Diseño, Control y Optimización de modelos de predicción

Manufactura de formas farmacéuticas sólidas

Fernando Muzzio, Ravendra Singh, Anwesha Chaudhury, Amanda Rogers, Rohit Ramachandran y Marianthi Ierapetritou

Aplicación de métodos para modelos de predicción y un marco de trabajo para el control de procesos continuos para los procesos continuos de manufactura de tabletas.

Actualmente, existe un alto nivel de interés en la industria farmacéutica por las estrategias de manufactura continua, integradas con herramientas de monitoreo en línea, que están diseñadas, optimizadas y controladas utilizando sistemas de modelos predictivos avanzados. Estas estrategias pueden acelerar la implementación completa del paradigma de calidad por diseño (QbD) para la siguiente generación de productos farmacéuticos. Además de su flexibilidad y características de ahorro en tiempo y costo, la manufactura continua es intrínsecamente estable y por lo tanto fácilmente sensible al diseño de modelos de predicción, la optimización y los métodos de control. Estos métodos han demostrado ser enfoques efectivos para mejorar la eficiencia operacional y han sido ampliamente usados en varias industrias de proceso, la aplicación del diseño de modelos predictivos, la optimización y el control es territorio virgen, abierto a los investigadores y a los proveedores de tecnología.

Uso de métodos de modelado
Los objetivos de los recientes esfuerzos de QbD incluyen el desarrollo de la comprensión científica mecanística de un amplio rango de procesos; la armonización de los procesos y el equipo; el desarrollo de tecnologías para realizar mediciones en línea, de propiedades críticas del material durante el procesado; el desempeño del control y la optimización en tiempo real; la minimización de la necesidad de experimentación empírica y finalmente, la exploración de la flexibilidad del proceso vía el espacio de diseño (1). En muchos casos, estos objetivos pueden alcanzarse efectiva y eficientemente mediante la aplicación conjunta de experimentos diseñados y herramientas de modelado, tales como el modelado discreto de elementos (DEM), la dinámica computacional de fluidos (CFD), los modelos estadísticos, y los modelos de balance de la población (PBM).El DEM y el CFD son mecanísticos por naturaleza y pueden capturar efectivamente el movimiento de las partículas dentro del equipo o su interacción con una corriente de fluido. El enfoque del DEM ha sido implementado en varias operaciones unitarias farmacéuticas relevantes, como el mezclado, el granulado y la cristalización (3). Los modelos estadísticos, tales como las metodologías de superficie de respuesta, han sido largamente usados para determinar el espacio de diseño y en menor medida para la optimización (4). Las PBMs (ecuaciones diferenciales parciales hiperbólicas que representan un marco de trabajo mesoscópico) también han sido ampliamente implementadas en operaciones unitarias basadas en partículas, como el granulado, la cristalización y el mezclado (5).