L’identificazione e i test farmacologici assistiti dall’IA sono in aumento nel settore farmaceutico, con tutti gli occhi puntati sull’accuratezza e sulla rapidità del go-to-market. Cosa succede se si combinano l’IA e la tecnologia analitica di processo (PAT)? Possiamo davvero aspettarci processi più snelli e impianti di produzione di farmaci su piccola scala?
Le vaccinazioni contro il Covid-19 e le tecnologie farmaceutiche innovative bastae sull’mRNA hanno aumentato le aspettative rispetto ai tempi di commercializzazione dei farmaci.
Questoha anche alzato l’asticella della fiducia nel settore Life Science e nella sua capacità di sfruttare l’IA . Con l’AI che ha già avuto un enorme impatto, i riflettori sono ora puntati sui processi di produzione dei farmaci. L’IA può favorire l’identificazione e la sperimentazione rapida di nuovi farmaci o di tecniche diagnostiche come la tecnologia analitica di processo (PAT) utilizzata nella produzione.
L’impiego della tecnologia AI in combinazione con la PAT potrebbe avere un impatto notevole sull’ingegneria farmaceutica ed enormi implicazioni per le dimensioni, l’ubicazione e la gestione degli impianti di produzione farmaceutica.
Cosa può fare la PAT per il settore farmaceutico?
La PAT migliora la comprensione dei processi, aumenta l’efficienza e garantisce la qualità della produzione. Il monitoraggio e il controllo delle condizioni in tempo reale consentono di raccogliere una grande quantità di dati per supportare l’analisi e aiutare a identificare le opportunità di miglioramento.
La PAT consente di analizzare i campioni durante l’intero processo di produzione farmaceutica, anziché a fine ciclo. Le regolazioni e le correzioni rapide del lotto consentono di risparmiare tempo, spese e sprechi.
Gli elevati livelli di automazione consentono ai produttori farmaceutici di ridurre le esigenze fisiche del personale e di ridurre gli errori umani. La capacità di effettuare test e monitoraggi continui aumenta inoltre la fiducia dei consumatori. Potrebbe, inoltre, accelerare il lungo processo di approvazione dei farmaci e consentire aggiustamenti rapidi ed efficienti per soddisfare i diversi requisiti normativi in tutto il mondo.
In che modo l’IA aumenterà la popolarità della PAT?
Il ritardo nell’adozione della PAT all’interno del settore potrebbe essere dovuto all’inerzia e alla riluttanza a cambiare quando i processi attuali soddisfano le aspettative. Potrebbero anche esserci preoccupazioni circa le diverse competenze richieste al personale operativo o la necessità di effettuare test più approfonditi e a lungo termine per dimostrare i risultati.
L’intelligenza artificiale potrebbe far cambiare marcia all’adozione del sistema grazie alla possibilità di eseguire rapidamente modelli e test approfonditi per confermarne l’efficacia. Ciò contribuirà a costruire l’insieme di ricerche e risultati, incoraggiando la fiducia e dimostrando l’impatto che potrebbe avere su tutti i processi legati ai farmaci.
Il miglioramento continuo degli strumenti PAT riduce la necessità di operatori altamente specializzati e riduce i costi di investimento per i produttori che intendono implementare il PAT.
L’intelligenza artificiale potrebbe essere un catalizzatore, con i dati generati analizzati da algoritmi di apprendimento automatico, con conseguente miglioramento continuo del prodotto e dell’efficienza del processo di produzione.
Nuovi modelli: Raggiungeremo una produzione farmaceutica più snella e su piccola scala?
L’eliminazione dei processi superflui potrebbe facilmente portare a stabilimenti più snelli e con un’impronta molto più piccola rispetto agli attuali impianti di produzione. I processi standardizzati potrebbero portare a impianti farmaceutici su piccola scala situati in località remote, dove i farmaci possono essere prodotti su ordinazione. Grazie alla riduzione della necessità di intervento umano, invece di essere spediti da un grande sito centrale, la produzione di farmaci potrebbe seguire il modello delle organizzazioni caritatevoli globali con unità nei paesi pronte a intervenire in caso di emergenza o il modo in cui piccoli impianti di trattamento delle acque reflue localizzati in regioni vulnerabili migliorano le condizioni igienico-sanitarie e l’approvvigionamento idrico.
La riduzione dell’ingombro e i minori vincoli di ubicazione potrebbero avere un impatto significativo sulla progettazione degli impianti di produzione, sulla strategia immobiliare e sui costi operativi. E potrebbe anche sostenere gli obiettivi di sostenibilità.
Trasformare gli uffici in produttori farmaceutici modulari
Deerns aiuta i clienti dei data centre a esplorare il potenziale delle sedi più piccole e periferiche. Questo know-how può essere esportato anche nel settore delle scienze biologiche? Il miglioramento del processo di produzione farmaceutica potrebbe segnare l’abbandono di enormi impianti di produzione? Da tempo si parla del potenziale di riconversione di edifici per uffici sfitti in strutture per le scienze biologiche (o data center).
Deerns comprende l’impatto di questi sviluppi sui progetti di ingegneria, sulla strategia immobiliare e, in ultima analisi, sui vostri profitti. Se la PAT porta a un ridimensionamento dei requisiti di ingombro degli impianti di produzione, questo potrebbe essere il momento in cui le aziende farmaceutiche, in particolare quelle più recenti e agili, si trasferiscono in aree più urbaneUn processo più semplice e standardizzato aumenta anche il potenziale per la progettazione e la creazione di impianti di produzione modulari. La produzione fuori sede e l’installazione nel luogo richiesto potrebbe essere un grande passo verso un modello hub and spoke e un approccio più flessibile per la produzione di farmaci.
L’impatto di una combinazione di AI e PAT sui modelli di produzione farmaceutica potrebbe essere rivoluzionario. Non possiamo permetterci di stare a guardare i progressi dell’IA nella ricerca e nello sviluppo dei farmaci e poi chiederci come faremo a recuperare il ritardo nella realtiva produzione .
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