Машинното обучение (МО) революционира биофармацевтичната индустрия, като позволява на производителите на лекарства да оптимизират своите процеси за развитие, производство и контрол на качеството. МО, което е специална форма на изкуствен интелект, включва компютърни програми, които учат да решават задачи или да разбират сложни системи без ясни инструкции. С въвеждането на повече данни, алгоритмите, задвижващи МО, стават по-ефективни и точни.
Един експерт в индустрията подчертава, че производителите трябва да разполагат с достатъчно данни за обучение, за да въведат МО във фабриката. Сензорите за процеса играят ключова роля в предоставянето на тези данни, особено във високо сложни клетъчни култури. Тези сензори трябва да бъдат достатъчно сложни, за да проследяват няколко параметъра в реално време. Освен това те трябва да бъдат без инвазивни, за да се предотврати замърсяването в биофармацевтичните процеси.
За да се справят с тези предизвикателства, учени от Университета на Мериленд, Балтиморски Каунти са разработили безинвазивен сензор за мониторинг на нивата на CO2 в клетъчната култура. Този сензор използва проникваема силиконова мембрана, за да измери скоростта на дифузията на газа, като изключва необходимостта от инвазивни семплиращи датчици.
Въпреки че наличието на данни за процеса в реално време може да бъде ограничено за новаторските процеси, МО все пак може да се прилага ефективно. Чрез комбинирането на данни от сензори с модели механистика, МО алгоритмите могат да бъдат обучени да оценяват критични качествени характеристики с ограничено количество данни. Например, изследователи са разработили метод, базиран на МО, който оценява чистотата, силата и качеството на протеините, използвайки само данни за налягане и UV профили.
Интеграцията на МО в биофармацевтичната индустрия има голям потенциал. При развитието и подобряването на алгоритмите за МО, те ще позволят на производителите да оптимизират процесите за мониторинг, да намалят нуждата от изследвания за контрол на качеството и да оптимизират производствената ефективност като цяло. Чрез използването на силата на изкуствения интелект/МО, биофармацевтичната индустрия е на път да постигне нови нива на иновации и успех.
Често задавани въпроси относно Машинното обучение в биофармацевтичната индустрия:
1. Какво е машинното обучение (МО) и как то трансформира биофармацевтичната индустрия?
Машинното обучение е специална форма на изкуствен интелект, при която компютърните програми учат да решават задачи или да разбират сложни системи без явни инструкции. В биофармацевтичната индустрия МО трансформира процесите за развитие, производство и контрол на качеството чрез анализ на големи количества данни.
2. Как МО става по-ефективно и точно?
С въвеждането на повече данни, алгоритмите задвижващи МО стават по-ефективни и точни. По-голямото количество налични данни, по-добре алгоритмите за МО могат да разберат моделите и да направят прогнози.
3. Защо достъпът до достатъчно данни за обучение е от съществено значение за производителите, за да приемат МО на фабричния парцел?
За да се използва МО ефективно, производителите трябва да имат достъп до достатъчно данни за обучение. Тези данни помагат на алгоритмите на МО да се учат и да правят точни прогнози. Без достатъчно данни алгоритмите може да не могат да обобщават и да предоставят точни резултати.
4. Как сензорите за процесите играят важна роля за предоставянето на данни за МО в биофармацевтичните процеси?
Сензорите за процесите са от съществено значение за предоставянето на данни в реално време, необходими за МО в биофармацевтичните процеси. Те помагат за проследяване на множество параметри и предоставят ценна информация за оптимизация и контрол на качеството.
5. Какви са предизвикателствата при използването на сензори за мониторинг на биофармацевтични процеси?
Сензорите, използвани за мониторинг, трябва да са достатъчно сложни, за да проследяват множество параметри в реално време. Те също трябва да бъдат безинвазивни, за да се предотврати замърсяването в биофармацевтичните процеси.
6. Какво е безинвазивният сензор, разработен от учени от Университета на Мериленд?
Учени от Университета на Мериленд са разработили безинвазивен сензор за мониторинг на нивата на CO2 в клетъчната култура. Този сензор използва проникваема силиконова мембрана, за да измери скоростта на дифузията на газа, като изключи необходимостта от инвазивни датчици.
7. Как МО може да се прилага ефективно, дори при ограничени данни за процеса в реално време?
Дори при ограничени данни за процеса в реално време, МО може да се прилага ефективно. Чрез комбинирането на данни от сензори с механистични модели, МО алгоритмите могат да бъдат обучени да оценяват критични качествени характеристики с ограничено количество данни. Това позволява оптимизация на процесите и контрол на качеството.
8. Какъв потенциал има интеграцията на МО в биофармацевтичната индустрия?
Интеграцията на МО в биофармацевтичната индустрия има голям потенциал. МО алгоритмите могат да оптимизират процесите за мониторинг, да намалят необходимостта от обширни изследвания за контрол на качеството и да оптимизират ефективността на производството като цяло. Това води до нови нива на иновации и успех в индустрията.
Ключови термини:
– Машинното обучение (МО): Специализирана форма на изкуствен интелект, където компютърни програми учат да решават задачи или да разбират сложни системи без явни инструкции.
– Биофармацевтична индустрия: Индустрията, посветена на разработката, производството и разпространението на биологични лекарства и фармацевтични продукти.
– Сензори: Устройства, които откриват и измерват физически величини или промени в околната среда.
– Безинвазивен: Техники или устройства, които не изискват вмъкване или проникване в тялото.
Предложени свързани връзки:
– Университет на Мериленд, Балтиморски Каунти
– Федералната агенция за храни и лекарства на САЩ
– Фармацевтичният журнал
The source of the article is from the blog lanoticiadigital.com.ar