实施机器学习工具,用于对工艺染色学单元运行过程的持续过程验证.
Anupa Anupa1, Naveen G Jesubalan1, Rishika Trivedi2
1School of Interdisciplinary Research, Indian Institute of Technology Delhi, New Delhi, India.
本研究介绍了在生物制药制造中使用先进分析技术进行持续过程验证 (CPV) 的策略. 它展示了实时监测和控制阴离子交换染色学,确保产品质量的一致性,并使工业4.0的采用.
科学领域:
- 生物制药制造业 生物制药制造业
- 过程分析技术 (PAT) 是一种分析技术.
- 工业4.0 工业4.0 工业4.0 工业4.0 工业4.0 是一个
背景情况:
- 生物制药行业正在整合工业4.0技术,由AI和ML驱动.
- 美国FDA的指导方针规定了三阶段的过程验证:设计,合格和持续过程验证 (CPV).
- 实施CPV对于确保持续的生物制药生产质量至关重要.
研究的目的:
- 提出并展示一种在阴离子交换染色学 (CEX) 中实现CPV的策略.
- 为了利用实时数据分析进行流程监控和控制.
- 促进生物制药行业向工业4.0的过渡.
主要方法:
- 使用统计过程控制 (SPC) 图表,从内置传感器 (pH,导电率,紫外线,压力) 获得实时数据.
- 综合拉曼光谱和近红外 (NIR) 光谱用于关键质量属性 (CQA),如电荷变量组成和度.
- 开发了一个基于Python的实时数据分析和偏差响应程序,包括用于PAT工具的深度神经网络 (DNN) 模型.
主要成果:
- 为NIR和拉曼光谱学开发的PAT模型实现了R2值>0.90,表明了统计学意义.
- 通过使用拉曼光谱来证明CEX化物电荷变体组成的控制策略.
- 在CEX负载的故意扰动导致一致的负载变体组成 (酸性~20%,主要~62%,基本~18%).
结论:
- 先进的数据分析,软传感器和适当的分析器使有效的CPV成为可能.
- 拟议的战略支持生物制药行业实施工业4.0.
- 实时监测和控制CEX操作,确保产品质量和工艺稳定性的一致性.
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