製薬業界では、市場投入までの時間を短くすることで命を救うことができます。だからこそ、J&J Innovative MedicineはシーメンスのDigital Process Twin を使用して生産効率を高めています。
新製品をできるだけ早く市場に投入する — で J&J イノベーティブ・メディシン ベルギーでは — それは単なる経済の問題ではなく、しばしば生死にかかわる問題です。生産プロセスを最適化するために、同社はシーメンスのDigital Process Twin を使用してパイロットプロジェクトを立ち上げました。「結果は印象的でした」と、J&J Innovative Medicineのパイロットプラントデータおよびシステム担当シニアマネージャーであるNiels Vandervoortは言います。「パイロットプロジェクトにより、処理時間、化学製品の消費量、コストを大幅に削減できました。」
J&Jイノベーティブ・メディシンでは、どのような経緯で医薬品が誕生するのでしょうか？研究室では、新しい有効成分を調製するための段階的な化学計画（プロセス）を作成します。ラボフェーズが完了すると、製造は次のようないくつかのフェーズに分けて強化されます。 1リットルから数万リットル 商業生産の場合。開発は、ベルギーの化学開発ミニプラント（ベールセのCDMP）と化学開発パイロットプラント（CDPP、ヘール）の2つの施設で行われています。
「化学製品を作るのは料理に少し似ています」とニールスは説明します。「反応容器で材料を混ぜると、何か新しいものが生まれます。「調理」プロセスでは、温度、圧力、混合速度などの重要なパラメータに集中して、常に適切な製品を安全かつ信頼できる品質で入手できるようにする必要があります。これらのパラメータを監視します 絶えず。」
J&Jでは、製造プロセスによる環境への影響を最小限に抑えるよう努めています。そこで、シーメンスのDigital Process Twin を使ってパイロット・プロジェクトを立ち上げました。
「原子炉容器には、化学製品を適切な条件下で溶解して最適な方法で反応させる溶媒が入っています。次に、新しく形成された化学製品を容器から取り出して、最終的な薬剤を作る必要があります」とニールズ氏は言います。「そのためには、新しい化学製品が溶解するのを防ぎ、代わりに再形成または結晶化させることが重要です。これを実現するには、 溶解溶媒は結晶化溶媒に置き換えられます: ソルベントスイッチ。切り替えは蒸留または煮沸によって行われることが多い。1000リットルのタンクの場合、それは多くの時間を消費する可能性があります。たとえば、合成に全部で80時間かかる場合、溶媒切り替えだけでその20時間を消費する可能性があります。」
「溶媒スイッチを最適化すれば、 時間を大幅に節約し、全体的に効率を高めます。どの企業もできる限り効率的に生産したいと考えていますが、人命に関わる場合はさらに緊急性が高まります。スイッチを最適化することで、化学製品の使用量を減らすこともできます。J&Jでは、生産プロセスによる環境への影響を最小限に抑えるよう努めているため、これは重要です。そこで、シーメンスのDigital Process Twin を使ってパイロット・プロジェクトを立ち上げました。最初は 1 つの溶媒スイッチを最適化し、最終目標はすべてのスイッチを最適化することです。」
モデルは常に予測を行い、それを実際のデータと比較します。これにより、プロセスを常に改善することができます。
「まず、私たちは作成しました プロセスモデル に gPROMS FormulatedProducts、高度なプロセスモデリングプラットフォーム。これは画期的なソフトウェアで、このような反応が (生物) 科学的な根拠に基づいてどのように進行すると予想されるかなど、機械に関する知識を収集できる革新的なソフトウェアです。つまり、プロセスモデルは実際には製造プロセスの仮想レプリカであり、Digital Twin の基本的なコンポーネントの1つです。つまり、このレベルでは、私たちのアプローチはよりデータ重視のモデルとは異なります。これにより、大規模な最適化が可能になり、必要なデータが 5 分の 1 に減り、変更をより迅速に運用できるようになるだけでなく、保守も容易になるなど、多くのメリットが得られます」と、シーメンスの事業開発デジタル化ソリューション担当の Nicolas Catrysse は説明します。
