Биофарма и численное моделирование: опыт и практика компании Amgen
В биофармацевтической промышленности, как в любом современном высокотехнологическом производстве, все чаще используются методы и инструменты численного моделирования физико-химических процессов для решения самых разнообразных задач, начиная от разработки новых лекарственных форм и методик их производства и заканчивая анализом процессов транспортировки, хранения и доставки лекарственных препаратов.
Amgen — одна из ведущих биофармацевтических компаний мира. Лекарства этой компании помогают миллионам людей, страдающим от серьезных заболеваний. Каждый лекарственный препарат — это продукт кропотливой работы ученых, инженеров и технологов. Специалисты компании Amgen используют мультифизическое моделирование как инструмент, который позволяет обеспечить эффективность и безопасность всех этапов производства. В силу специфики задач, возникающих в этой отрасли, очень часто приходится иметь дело с моделированием сложных физико-химических процессов, поэтому доступность широкого набора математических моделей в программном обеспечении для численного моделирования является ключевым фактором.
Пабло Роланди, директор по организации производственных процессов Amgen, проанализировал, как специалисты компании используют среду численного моделирования COMSOL Multiphysics® для решения стоящих перед ними задач.
Роланди пришел к выводу, что «COMSOL — это зрелая платформа с современными принципами разработки, которая позволяет создавать комплексные модели, благодаря логичному и простому в использовании графическому интерфейсу, а также возможностям решения междисциплинарных задач физическо-химического моделирования». Роланди возглавляет группу специалистов, которые используют методы мультифизического моделирования для решения разнообразных задач на этапе проектирования и разработки новых технологических процессов и систем. Все чаще эти решения превращаются в удобные приложения для моделирования, которые создаются на основе расчетной модели с помощью Среды разработки приложений COMSOL. Приложения позволяют получать и использовать результаты численного моделирования широкому кругу заинтересованных сотрудников, причем даже тем, кто не является экспертом в области численных расчетов и компьютерного моделирования. За полтора года группе Роланди удалось создать целую библиотеку простых в использовании приложений, призванных повысить эффективность научных исследований и ускорить разработку новых технологий.
Оптимизация технологических процессов
Одно из направлений, в котором группа Роланди применяет инструменты численного моделирования, — это оптимизация и устранение «узких» мест в производственных процессах. В качестве примера успешного внедрения результатов моделирования можно привести задачу об интенсификации процесса сушки. Проблема возникла, когда компания отказалась от услуг контрактной организации и перенесла производство на собственную фабрику в Сингапуре.
Выяснилось, что производительность фильтровальной сушилки, в которой выполняется удаление влаги и разделение компонентов, слишком низкая, что повышает риск неудовлетворенного спроса на конечную продукцию. Группа Роланди озадачилась построением расчетной модели, с помощью которой можно было бы найти узкие места и оптимизировать процесс сушки. Поскольку технологический процесс является многостадийным, и для первых трех этапов ранее использовался другой тип оборудования, у специалистов Amgen было недостаточно данных о характеристиках сушилок, что не позволяло создать точную модель и определить, как на производительность повлияли изменившиеся условия проведения сушки. Прежде всего, нужно было оценить влияние двух критических параметров — скорости испарения и диффузии в новой сушилке. Специалистам пришлось просчитать большой набор данных и использовать регрессионный анализ для их обработки, чтобы получить все характеристики модели. На основе разработанной расчетной модели COMSOL было создано простое в использовании приложение, в котором можно посчитать время, требуемое для завершения полного цикла сушки.
Приложение для расчета времени сушки при различных условиях проведения процесса. В приложении предусмотрена возможность сравнения результатов расчета с экспериментальными данными
Этим приложением пользовались инженеры-технологи, настраивающие оборудование и производственные процессы. Приложение позволяет пользователям оценивать влияние изменения условий работы оборудования и принимать меры для повышения его производительности.
Обеспечение высоких стандартов стерилизации
Еще один пример успешно решенной с помощью моделирования проблемы — соблюдение стандартов стерилизации транспортировочных контейнеров. Лекарственные препараты с фабрики транспортируются в специальных контейнерах, которые, необходимо стерилизовать согласно строгим требованиям соответствующих стандартов, ведь любое, даже незначительно бактериальное загрязнение препарата может привести к очень неприятным или даже опасным последствиям. Стандартная процедура стерилизации с помощью этиленоксида не подходила для новых контейнеров и ее необходимо было откорректировать. Группа Роланди предложила проанализировать процесс диффузии этиленоксида в новых контейнерах с помощью численного моделирования, что позволило избежать многочисленных дорогостоящих экспериментов. Было разработано приложение, в котором пользователь мог задать область проникновения загрязнения, указать растворимость, константы диффузии и рассчитать, как со временем изменяется концентрация этиленоксида в контейнере.
