della guida della FDA di settembre 2025. I suoi confini contano tanto quanto il suo contenuto.

La guida si applica specificamente a:

1. Sistemi informatici e elaborazione automatizzata dei dati utilizzati nelle operazioni di produzione o qualità inclusi manufacturing execution systems, electronic document management systems e laboratory information systems
2. I produttori di dispositivi medici, in quanto ambito principale dichiarato della guida, emessa nell'ambito del Quality System Regulation (21 CFR Part 820)

La guida esplicitamente non si applica a:

1) Software-in-a-Medical-Device o Software-as-a-Medical-Device in cui il software stesso è il dispositivo regolamentato. Questi continuano a seguire percorsi separati di validazione del software del dispositivo e di sottomissione premessa al mercato.

2) I requisiti CGMP specifici per i farmaci come questione a sé stante. La FDA e gli osservatori del settore prevedono ampiamente un'applicazione parallela o estesa dei principi CSA ai sistemi di qualità farmaceutica. Alcune fonti del settore indicano l'inizio del 2026 come un periodo probabile per ulteriori azioni della FDA, sebbene ciò valga la pena di essere verificato contro l'indice di guida pubblicato dalla FDA man mano che diventa disponibile, piuttosto che considerarlo un fatto stabilito oggi.

Questa distinzione di ambito sta diventando più importante mentre i produttori implementano sistemi che fondono strumenti di produzione con funzionalità AI integrate. Sempre più spesso, la linea tra “quality system software” e “medical device software” non è più ovvia.

GAMP 5: Il quadro industriale che operacionalizza il cambiamento

In parallelo alla svolta normativa della FDA continua l’evoluzione di GAMP 5, Good Automated Manufacturing Practice, il quadro sviluppato da ISPE che la maggior parte delle aziende del settore life sciences utilizza per mettere in pratica la strategia di validazione. La Seconda Edizione di GAMP 5, pubblicata nel 2022, ha modernizzato il quadro originale per affrontare le tecnologie esatte che stanno rimodellando il futuro della CSV.

Gli aggiornamenti più rilevanti introdotti nella Seconda Edizione di GAMP 5 includono:

1. Nuovi appendici che trattano AI/ML, cloud computing e blockchain. Queste tecnologie erano in gran parte assenti nel quadro originale di GAMP 5. Ora dispongono di orientamenti dedicati alla validazione basati sul rischio.

1. Supporto esplicito per lo sviluppo Agile e iterativo. Il rigido ciclo di vita di validazione lineare a "V-model" non è più l’unico approccio accettato. Le metodologie iterative sono ora formalmente supportate per tutto il ciclo di vita del sistema.

1. Trattamento chiarito delle firme elettroniche nei workflow Agile. I requisiti formali per le firme elettroniche si applicano specificamente ai record disciplinati da regole predicate, non a ogni singolo passaggio di approvazione interno in un processo di sviluppo Agile.

1. Un quadro distinto per cloud e SaaS. Questo fornisce indicazioni pratiche sulla valutazione del rischio del fornitore cloud, sull’integrità dei dati in ambienti multi-tenant e sulle responsabilità di validazione una volta che l’infrastruttura risiede al di fuori del controllo diretto dell’azienda.

Nel luglio 2025, ISPE ha sviluppato ulteriormente questa base con una "GAMP Guide: Artificial Intelligence" dedicata — un framework di 290 pagine redatto da esperti che affronta esattamente ciò a cui la Seconda Edizione di GAMP 5 poteva solo accennare: come si valida un sistema il cui comportamento è plasmato continuamente dai dati, piuttosto che fissato al momento del rilascio?

Validare l’AI: la frontiera che il futuro della CSV deve risolvere

La sfida irrisolta più difficile nel futuro della validazione dei sistemi computerizzati è semplice da enunciare e difficile da risolvere: come si valida un sistema che non smette mai di cambiare? La logica tradizionale della validazione presume che un sistema, una volta testato e approvato, si comporti in modo identico fino a quando uno sviluppatore umano non introduce una modifica deliberata e documentata.

L’intelligenza artificiale e i modelli di machine learning infrangono quell’assunzione a livello strutturale. Nessun quadro di validazione ereditato è mai stato progettato per gestire questa realtà.

Le migliori pratiche emergenti per la validazione AI/ML, tratte dalla GAMP AI Guide 2025 di ISPE e rafforzate dall’attività di orientamento più ampia della FDA sull’AI includono:

1. Trattare i dati come deliverable validati a sé stanti. Il comportamento di un modello AI è inseparabile dai suoi dati di addestramento, quindi il ciclo di vita dei dati deve essere tracciato e validato insieme al software. Nel machine learning, la qualità dei dati e la qualità del modello non possono essere separate.