「モデルを構築した後、プロセス、つまり実際の生活から得られたデータを使用してモデルを調整しました。そのデータを使用して、次のようなデジタルアプリケーションを構築しました GProms デジタルアプリケーションプラットフォーム またはGDAP。この手続きはオープンループで行われます。次に、モデルがプロセス制御システムからの入力にどのように応答するかを調べたところ、閉じたループになってしまいました。GDAP 常に予測を行う 途中で、それを実際のデータと比較します。これにより、プロセスを常に改善できます。」
「私はよくGPSと比較します」とニールスは付け加えます。「私たちは、ある溶媒の組成（場所A）から、別の組成（場所B）に移動しています。 モデルが案内してくれます A から B へ リアルタイムで 最短ルート、最速ルート、または最もエコロジカルなルートで。理想的なルートを出力し、実際の状況（迂回や事故など）に応じて最適化を続けます。」
パイロットプロジェクトの成果は印象的でした。Digital Process Twin により、溶剤消費量を 30% 削減することができました。 切り替え時間が 35% 削減され、総コストも削減されました。 「結果は予想を上回りました」とニールスは説明します。
「効率性は経済的に価値があるだけでなく、より堅牢でもあります。本日、パイロットプロジェクトをさらに4つの溶媒スイッチに拡大しました。これらの経済性はこの特定のユースケースに限定されないため、同様の結果が得られることを期待しています。」
「それに加えて、新しいプロセスを設定する場合にも大きなメリットがあります。既存の溶媒スイッチを最適化するだけで、それだけで非常に収益性が高くなります。また、生産を拡大する前、つまりラボでモデルを適用できれば、時間とリソースをさらに節約できます。 結局のところ、実験室での実験は、工業規模での実験よりもはるかに安価です。 そこで今は、ラボデータを使用してモデルを作成し、後で大規模生産に適用する方法を検討しています。」
テストを実行することで、実質的に多くの時間とリソースを節約できました。
これらのモデルを適正製造基準 (GMP) 環境で使用すると、 かなりの挑戦。すべてが米国食品医薬品局（FDA）とヨーロッパの欧州医薬品庁（EMA）によって設定されたGMP基準を満たしている必要があります。つまり、監査証跡、バージョン管理、データ整合性、セキュリティなどに対処する必要があるのです。ニコラス：「商業生産規模でモデルを適用する場合、SIPATソフトウェアプラットフォームを介して追加要件をすべてカバーします。それができるのは、プロセス分析技術（PAT）に関する知識のおかげです。SIPATには、さらに次のような機能もあります。 中央PAT品質データ管理システム、 実験室でも、パイロットプラントでも、商業規模でも。このシステムにより、これらのモデルは実用的、効率的、高速になり、驚くべき結果が得られます。」
「つい最近、フリーズドライを含む新しいプロセス開発にもDigital Process Twin を使用しました。これは反応容器内の温度を上昇させる反応でしたが、温度も一定以下に保つ必要がありました。そうしないと反応が失敗します。このプロセスはラボで機能しましたが、工業規模に拡大するとパラメーターが変化します。その場合、通常はテスト構成をセットアップし、適切なパラメーターが得られるまで実験します。しかし、今回は構成を仮想的に実行できたため、その規模ではプロセスがまったく機能しないことがモデルで示されました。 これにより、時間とリソースを大幅に節約できました。」
デジタル・プロセス・ツインは製薬業界にとって非常に有望である、とNiels氏は結論付けています。「これは始まりに過ぎません。明らかに多くの方法があります 環境への影響を抑えながら、はるかに効率的に生産できます。 このテクノロジーにより、将来、新しいプロセスをはるかに迅速に開発できるようになります。シーメンスは、ソフトウェアに関する知識、当社の分野に関する知識、医薬品やその他の分野のプロセスに関する経験を組み合わせているため、そのための理想的なパートナーができました。
最終的には、開発段階から商用生産まで仮想モデルを使用できるようになります。私たちが節約できる時間は、多くの命を救うことにもなります。」
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