의약품 개발에 있어서 데이터 관리 전략은 최우선적으로 고려해야 할 사항이다. 대부분의 연구소는 일정 수준의 실험실 정보 관리 시스템(LIMS)를 가지고 있을 것이고, 제조 시설에서는 일정 수준의 소프트웨어 관리를 통해 품질 관리 및 데이터 수집이 가능하기 때문에, 연구원들은 장비, 실험, 제조법, 검체, workflow, 등에 대한 주요 data point들을 추적할 수 있다.

​이러한 데이터 중 구체적으로 예시를 하나 들자면 PLGA 기반 microsphere에 대한 optimal monomer ratio가 있을 것이다. 조성에 발생한 변화는 drug release rate를 어긋나게 할 수 있고 규정기준에 도달하지 못할 위험을 포함하여 심각한 영향을 야기할 수도 있다. 이처럼 매우 중요한 요소이기 때문에, microsphere 제조 시 중요 정보들을 모니터링하고 관리하는 연구자는 강렬한 데이터 관리 분야에 통달 되어 있다는 의미이다.

​데이터 수집 계획을 시험자들이 엄격하게 준수하도록 보장하는 것은 사람에 의한 실수를 줄이는데 있어서 큰 도움이 된다. 그러나 방대하며, 그리고 대부분 종류가 다양한 양의 데이터를 모니터링하고 관리한다는 것은 가장 성실한 데이터 연구원들에게 있어서도 쉬운 일은 아니다. 예를 들어, microsphere 제조에 있어서 조성뿐만 아니라 입도분포도(PSD), 입자의 형태, 균일성, 무균성, 등에도 신경을 써야한다.

​생분해성(biodegradable) microsphere는 항암 의약품 및 기타 다양한 치료에 있어서 적용 가능성이 보장된 전도유망한 약물 전달 후보이다. 이를 올바르게 formulation하여 최종 의약품의 효능을 보장하는 것은 매우 중요하다. 아직 제품의 품질을 이처럼 다양한 측정방식을 통하여 검증(validating)하는 것은 임상 단계에서는 매우 어려울 것으로 보이는데, 제조 절차 중 작업원이 수동으로 간섭(intervention)을 해야 하는 것이 있기 때문이다.

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Cleanroom Technology에서 원문 확인