Приложение для моделирования процесса стерилизации, в котором рассчитывается изменение концентрации этиленоксида в контейнере с течением времени
Технологи использовали приложение, чтобы подобрать оптимальную концентрацию стерилизующего агента для заданных условий в контейнере определенной геометрической формы. Внедрение приложения позволило существенно сократить, а в некоторых случаях даже исключить необходимость проведения экспериментов, что в свою очередь на несколько месяцев сократило этап проектирования и расходы на проведение экспериментов. «Оказалось, что создавать приложения для численного моделирования намного эффективнее», — говорит Роланди.
Не только моделирование
«Я думаю не только о численном моделировании, но еще и о разработке и интеграции самых продвинутых приложений и методов, — говорит Роланди. — Я считаю, что перед нами стоит стратегическая задача, и мы только приступили к ее решению». Одна из проблем, которую предстоит решить, — учет фактора неопределенности (погрешности) исходных данных. На практике входные параметры любой задачи редко заданы точно, все они характеризуются некоторой погрешностью. Чтобы повысить надежность и полезность моделирования, необходимо учесть эти погрешности.
Например, группа Роланди работает над созданием расчетной модели автоматического инъектора — прибора для введения лекарства в автоматическом режиме без участия врача. Важнейшим параметром устройства является время доставки препарата. Этот параметр нужно точно контролировать, чтобы строго соблюдать назначенные врачом дозировки вводимого лекарства. Сложность в том, что время доставки определяется рядом параметров, известных с разной точностью — это геометрические размеры и форма емкости, плотность и вязкость препарата, коэффициент трения для поршня в инъекторе и т.д. Если погрешность этих параметров не учитывать, то невозможно определить дисперсию для времени доставки лекарства, а без этой характеристики его невозможно точно контролировать. В результате моделирования важно получить распределение вероятностей результата, это позволит лучше проанализировать работу всей системы в целом.
Для анализа чувствительности времени доставки к различным исходным параметрам специалисты из группы Роланди воспользовались инструментами мультифизического моделирования, с помощью которых они рассчитали индекс чувствительности для каждого параметра задачи. Например, они выяснили, что вязкость препарата и геометрические размеры иглы определяют 90% дисперсии для времени доставки, а на остальные параметры приходятся оставшиеся 10%. Это позволило существенно упростить модель, поскольку только несколько параметров оказывают существенное влияние на время доставки. В свою очередь, эти знания облегчили составление технических заданий для поставщиков компонентов и понизили риски ошибок.
Приложение для моделирования автоматического инъектора, которое рассчитывает погрешность времени доставки препарата
Как и другие расчетные модели, построенные в COMSOL Multiphysics®, модель для анализа времени доставки препарата была превращена в удобное и простое в использовании приложение, в котором пользователи могут просматривать документацию, задавать исходные данные, выполнять анализ погрешности и в автоматическом режиме создавать отчеты о выполненном расчете. Внедрение приложения снова позволило сэкономить время и средства на проведение исследований.
Развертывание и распространение приложений
Компания Amgen использует локальную версию COMSOL ServerTM, чтобы сделать приложения доступными для своих сотрудников. «Мы хотим, чтобы все сотрудники компании Amgen пользовались нашими приложений, — говорит Роланди. — Я горжусь тем, что на данный момент в компании активно используются более десяти приложений. Внедрение подобных технологий стало возможным исключительно благодаря использованию среды COMSOL».
COMSOL ServerTM позволяет очень легко развертывать, администрировать и использовать приложения как внутри компании, так и за ее пределами через интернет. Пользователи могут просто войти в систему через обычный веб-браузер и получить доступ к библиотеке приложений, разработанной группой Роланди.
Библиотека приложений компании Amgen, разработанных группой Роланди
Группа Роланди не собирается останавливаться на достигнутом и планирует интегрировать свои приложения в технологический процесс, например, автоматизировать ввод исходных данных, а сами приложения превратить в «вычислительное ядро» информационной системы компании.
Выступление Пабло Роланди на конференции пользователей COMSOL 2017
Интересные статьи по теме из блога COMSOL
- Оптимизация биофармацевтических процессов с помощью численного моделирования
- Анализ тонкого химического синтеза в пластинчатых реакторах
Дополнительная информация
Еще больше примеров использования COMSOL® исследовательскими коллективами из ASML, TAUW, NRC, Endress+Hauser, Sintex, Amgen, TUM, EPFL, NTS и др. можно найти в выпуске журнала COMSOL NEWS 2018 на русском языке.
А еще мы приглашаем всех желающих 1 ноября на главное мероприятие для настоящих и будущих пользователей COMSOL — день COMSOL в Москве.
