个体化医疗革命中的数字技术

医药制造业正在经历一场引人注目的革命，其驱动因素是针对全球可能不到20万名患者的罕见疾病。基因组成和环境影响的差异意味着，对某些人来说，一刀切的重磅药物可能比其他药物更有效。更广泛传播的疾病的分层增加，在患者亚群体中产生了对个性化药物的需求。

对于一些最复杂的疾病，如癌症，尤其如此。例如，对乳腺癌患者基因组成的研究发现，大约5-10%的乳腺癌患者BRCA1和BRCA2基因出现突变，这使他们患乳腺癌和卵巢癌的风险更高。¹2018年，FDA批准了第一种治疗专门针对BRCA1和BRCA2基因突变的乳腺癌患者。随着研究的进展，对更个性化的药物的需求越来越大，这些药物是专门针对拥有明确生物标志物的小群体患者设计的。

作为一个独立的解决方案，流动化学似乎是制造个性化药物问题的答案

为了准备这场即将到来的药物开发革命，制造生产必须精细化以提高效率。幸运的是，随着化学工业走向数据驱动的第四次革命——化学4.0——化学家们越来越多地利用现有的数字工具来控制和通知反应，以优化结果。

一个私人问题

遗传变异和环境因素决定了个性化药物的使用。这意味着它们的分布通常是特定于特定位置的，而且它们需要以比主流疗法小得多的批量生产。此外，靶向药物治疗往往需要强效小分子药物。因此，个性化候选药物所需的原料药量已显著减少。这种情况，再加上新原料药的复杂性普遍增加，导致对化学制造的需求增加。为了应对这些挑战，制药商正在寻求创新技术来增强流程和提高效率。

顺其自然

药品制造商提高个性化药品生产的一种方法是流动化学。与传统的批处理相比，流动化学使用一个单一的反应器系统，起始材料流入其中，每个产品都成为下一阶段工艺的反应物。这可以提高药物生产的安全性和效率，因为较小的反应量意味着更容易控制和监测反应的进展。如果中间化合物是不稳定的，这也是一个优势，当处理更有效和复杂的治疗方法时，通常会出现这种情况。

作为一个独立的解决方案，流动化学似乎是制造个性化药物问题的答案。然而，为了充分发挥流动化学的潜力，并帮助行业转型，以更小的数量供应复杂和靶向药物，也需要拥抱数字化。这就是为什么合同开发和生产组织(CDMOs)，如Arcinova，已经考虑实施这一理念，以加强流动化学，提高原料药开发的效率，并加快个性化药物的生产。

革命将是数字化的

数字技术对制药业大有裨益。随着自动化和计算技术取代了更多重复性的工作，化学家们有更多的时间继续解决该领域的问题。该领域最近的创新集中在改进过程性能和控制方面。

实验设计、工艺优化

计算机建模不仅可以得出无偏倚的相关性和结果分析，而且还有助于确定反应遵循的最快和最有效的途径。统计方法，被称为实验设计(DoE)，是通过理解过程输入和输出之间的数学关系来生成和测试反应模型的过程。随着数学和统计学的发展，现在可以使用算法，用更少的实验来提供最佳反应途径的相同模型。这使得对流程的快速理解成为可能，并最终提高了该领域的效率。

过程分析技术(PAT)

用于DoE的算法也促进了自动化反应设备的发展。过程分析技术(PAT)已被应用于制药和化学工业，用于实时监测反应进程，并将数据反馈给可以分析结果的计算机。其中一个例子是反应堆内的傅里叶变换红外(FT-IR)光谱探针。这些仪器收集有关优化当前反应所需的温度、压力和试剂浓度的实时数据。这为制造商提供了不断变化的数据，他们可以使用这些数据来确认反应的进展，并增加对最终结果的总体信心。

反馈回路

DoE的进步和自动化反应设备的使用巧妙地结合在一起，形成了实验反馈回路的概念。随着时间的推移，当试剂流经反应器时，这些回路通过自动改变条件来优化反应。通过不断地从实验数据中学习，反馈回路可以搜索整个工艺空间，优化最终产品的产量、纯度以及越来越多的环境可持续性。

制胜公式

Arcinova已经通过他们获奖的产品实现了这些技术Flowinova项目．该项目与诺丁汉大学的一组研究人员合作，主要关注如何将连续流制造用于大规模进行某些化学反应。自动化和反馈回路技术还允许实时优化反应，快速提供更高纯度的治疗方法，从而加快其上市时间。通过数字化工具的实施，Flowinova项目成功地表明，生产复杂的靶向药物是有可能的，这些药物的数量更适合个性化药物的需求。

利用化学工业可用的数字工具的财富来加强已经到位的方法是可能的

Arcinova将这种创新方法应用于氯胺酮代谢物羟去氯胺酮的工艺开发，该工艺具有由七个阶段组成的原始合成路线。开发1kg的最终产品通常需要在整个开发流程中使用20L设备进行40批。通过利用数据驱动的方法进行工艺开发，Arcinova能够对前四个阶段进行重大改进，将收率从60%提高到95%。这导致只需要8批而不是24批，并将生产时间缩短到不到4周，从而在一半的时间内将材料数量增加了一倍。

未来的思考

鉴于目前的需求和向个性化药物的转变，数字增强型流动化学提供了解决生产限制的有效解决方案。正如Flowinova项目的成功所证明的那样，利用化学工业可用的数字工具财富来增强已经到位的方法是可能的。化学4.0继续获得动力，预计在未来几年，对这种数据驱动的药物制造方法的强调只会增长。通过提高行业效率和提高成本效益，患者最终将更快地获得更有针对性的药物。