Machine learning (ML) revolutioneert de biofarmaceutische industrie door fabrikanten van medicijnen in staat te stellen hun ontwikkelings-, productie- en kwaliteitscontroleprocessen te optimaliseren. ML, een gespecialiseerde vorm van kunstmatige intelligentie, houdt in dat computerprogramma’s leren taken op te lossen of complexe systemen te begrijpen zonder expliciete instructies. Naarmate er meer data wordt geïntroduceerd, worden de algoritmen die ML mogelijk maken efficiënter en nauwkeuriger.
Een expert uit de industrie benadrukt dat fabrikanten voldoende trainingsgegevens moeten hebben om ML op de fabrieksvloer te kunnen gebruiken. Procesensoren spelen hierbij een cruciale rol, vooral bij zeer complexe celculturen. Deze sensoren moeten geavanceerd genoeg zijn om meerdere parameters in realtime bij te houden. Bovendien moeten ze niet-invasief zijn om besmetting bij biofarmaceutische processen te voorkomen.
Om deze uitdagingen aan te pakken, hebben wetenschappers van de Universiteit van Maryland, Baltimore County een niet-invasieve sensor ontwikkeld om CO2-niveaus in celculturen te monitoren. Deze sensor maakt gebruik van een doorlaatbaar siliconen membraan om de diffusiesnelheid van het gas te meten, waardoor de noodzaak voor invasieve bemonsteringshardware wordt geëlimineerd.
Hoewel de beschikbaarheid van real-time procesgegevens mogelijk beperkt is voor nieuwe processen, kan ML nog steeds effectief worden toegepast. Door sensorgegevens te combineren met mechanismemodellen kunnen ML-algoritmen worden getraind om kritieke kwaliteitsattributen te beoordelen met beperkte hoeveelheden gegevens. Zo hebben onderzoekers een op machine learning gebaseerde methode ontwikkeld die de zuiverheid, potentie en kwaliteit van eiwitten beoordeelt met behulp van alleen druk- en UV-profielen.
De integratie van ML in de biofarmaceutische industrie heeft enorme potentie. Naarmate ML-algoritmen blijven evolueren en verbeteren, zullen ze fabrikanten in staat stellen procesbewaking te stroomlijnen, de behoefte aan uitgebreide kwaliteitscontroletests te verminderen en de algehele productie-efficiëntie te optimaliseren. Door de kracht van AI/ML te benutten, staat de biofarmaceutische industrie op het punt nieuwe niveaus van innovatie en succes te bereiken.
Veelgestelde vragen over Machine Learning in de Biofarmaceutische Industrie:
1. Wat is machine learning (ML) en hoe revolutioneert het de biofarmaceutische industrie?
Machine learning is een gespecialiseerde vorm van kunstmatige intelligentie waarbij computerprogramma’s taken leren oplossen of complexe systemen begrijpen zonder expliciete instructies. In de biofarmaceutische industrie revolutioneert ML de ontwikkelings-, productie- en kwaliteitscontroleprocessen door middel van de analyse van grote hoeveelheden data.
2. Hoe wordt ML efficiënter en nauwkeuriger?
Naarmate er meer data wordt geïntroduceerd, worden de algoritmen die ML mogelijk maken efficiënter en nauwkeuriger. Hoe groter de dataset, hoe beter de ML-algoritmen patronen kunnen begrijpen en voorspellingen kunnen doen.
3. Waarom is toegang tot voldoende trainingsgegevens cruciaal voor fabrikanten om ML op de fabrieksvloer te kunnen gebruiken?
Om ML effectief te kunnen benutten, hebben fabrikanten toegang nodig tot voldoende trainingsgegevens. Deze gegevens helpen ML-algoritmen te leren en nauwkeurige voorspellingen te doen. Zonder voldoende gegevens kan het zijn dat de algoritmen niet goed kunnen generaliseren en nauwkeurige inzichten kunnen bieden.
4. Op welke manier spelen procesensoren een cruciale rol bij het leveren van gegevens voor ML in biofarmaceutische processen?
Procesensoren zijn essentieel voor het leveren van realtime gegevens die nodig zijn voor ML in biofarmaceutische processen. Ze helpen bij het bijhouden van meerdere parameters en leveren waardevolle informatie voor optimalisatie en kwaliteitscontrole.
5. Wat zijn de uitdagingen bij het gebruik van sensoren voor het bewaken van biofarmaceutische processen?
Sensoren die worden gebruikt voor monitoring moeten geavanceerd genoeg zijn om meerdere parameters in realtime bij te houden. Ze moeten ook niet-invasief zijn om besmetting bij biofarmaceutische processen te voorkomen.
6. Wat is de niet-invasieve sensor die is ontwikkeld door wetenschappers aan de Universiteit van Maryland?
Wetenschappers aan de Universiteit van Maryland hebben een niet-invasieve sensor ontwikkeld om CO2-niveaus in celculturen te monitoren. Deze sensor maakt gebruik van een doorlaatbaar siliconen membraan om de diffusiesnelheid van het gas te meten, waardoor de noodzaak voor invasieve bemonsteringshardware wordt geëlimineerd.
7. Hoe kan ML effectief worden toegepast, zelfs met beperkte realtime procesgegevens?
Zelfs met beperkte realtime procesgegevens kan ML effectief worden toegepast. Door sensorgegevens te combineren met mechanismemodellen kunnen ML-algoritmen worden getraind om kritieke kwaliteitsattributen te beoordelen met beperkte hoeveelheden gegevens. Dit maakt optimalisatie van processen en kwaliteitscontrole mogelijk.
8. Welk potentieel heeft de integratie van ML in de biofarmaceutische industrie?
De integratie van ML in de biofarmaceutische industrie heeft enorme potentie. ML-algoritmen kunnen procesbewaking stroomlijnen, de behoefte aan uitgebreide kwaliteitscontroletests verminderen en de algehele productie-efficiëntie optimaliseren. Dit leidt tot nieuwe niveaus van innovatie en succes in de industrie.
Belangrijke termen:
– Machine learning (ML): Een gespecialiseerde vorm van kunstmatige intelligentie waarbij computerprogramma’s taken leren oplossen of complexe systemen begrijpen zonder expliciete instructies.
– Biofarmaceutische industrie: De industrie die zich bezighoudt met de ontwikkeling, productie en distributie van biologische geneesmiddelen en farmaceutische producten.
– Sensoren: Apparaten die fysieke hoeveelheden of veranderingen in de omgeving detecteren en meten.
– Niet-invasief: Technieken of apparaten die geen inbreng of doorboring van het lichaam vereisen.
Voorgestelde gerelateerde links:
– Universiteit van Maryland, Baltimore County
– Food and Drug Administration (FDA) van de VS
– The Pharmaceutical Journal
The source of the article is from the blog procarsrl.com.ar