В биофармацевтической промышленности, как в любом современном высокотехнологическом производстве, все чаще используются методы и инструменты численного моделирования физико-химических процессов для решения самых разнообразных задач, начиная от разработки новых лекарственных форм и методик их производства и заканчивая анализом процессов транспортировки, хранения и доставки лекарственных препаратов.
Amgen — одна из ведущих биофармацевтических компаний мира. Лекарства этой компании помогают миллионам людей, страдающим от серьезных заболеваний. Каждый лекарственный препарат — это продукт кропотливой работы ученых, инженеров и технологов. Специалисты компании Amgen используют мультифизическое моделирование как инструмент, который позволяет обеспечить эффективность и безопасность всех этапов производства. В силу специфики задач, возникающих в этой отрасли, очень часто приходится иметь дело с моделированием сложных физико-химических процессов, поэтому доступность широкого набора математических моделей в программном обеспечении для численного моделирования является ключевым фактором.
Пабло Роланди, директор по организации производственных процессов Amgen, проанализировал, как специалисты компании используют среду численного моделирования COMSOL Multiphysics® для решения стоящих перед ними задач.
Роланди пришел к выводу, что «COMSOL — это зрелая платформа с современными принципами разработки, которая позволяет создавать комплексные модели, благодаря логичному и простому в использовании графическому интерфейсу, а также возможностям решения междисциплинарных задач физическо-химического моделирования». Роланди возглавляет группу специалистов, которые используют методы мультифизического моделирования для решения разнообразных задач на этапе проектирования и разработки новых технологических процессов и систем. Все чаще эти решения превращаются в удобные приложения для моделирования, которые создаются на основе расчетной модели с помощью Среды разработки приложений COMSOL. Приложения позволяют получать и использовать результаты численного моделирования широкому кругу заинтересованных сотрудников, причем даже тем, кто не является экспертом в области численных расчетов и компьютерного моделирования. За полтора года группе Роланди удалось создать целую библиотеку простых в использовании приложений, призванных повысить эффективность научных исследований и ускорить разработку новых технологий.
Оптимизация технологических процессов
Одно из направлений, в котором группа Роланди применяет инструменты численного моделирования, — это оптимизация и устранение «узких» мест в производственных процессах. В качестве примера успешного внедрения результатов моделирования можно привести задачу об интенсификации процесса сушки. Проблема возникла, когда компания отказалась от услуг контрактной организации и перенесла производство на собственную фабрику в Сингапуре.
Выяснилось, что производительность фильтровальной сушилки, в которой выполняется удаление влаги и разделение компонентов, слишком низкая, что повышает риск неудовлетворенного спроса на конечную продукцию. Группа Роланди озадачилась построением расчетной модели, с помощью которой можно было бы найти узкие места и оптимизировать процесс сушки. Поскольку технологический процесс является многостадийным, и для первых трех этапов ранее использовался другой тип оборудования, у специалистов Amgen было недостаточно данных о характеристиках сушилок, что не позволяло создать точную модель и определить, как на производительность повлияли изменившиеся условия проведения сушки. Прежде всего, нужно было оценить влияние двух критических параметров — скорости испарения и диффузии в новой сушилке. Специалистам пришлось просчитать большой набор данных и использовать регрессионный анализ для их обработки, чтобы получить все характеристики модели. На основе разработанной расчетной модели COMSOL было создано простое в использовании приложение, в котором можно посчитать время, требуемое для завершения полного цикла сушки.
Приложение для расчета времени сушки при различных условиях проведения процесса. В приложении предусмотрена возможность сравнения результатов расчета с экспериментальными данными
Этим приложением пользовались инженеры-технологи, настраивающие оборудование и производственные процессы. Приложение позволяет пользователям оценивать влияние изменения условий работы оборудования и принимать меры для повышения его производительности.
Обеспечение высоких стандартов стерилизации
Еще один пример успешно решенной с помощью моделирования проблемы — соблюдение стандартов стерилизации транспортировочных контейнеров. Лекарственные препараты с фабрики транспортируются в специальных контейнерах, которые, необходимо стерилизовать согласно строгим требованиям соответствующих стандартов, ведь любое, даже незначительно бактериальное загрязнение препарата может привести к очень неприятным или даже опасным последствиям. Стандартная процедура стерилизации с помощью этиленоксида не подходила для новых контейнеров и ее необходимо было откорректировать. Группа Роланди предложила проанализировать процесс диффузии этиленоксида в новых контейнерах с помощью численного моделирования, что позволило избежать многочисленных дорогостоящих экспериментов. Было разработано приложение, в котором пользователь мог задать область проникновения загрязнения, указать растворимость, константы диффузии и рассчитать, как со временем изменяется концентрация этиленоксида в контейнере.
