Acelerando el ritmo de desarrollo y producción de vacunas

La empresa farmacéutica GSK está colaborando con Siemens, experto en digitalización, y ATOS, especialista en IT, para optimizar su proceso de desarrollo y producción de vacunas. Una de las principales ventajas de la digitalización de todo el proceso es que se espera que el tiempo de desarrollo de las vacunas sea mucho menor, lo que permitirá que lleguen antes a la población y con una calidad óptima.

Las vacunas ayudan a protegerse contra las enfermedades y son una de las medidas sanitarias preventivas más importantes y eficaces que existen. El principio en el que se basa la vacunación es reforzar las defensas inmunitarias del propio individuo: las vacunas exponen al organismo a una cantidad mínima de derivados de patógenos. El sistema inmunitario responde desarrollando las células inmunitarias adecuadas y almacena estas células protectoras como una especie de ‘memoria inmunológica’. El paciente vacunado no sólo adquiere protección contra la enfermedad gracias a la vacunación, sino que, en algunos casos, las elevadas tasas de vacunación entre la población general dificultan la propagación de los agentes patógenos (lo que se denomina inmunidad colectiva), lo que en última instancia puede incluso dar lugar a su desaparición.

El largo camino del desarrollo de vacunas

El desarrollo de vacunas suele ser un proceso costoso y largo. Siempre empieza con la biología: muestras vivas o secuencias genéticas del patógeno. Los investigadores empiezan analizando los componentes que son especialmente importantes y determinan así dónde podría ser eficaz una respuesta inmunitaria. Esto puede llevar hasta varios años, pero es crucial para el proceso de desarrollo de la vacuna y va seguido de una serie de rigurosas fases de prueba para confirmar la seguridad y eficacia de la vacuna candidata. Si se demuestra la protección que proporciona la vacuna y su seguridad, la empresa fabricante puede solicitar su registro.

 Paralelamente, la empresa desarrolla el método para producir la vacuna de forma eficaz y robusta. Es una fase larga que requiere muchos experimentos. Comienza en el laboratorio a pequeña escala: Se diseña el proceso, se generan conocimientos científicos para comprender el impacto de todos los parámetros del proceso en la calidad del producto. A continuación, el proceso se amplía en una planta piloto para comprobar su solidez antes de trasladarlo a la planta de fabricación. Finalmente, la planta de fabricación se prepara para la producción en serie y establece las instalaciones de producción adecuadas.

La digitalización como factor de aceleración

Típicamente, el desarrollo de vacunas suele progresar en múltiples nichos, cada uno digitalizado hasta cierto punto en su propio entorno, pero con pocas conexiones entre ellos. A menudo, un grupo depende de la finalización del trabajo de otro equipo para poder acceder a los datos. Aquí es donde hay potencial de optimización. Poder considerar el proceso en su conjunto y digitalizar toda la cadena de valor representaría una mejora significativa: permitiría un acceso más fácil y temprano a los resultados, una retroalimentación más rápida y completa, una mayor capacidad para predecir y compartir los resultados y una mejor supervisión de todo el proceso. Gracias a su innovadora cartera de soluciones de Digital Enterprise -que abarca desde el diseño del producto (es decir, el desarrollo de la vacuna y la fabricación del principio activo (procesamiento primario) hasta la fabricación del propio fármaco (procesamiento secundario)-, Siemens ha colaborado con GSK para desarrollar un concepto innovador denominado "gemelo digital", que combina los mundos virtual y real en un bucle cerrado. Gracias al gemelo digital, que es una representación virtual de lo real, es posible probar las fases del proceso y obtener información en un entorno virtual desde el primer momento. Al conectar el gemelo digital a un proceso en marcha, predice el rendimiento del proceso, anticipa cualquier desviación y conduce al control de vuelta a la producción óptima. Esto permite desarrollar vacunas más rápidamente y producirlas siempre con la mejor información disponible. Además, contribuye a garantizar un suministro fiable. Los datos obtenidos de las fabricaciones reales retroalimentan con aprendizaje automático a los modelos, el "cerebro" del gemelo digital, y así ayudan a optimizar tanto el gemelo digital como los productos y procesos desde una fase temprana.

