製薬業界において、市場投入までの期間を短縮することは、人命を救うことにつながります。そのため、J&J Innovative Medicineでは、生産効率を高めるためにSiemensスの「Digital Process Twin」を採用しています。
新製品をできるだけ早く市場に投入する— ベルギーのJ&J Innovative Medicineにて— これは単なる経済的な問題ではなく、しばしば生死にかかわる問題でもあります。同社は生産プロセスを最適化するため、Siemensの「Digital Process Twin」を活用したパイロットプロジェクトを立ち上げました。「その成果は目覚ましいものでした」と、J&J Innovative Medicineのパイロットプラント・データ＆システム担当シニアマネージャー、Niels Vandervoort氏は語ります。「このパイロットプロジェクトにより、処理時間、化学薬品の消費量、そしてコストを大幅に削減することができました。」
JJ&J Innovative Medicineでは、医薬品はどのようにして誕生するのでしょうか？研究室では、新しい有効成分を合成するための段階的な化学計画（プロセス）を策定します。研究段階が完了すると、製造はいくつかの段階を経て拡大され、商業生産の場合は1リットルから数万リットル規模へと拡大されます。開発は、ベルギーにある2つの施設、すなわち化学開発ミニプラント（ビールセのCDMP）と化学開発パイロットプラント（ヘール市のCDPP）で行われます。
「化学製品の製造は、ある意味料理に似ています」とVandervoort氏は説明します。「反応容器で原料を混ぜ合わせると、そこから新しいものが生まれます。『料理』の過程では、常に安全かつ信頼性の高い品質の製品を確実に得るために、温度、圧力、撹拌速度といった重要なパラメータに細心の注意を払わなければなりません。私たちはそれらのパラメータを常に監視しています。」
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ます。そのため、Siemensの「Digital Process Twin」を活用したパイロットプロジェクトを立ち上げました。
「反応釜には溶媒が入っており、化学物質が最適な条件下で溶解し、互いに反応するように調整されています。その後、最終的な医薬品を作るために、生成された化学物質を釜から取り出さなければなりません」とVandervoort氏は言います。「そのためには、生成された化学物質が再び溶解するのを防ぎ、代わりに再固化または結晶化させることが重要です。これを実現するために、溶解用溶媒を結晶化用溶媒に置き換える、いわゆる『溶媒交換』を行います。この交換は、多くの場合、蒸留や加熱によって行われます。1,000リットルのタンクの場合、これにはかなりの時間がかかります。例えば、合成全体に80時間かかる場合、溶媒交換だけでそのうちの20時間を費やすこともあります。」
「溶剤の切り替えを最適化すれば、大幅な時間の節約と、全般的な効率向上が図れます。どの企業も可能な限り効率的に生産したいと願っていますが、人命に関わる分野では、その必要性はさらに切実なものとなります。また、溶媒切り替えを最適化することで、化学薬品の使用量を削減することもできます。J&Jでは製造プロセスが環境に与える影響を最小限に抑えるよう努めているため、これは重要な点です。そこで、Siemensの『Digital Process Twin』を活用したパイロットプロジェクトを立ち上げました。まずは1つの溶媒切り替えを最適化し、最終的にはすべての切り替えを最適化することを目指しています。」
この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、プロセスを継続的に改善することができます。
「まず、高度なプロセスモデリングプラットフォームであるgPROMS FormulatedProductsを用いてプロセスモデルを作成しました。これは画期的なソフトウェアであり、このような反応が（生物）科学的な観点からどのように進行するかを予測するメカニズムに関する知見を収集することを可能にします。つまり、このプロセスモデルは生産プロセスの仮想的な複製であり、デジタルツインの基本的な構成要素の一つです。この点において、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。これにより多くの利点が得られます。より大規模な最適化が可能になり、必要なデータ量が大幅に（5分の1に）削減されるだけでなく、変更を迅速に運用に移行できるだけでなく、その維持管理も容易になります」と、シーメンスのデジタル化ソリューション事業開発担当、Nicolas Catrysse氏が説明します。
