La identificación y las pruebas farmacológicas asistidas por IA están en auge en el sector farmacéutico, con el objetivo puesto en la precisión y la rápida salida al mercado. ¿Qué ocurre si se combinan IA y tecnología analítica de procesos (PAT)? ¿Podemos esperar procesos más ágiles y fábricas de medicamentos a pequeña escala?
Las vacunas contra la Covid-19 y la tecnología farmacéutica innovadora, como el ARNm, han aumentado las expectativas para acelerar la comercialización de medicamentos.
Estos avances también han ayudado a aumentar el nivel de confianza en el sector de las ciencias de la vida y en su capacidad de aprovechar la IA. Con el gran impacto actual de la inteligencia artificial, ahora la atención se centra en los procesos de fabricación de medicamentos. La IA puede impulsar la rápida identificación y experimentación de nuevos medicamentos o técnicas de diagnóstico, como la tecnología analítica de procesos (PAT) utilizada en fabricación.
Aplicar IA en combinación con PAT podría tener un gran impacto en la ingeniería farmacéutica y enormes implicaciones en cuanto a dimensiones, ubicación y gestión de las instalaciones de fabricación de productos farmacéuticos.
¿Qué puede aportar PAT a la producción farmacéutica?
PAT facilita la comprensión de los procesos, aumenta la eficiencia y garantiza la calidad de los resultados. La supervisión y el control de las condiciones en tiempo real permiten recopilar grandes cantidades de datos para apoyar el análisis y ayudar a identificar oportunidades de mejora.
También permite el análisis de muestras a lo largo de todo el proceso de fabricación de productos farmacéuticos, en lugar de tener que hacerlo al final del ciclo. Los rápidos ajustes y correcciones en el proceso de producción permiten ahorrar tiempo y gastos, y reducen la generación residuos.
Unos altos niveles de automatización permiten a los fabricantes farmacéuticos reducir la intervención física de sus empleados y, por lo tanto, disminuir los errores humanos. La capacidad de realizar pruebas y controles continuos se traduce también en un aumento de la confianza de los consumidores. También podría acelerar el largo proceso de autorización de los medicamentos y permitir ajustes rápidos y eficientes para cumplir los distintos requisitos normativos en todo el mundo.
¿Cómo aumentará la IA la popularidad de PAT?
El retraso en la adopción de PAT en el sector podría deberse a la inercia y a la falta de voluntad de cambio cuando los procesos actuales ya cumplen las expectativas. También podría haber preocupación por las cualificaciones necesarias para el personal operativo o la necesidad de realizar más pruebas a largo plazo para demostrar los resultados.
La IA podría cambiar esta tendencia gracias a la rápida ejecución de modelos y pruebas exhaustivas para confirmar su eficacia. Esto contribuiría a aumentar el número de investigaciones y resultados, fomentando la confianza y demostrando el impacto que podría tener en todos los procesos relacionados con los medicamentos.
La mejora continua de las herramientas PAT reduce la necesidad de operadores altamente especializados y disminuye los gastos de capital de los fabricantes que se plantean la implantación de PAT.
La IA podría ser un catalizador a lo largo de todo el proceso con los datos generados analizados por algoritmos de aprendizaje automático, lo que se traduciría en una mejora continua del producto y de la eficiencia del proceso de producción.
Nuevos modelos: producción más eficiente y a pequeña escala
La estandarización y la eliminación de procesos superfluos fácilmente podría dar lugar a plantas de producción más pequeñas y ubicadas en lugares remotos donde los medicamentos podrían fabricarse por encargo. Al reducir la necesidad de intervención humana, en lugar de hacerse desde una gran planta central, la fabricación de fármacos podría seguir el modelo de las organizaciones benéficas mundiales, con unidades en diferentes países, listas para un despliegue de emergencia. Del mismo modo en que las pequeñas plantas de tratamiento de aguas residuales, localizadas en regiones vulnerables, mejoran el saneamiento y el suministro de agua.
La reducción de las limitaciones en cuanto a la ubicación de las plantas de producción, así como del tamaño de éstas, podría tener un impacto significativo en su diseño, en la estrategia inmobiliaria y en los costes operativos. Además, podría ser beneficiosa en cuanto a objetivos de sostenibilidad.
Reconversión de oficinas en fábricas farmacéuticas modulares
Deerns ayuda a sus clientes de centros de datos a explorar el potencial de ubicaciones más pequeñas y periféricas. ¿Se podría aplicar también a las ciencias de la vida? ¿Podría la mejora del proceso de producción farmacéutica suponer un alejamiento de las grandes plantas de producción? Hace tiempo que se habla de la posibilidad de reconvertir edificios de oficinas vacíos en instalaciones de ciencias de la vida (o centros de datos).
Deerns es consciente del impacto de esta evolución en los proyectos de ingeniería, la estrategia inmobiliaria y, en última instancia, los resultados de tu empresa. Si PAT facilita la reducción de las necesidades de espacio de las plantas de producción, podríamos empezar a ver el traslado de empresas farmacéuticas a zonas urbanas.
Además, un proceso más sencillo y estandarizado también aumenta el potencial para el diseño y la creación de plantas modulares. La fabricación fuera de las instalaciones o la ubicación de plantas en lugares donde sea necesario podría suponer un paso hacia un modelo de distribución más flexible para la fabricación de medicamentos.
El impacto de una combinación de IA y PAT en los modelos de fabricación farmacéutica podría ser revolucionario. No nos podemos permitir el lujo de quedarnos de brazos cruzados mientras avanza la IA en la investigación y el desarrollo de fármacos para, más adelante, preguntarnos cómo nos podemos poner al día en la fabricación de medicamentos.
