Terug naar insights

Kleinschalige productie van geneesmiddelen met AI & PAT

Identificatie en testen van geneesmiddelen met AI is sterk in opkomst in de farmaceutische industrie, met de nadruk op nauwkeurigheid en een snelle ‘time to market’. Maar wat als we AI combineren met procesanalytische technologie (PAT)? Kunnen we dan efficiëntere processen en kleinschaligere productiefaciliteiten voor geneesmiddelen realiseren?

De verwachtingen voor snellere commercialisering zijn toegenomen door de standaarden die zijn gezet met de Covid-19-vaccinaties en baanbrekende technologieën zoals mRNA.

Deze ontwikkelingen hebben ook het vertrouwen in de biowetenschappelijke sector en het vermogen om AI effectief in te zetten versterkt. Door de impact van AI, is de aandacht nu gericht op de productieprocessen van geneesmiddelen. AI kan de snelle identificatie en het testen van nieuwe geneesmiddelen of diagnosetechnieken, zoals procesanalytische technologie (PAT) die in productieprocessen wordt gebruikt, bevorderen.

Het gebruik van AI-technologie in combinatie met PAT kan een grote impact hebben op de farmaceutische techniek en aanzienlijke gevolgen hebben voor de omvang, locatie en het beheer van farmaceutische productiefaciliteiten.

Hoe kan PAT bijdragen aan de farmaceutische industrie?

PAT zorgt voor beter inzicht in de processen, verhoogt de efficiëntie en waarborgt de kwaliteit van de output. Door omstandigheden in realtime te monitoren en te controleren, kunnen grote hoeveelheden gegevens worden verzameld om analyses te ondersteunen en verbeterpunten te identificeren.

PAT maakt het mogelijk om gedurende het hele farmaceutische productieproces monsters te analyseren, en niet alleen aan het einde van de cyclus. Hierdoor kunnen aanpassingen snel worden doorgevoerd, wat tijd en kosten bespaart.

Met automatisering kunnen farmaceutische fabrikanten de fysieke belasting van personeel verminderen en menselijke fouten beperken. Continu testen en controleren vergroot daarnaast het vertrouwen van de consument. Bovendien kan het de lange goedkeuringsprocessen voor medicijnen versnellen en maakt het flexibele aanpassingen mogelijk om wereldwijd te voldoen aan de verschillende wettelijke eisen.

Hoe kan AI bijdragen aan de populariteit van PAT?

Dat PAT nog maar weinig gebruikt wordt binnen de industrie, kan te wijten zijn aan inertie en onwil om te veranderen zolang de huidige processen voldoen. Het is ook mogelijk dat men zich zorgen maakt over de benodigde vaardigheden van het personeel en de noodzaak van uitgebreide en langdurige tests om de resultaten te bevestigen. AI kan dit proces versnellen door snel uitgebreide modellering en tests uit te voeren om de effectiviteit te bevestigen. Dit zal zorgen voor meer onderzoek en resultaten, het vertrouwen vergroten en de impact laten zien op alle processen die met geneesmiddelen te maken hebben.

Voortdurende verbetering van PAT-tools vermindert de behoefte aan zeer gespecialiseerde operators en verlaagt de CapEx voor fabrikanten die de implementatie van PAT overwegen.

AI kan overal als katalysator dienen, waarbij de gegenereerde gegevens worden geanalyseerd door machine learning-algoritmen. Dit leidt tot voortdurende verbeteringen van het product en een efficiënter productieproces.

Nieuwe modellen: Efficiënte & kleinschalige farmaceutische productie?

Het elimineren van overbodige processen kan resulteren in efficiënte fabrieken met een veel kleinere voetafdruk dan de huidige productiefaciliteiten. Gestandaardiseerde processen kunnen kleinschalige farmaceutische fabrieken op afgelegen locaties mogelijk maken, waar medicijnen op aanvraag worden geproduceerd. Met minder menselijke tussenkomst en lokale productie in plaats van verzending vanuit een centrale locatie, kunnen medicijnen worden geproduceerd naar het voorbeeld van wereldwijde liefdadigheidsinstellingen die noodhulp bieden, of zoals lokale afvalwaterzuiveringsinstallaties de sanitatie en watervoorziening in kwetsbare regio’s verbeteren.

Een kleinere voetafdruk en minder locatiebeperkingen kunnen het ontwerp van productiefaciliteiten, vastgoedstrategieën en bedrijfskosten aanzienlijk beïnvloeden. En kunnen tegelijkertijd de duurzaamheidsdoelstellingen ondersteunen.

Kantoren herbestemmen tot modulaire farmaceutische fabrieken

Deerns helpt datacenterklanten bij het verkennen van kleinere, perifere locaties. Kunnen we in de biowetenschappen vergelijkbare voordelen behalen? Zou het verbeteren van het farmaceutische productieproces kunnen betekenen dat we afstappen van enorme productiefabrieken? Er is al lang sprake van de mogelijkheid om leegstaande kantoorgebouwen te herbestemmen tot life sciences-faciliteiten (of datacenters).

Deerns begrijpt de impact van deze ontwikkelingen op technische projecten, vastgoedstrategieën en uiteindelijk uw bedrijfsresultaat. Als Process Analytical Technology (PAT) zorgt voor een kleiner vloeroppervlak van productiefabrieken, kunnen farmaceutische bedrijven, vooral de nieuwe en flexibele spelers, naar stedelijke gebieden verhuizen.

Eenvoudigere, meer gestandaardiseerde processen vergroten ook de mogelijkheden voor het ontwerpen en bouwen van modulaire productiefabrieken. Productie en installatie op locatie kunnen een belangrijke stap zijn richting een hub-and-spoke-model en een flexibelere benadering van medicijnproductie.

De combinatie van AI en PAT kan een baanbrekende impact hebben op farmaceutische productiemodellen. We kunnen het ons niet veroorloven om passief toe te kijken naar de voortgang van AI in het geneesmiddelenonderzoek en -ontwikkeling, om vervolgens te proberen de achterstand in de productie in te halen.

Let’s talk

Rui Dinis

UK Life Science Lead - Associate Director

Array