「モデルを構築した後、そのプロセス、つまり実稼働データを用いてモデルをキャリブレーションしました。そのデータをもとに、gPROMS Digital Applications Platform（gDAP）を使用してデジタルアプリケーションを構築しました。この手順はオープンループで行われます。その後、プロセス制御システムからの入力に対してモデルがどのように反応するかを検証し、最終的にクローズドループを実現しました。gDAPはプロセス進行中に絶えず予測を行い、それを実際のデータと比較します。
これにより、プロセスを継続的に改善することができるのです」とCatrysse氏は付け加えます。「私たちは、ある溶剤組成（地点A）から別の組成（地点B）へと移動しています。モデルは、最短ルート、最速ルート、あるいは最も環境に優しいルートを通じて、リアルタイムでAからBへと私たちを導いてくれます。モデルは理想的なルートを出力し、実際の状況（迂回が必要か、事故が発生していないかなど）に応じて、そのルートを最適化し続けます。」
このパイロットプロジェクトの成果は目覚ましいものでした。Digital Process Twinの導入により、溶剤の消費量を30%削減することができました。切り替え時間は35%短縮され、総コストも同様に削減されました。「結果は期待を上回るものでした」とCatrysse氏は説明します。
「効率化は経済的なメリットがあるだけでなく、システム全体の堅牢性も向上しました。現在、このパイロットプロジェクトをさらに4つの溶剤切り替え工程に拡大しており、同様の成果が得られることを期待しています。なぜなら、こうしたコスト削減効果は特定のユースケースに限定されたものではないからです。」
「さらに、新しいプロセスを立ち上げる際にも大きなメリットがあります。既存の溶剤切り替えを最適化するだけでも、それだけで十分な利益が得られます。そして、生産を拡大する前に――つまり実験室段階で――このモデルを適用できれば、さらに時間とResourcesを節約できます。何と言っても、実験室での実験は、工業規模での実験に比べてはるかにコストが低いからです。そこで現在、実験室のデータを活用してモデルを構築し、それを後の大規模生産に適用する方法を検討しているところです。」
テストを仮想環境で行うことで、時間とリResourcesを大幅に節約できました。
これらのモデルを適正製造規範（GMP）環境で活用するには、かなりの課題が伴います。あらゆるものが、米国食品医薬品局（FDA）および欧州医薬品庁（EMA）が定めるGMP基準を満たさなければなりません。つまり、監査証跡、バージョン管理、データの完全性、Securityなど、多岐にわたる要件への対応が必要となります。Vandervoort氏：「商業生産規模でモデルを適用する際、当社はSIPAT Softwareプラットフォームを通じて、これらすべての追加要件を網羅しています。プロセス分析技術（PAT）に関する当社の知見があるからこそ、それが可能なのです。さらにSIPATは、実験室、パイロットプラント、そして商業生産規模のいずれにおいても、PAT品質データ管理システムの中核として機能する能力を備えています。このシステムにより、これらのモデルは実用的かつ効率的、迅速に運用でき、驚くべき成果をもたらします。」
「つい最近も、凍結乾燥を伴う新たなプロセス開発にDigital Process Twinを活用しました。この反応では反応容器内の温度が上昇する一方で、温度を一定値以下に保たなければ反応が失敗してしまうという課題がありました。実験室ではプロセスは機能していましたが、工業規模に拡大するとパラメータが変化してしまいます。通常であれば、試験装置をセットアップし、適切なパラメータが得られるまで実験を繰り返すことになります。しかし今回は、仮想環境でシミュレーションを実行したところ、そのスケールではプロセスが全く機能しないことがモデルによって示されました。その結果、多大な時間とResourcesを節約することができました。」
Vandervoort氏は、Digital Process Twinが製薬業界にとって非常に有望であると結論づけます。「これはまだ始まりに過ぎません。生産効率を大幅に向上させ、環境への負荷を軽減する方法は、明らかに数多く存在します。この技術により、将来的には新しいプロセスをはるかに迅速に開発できるようになるでしょう。そしてSiemensは、Softwareに関する知見、我々の分野への理解、そして製薬業界やその他の分野におけるプロセスに関する経験を兼ね備えているため、その実現に向けた理想的なパートナーです。
最終的には、開発段階から商業生産に至るまで、一貫して仮想モデルを活用できるようになるでしょう。それによって節約される時間は、多くの命を救うことにもつながるのです。」
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