Gemelos del proceso global

Cada día, GSK fabrica alrededor de dos millones de dosis de vacunas, lo que le convierte en uno de los mayores proveedores del mundo. Ahora GSK está recurriendo a la digitalización para ayudar a acelerar los procesos: en colaboración con Siemens, pretende crear e introducir gemelos digitales de todo el proceso de fabricación para todas las nuevas vacunas. En otras palabras, los gemelos digitales del producto, la producción y el rendimiento estarán vinculados entre sí. Los gemelos digitales ofrecen un valor añadido especialmente alto en los procesos biológicos, o en los casos en los que hay que comprender mejor elementos concretos como los modelos físicos, que es el caso en el proceso de las vacunas. La gestión de la calidad mejorará gracias al uso de sensores blandos y tecnología analítica de procesos (PAT).

Estudio de caso: fabricación de adyuvantes

GSK utiliza adyuvantes en la fabricación de sus vacunas, que son aditivos que potencian la respuesta inmunitaria. Esto puede desempeñar un papel esencial para ayudar a proteger a las personas con sistemas inmunitarios más débiles (por ejemplo, adultos mayores o personas inmunodeprimidas) y puede ayudar a reducir el volumen de antígeno necesario para cada dosis de vacuna, lo que permite suministrar más dosis de la vacuna cuando la demanda es alta. Como primera aplicación para probar el gemelo digital, GSK, Siemens y ATOS han desarrollado un gemelo digital de prueba de concepto específico para el desarrollo y la fabricación de tecnologías de adyuvantes, en el que ATOS aporta su experiencia en infraestructura IT, consultoría, integración y ciencia de datos, Siemens su experiencia en Digital Enterprise y GSK el caso empresarial, los datos y su experiencia en modelización de productos y procesos.

Para la simulación, primero hubo que descifrar la "caja negra" de las partículas de los adyuvantes. Utilizando modelos mecánicos e inteligencia artificial (IA), se desarrollo un modelo híbrido para simular y supervisar el proceso. De este modo, el gemelo digital vincula los parámetros del proceso con la calidad del adyuvante. Los sensores y la tecnología analítica de procesos (PAT) proporcionan información que alimenta al gemelo para predecir la calidad del producto. Cualquier desviación de la calidad óptima se anticipa y el gemelo actúa sobre los parámetros del proceso para rectificar y cumplir los requisitos previstos. Este gemelo digital se basa, por tanto, en la simulación, la inteligencia artificial, la automatización y el PAT. Para ello se utilizan varias soluciones de software:

El PAT lo proporciona SIMATIC SIPAT, que garantiza una transparencia de datos completa desde el desarrollo del producto y realimenta el proceso con los datos correlacionados con los resultados analíticos obtenidos. El TIA Portal (TIA son las siglas de Totally Integrated Automation, automatización totalmente integrada) integra hardware, software y servicios que facilitan el acceso completo a todo el sistema de automatización digitalizado y constituyen la base del proceso de ingeniería utilizado en la implementación. Se utilizó software de simulación para el modelado y la visualización del proceso. El proceso también se apoya en el aprendizaje automático. El factor tiempo, sin embargo, supuso un reto importante para la simulación de adyuvantes.

Dado que la simulación de las partículas de los adyuvantes requiere muchos cálculos, el proceso de cálculo puede durar varias horas. Esto supone un problema para la interacción en tiempo real entre el gemelo digital y el mundo real. Por ello, los socios del proyecto extrajeron el proceso aquí ilustrado y lo simularon mediante dinámica de flujos computacional (CFD). Esto les permitió generar y guardar por adelantado archivos de simulación para todo tipo de casos. En combinación con los datos del Diseño de Experimentos (DoE) y el aprendizaje automático, esto les da la capacidad de predecir las partículas de adyuvantes que se crearán con cada cambio en los parámetros críticos. Como resultado, el modelo es capaz de trabajar en tiempo real. Los gemelos digitales de los siguientes procesos parciales se desarrollarán a medida que avance el proyecto.

Con los gemelos digitales, ahora es posible recopilar datos para comprender exactamente lo que ocurre en tiempo real durante la producción de vacunas, lo que permite optimizar las operaciones. No sólo permite supervisar procesos complejos, sino también predecir cómo les afectarían los cambios. Permite a los investigadores realizar simulaciones en cuestión de horas en lugar de construir plantas de ensayo. Este nuevo modelo -basado en inteligencia artificial, técnicas de aprendizaje automático y modelos predictivos y prescriptivos- aporta nuevos conocimientos para el desarrollo y el control total del proceso de producción de vacunas. Permite un proceso más robusto, que mejora la calidad del producto y, en última instancia, ayuda a suministrar más vacunas con mayor rapidez a quienes las necesitan.

Vertical de Pharma en Siemens AG. 

Traducción es de César Platero

Vertical Pharma en Siemens España

----

Este artículo aparece publicado en el nº 546 de Automática e Instrumentación págs. 40 a 42.