Приложение для моделирования процесса стерилизации, в котором рассчитывается изменение концентрации этиленоксида в контейнере с течением времени
Технологи использовали приложение, чтобы подобрать оптимальную концентрацию стерилизующего агента для заданных условий в контейнере определенной геометрической формы. Внедрение приложения позволило существенно сократить, а в некоторых случаях даже исключить необходимость проведения экспериментов, что в свою очередь на несколько месяцев сократило этап проектирования и расходы на проведение экспериментов. «Оказалось, что создавать приложения для численного моделирования намного эффективнее», — говорит Роланди.
Не только моделирование
«Я думаю не только о численном моделировании, но еще и о разработке и интеграции самых продвинутых приложений и методов, — говорит Роланди. — Я считаю, что перед нами стоит стратегическая задача, и мы только приступили к ее решению». Одна из проблем, которую предстоит решить, — учет фактора неопределенности (погрешности) исходных данных. На практике входные параметры любой задачи редко заданы точно, все они характеризуются некоторой погрешностью. Чтобы повысить надежность и полезность моделирования, необходимо учесть эти погрешности.
Например, группа Роланди работает над созданием расчетной модели автоматического инъектора — прибора для введения лекарства в автоматическом режиме без участия врача. Важнейшим параметром устройства является время доставки препарата. Этот параметр нужно точно контролировать, чтобы строго соблюдать назначенные врачом дозировки вводимого лекарства. Сложность в том, что время доставки определяется рядом параметров, известных с разной точностью — это геометрические размеры и форма емкости, плотность и вязкость препарата, коэффициент трения для поршня в инъекторе и т.д. Если погрешность этих параметров не учитывать, то невозможно определить дисперсию для времени доставки лекарства, а без этой характеристики его невозможно точно контролировать. В результате моделирования важно получить распределение вероятностей результата, это позволит лучше проанализировать работу всей системы в целом.
Для анализа чувствительности времени доставки к различным исходным параметрам специалисты из группы Роланди воспользовались инструментами мультифизического моделирования, с помощью которых они рассчитали индекс чувствительности для каждого параметра задачи. Например, они выяснили, что вязкость препарата и геометрические размеры иглы определяют 90% дисперсии для времени доставки, а на остальные параметры приходятся оставшиеся 10%. Это позволило существенно упростить модель, поскольку только несколько параметров оказывают существенное влияние на время доставки. В свою очередь, эти знания облегчили составление технических заданий для поставщиков компонентов и понизили риски ошибок.
Приложение для моделирования автоматического инъектора, которое рассчитывает погрешность времени доставки препарата
Как и другие расчетные модели, построенные в COMSOL Multiphysics®, модель для анализа времени доставки препарата была превращена в удобное и простое в использовании приложение, в котором пользователи могут просматривать документацию, задавать исходные данные, выполнять анализ погрешности и в автоматическом режиме создавать отчеты о выполненном расчете. Внедрение приложения снова позволило сэкономить время и средства на проведение исследований.
Развертывание и распространение приложений
Компания Amgen использует локальную версию COMSOL ServerTM, чтобы сделать приложения доступными для своих сотрудников. «Мы хотим, чтобы все сотрудники компании Amgen пользовались нашими приложений, — говорит Роланди. — Я горжусь тем, что на данный момент в компании активно используются более десяти приложений. Внедрение подобных технологий стало возможным исключительно благодаря использованию среды COMSOL».
COMSOL ServerTM позволяет очень легко развертывать, администрировать и использовать приложения как внутри компании, так и за ее пределами через интернет. Пользователи могут просто войти в систему через обычный веб-браузер и получить доступ к библиотеке приложений, разработанной группой Роланди.
Библиотека приложений компании Amgen, разработанных группой Роланди
Группа Роланди не собирается останавливаться на достигнутом и планирует интегрировать свои приложения в технологический процесс, например, автоматизировать ввод исходных данных, а сами приложения превратить в «вычислительное ядро» информационной системы компании.
Выступление Пабло Роланди на конференции пользователей COMSOL 2017
Интересные статьи по теме из блога COMSOL
- Оптимизация биофармацевтических процессов с помощью численного моделирования
- Анализ тонкого химического синтеза в пластинчатых реакторах
Дополнительная информация
Еще больше примеров использования COMSOL® исследовательскими коллективами из ASML, TAUW, NRC, Endress+Hauser, Sintex, Amgen, TUM, EPFL, NTS и др. можно найти в выпуске журнала COMSOL NEWS 2018 на русском языке.
А еще мы приглашаем всех желающих 1 ноября на главное мероприятие для настоящих и будущих пользователей COMSOL — день COMSOL в Москве.