1. Applicare i principi di integrità dei dati (ALCOA+) ai dati di addestramento AI. I dataset di addestramento, le annotazioni e i passaggi di preprocessing devono essere attribuibili, leggibili, contemporanei, originali e accurati — con enfasi aggiunta su completezza, coerenza, durabilità e disponibilità.

1. Monitorare il drift del modello come attività di validazione continua. Piuttosto che un evento di approvazione una tantum, la validazione dell’AI richiede sempre più spesso un monitoraggio continuo delle prestazioni, per individuare il momento in cui il comportamento in campo di un modello diverge dalla sua baseline validata.

1. Allineare la gestione del rischio qualità ai quadri stabiliti. La guida ISPE fa esplicito riferimento a standard come ISO/IEC 42001:2023 per i sistemi di gestione dell’AI, inserendo la validazione dell’AI in un’infrastruttura di qualità internazionale riconosciuta anziché trattarla come qualcosa di completamente nuovo.

Conclusione: la validazione come assurance continua, non come evento unico

Il futuro della Computerized Systems Validation non è un futuro senza validazione. È un futuro in cui la validazione diventa proporzionata, continua e genuinamente informata dal rischio, piuttosto che riflessivamente esaustiva indipendentemente dalle reali poste in gioco.

Il passaggio dalla CSV alla CSA, formalizzato nella guidance finale della FDA di settembre 2025 e rafforzato dalla Seconda Edizione di GAMP 5 e dalla GAMP AI Guide 2025 di ISPE, mostra che l’apparato normativo e qualitativo del settore sta finalmente recuperando un panorama software che ha superato i modelli di validazione costruiti per governarlo.

Una cosa rimane costante anche mentre la metodologia si trasforma: lo scopo sottostante. La sicurezza del paziente, la qualità del prodotto e l’integrità dei dati sono non negoziabili. Le aziende che prospereranno veramente in questo nuovo scenario smetteranno di trattare la validazione come una casella da spuntare completata una volta al lancio e poi dimenticata.

Invece, la considereranno una disciplina continua, basata sul pensiero critico, sulla valutazione del rischio proporzionata e sull’assurance continua. Questa disciplina deve applicarsi con la stessa rigorosità a un modello AI che si auto-aggiorna come si applicava una volta a un software enterprise statico che girava silenziosamente in una server room.

CSV e CSA non sono termini intercambiabili.

Sapere esattamente dove uno finisce e l’altro inizia è la vera prova per i team di validazione.

→ Leggi: CSV vs CSA: Validazione dei sistemi informatici vs Software Assurance spiegati

Domande frequenti

1) Cosa sta guidando il passaggio dalla CSV alla CSA nelle industrie regolamentate?

Il passaggio dalla Computerized Systems Validation (CSV) alla Computer Software Assurance (CSA) è guidato dalla rapida evoluzione delle moderne tecnologie software, inclusi cloud platform, sviluppo Agile e intelligenza artificiale. Gli approcci CSV tradizionali spesso richiedevano una documentazione e test estesi indipendentemente dal rischio reale associato a una funzione software. La CSA introduce una metodologia più flessibile e basata sul rischio che concentra gli sforzi di validazione dove contano di più. Questo permette alle organizzazioni di mantenere la conformità migliorando l’efficienza e riducendo oneri di validazione non necessari.

2) In cosa si differenzia Computer Software Assurance (CSA) dalla CSV tradizionale?

La CSA enfatizza il pensiero critico e la valutazione del rischio piuttosto che fare affidamento principalmente sul volume della documentazione come prova di conformità. Invece di testare ogni funzione software con lo stesso livello di rigore, le organizzazioni valutano come un sistema influisce sulla qualità del prodotto e sulla sicurezza del paziente prima di determinare l'approccio di test appropriato. Le funzioni a rischio inferiore possono richiedere test meno formali, mentre le funzioni ad alto rischio continuano a ricevere una validazione completa. Questo approccio aiuta le aziende a concentrare le risorse sulle aree che hanno il maggiore potenziale impatto.

3) Perché l'intelligenza artificiale sta creando nuove sfide di convalida?

I sistemi di intelligenza artificiale e di machine learning possono evolvere continuamente in base ai nuovi dati, rendendoli fondamentalmente diversi dalle tradizionali applicazioni software. I metodi di convalida convenzionali presuppongono che il comportamento del software rimanga invariato fino a un aggiornamento documentato. I modelli di IA possono subire variazioni nelle prestazioni nel tempo a causa del model drift, richiedendo un monitoraggio continuo anziché una convalida una tantum. Di conseguenza, le organizzazioni devono sviluppare nuove strategie per garantire che i sistemi di IA rimangano affidabili, accurati e conformi per tutto il loro ciclo di vita.