Varios avances científicos y clínicos de nuestra última década demuestran que los medicamentos de terapia avanzada (ATMP) revolucionarán la medicina del siglo XXI. Utilizando células como agentes terapéuticos, será posible tratar -e incluso curar- una variedad sin precedentes de enfermedades o defectos, incluso como terapia personalizada. Sin embargo, todavía hay que afrontar algunos retos.
Los productos de las células vivas pueden ser muy complejos, lo que hace que el campo de los ATMP sea tan desafiante como prometedor. Además, el proceso medio de desarrollo y producción de terapias celulares sigue dependiendo en gran medida de la artesanía individual. En consecuencia, los métodos tradicionales y empíricos de desarrollo y gestión de procesos se quedan cortos. Aunque los controles del proceso son rígidos, los fundamentos del proceso no se comprenden lo suficiente como para hacer frente a la variabilidad de las materias primas entrantes y los perfiles de los productos que conlleva la fabricación personalizada.
Afortunadamente, las metodologías basadas en el conocimiento y aprobadas por las autoridades reguladoras, como la calidad por diseño (QbD) y la tecnología analítica de procesos (PAT), complementan perfectamente los retos del desarrollo de procesos y productos ATMP. Si se aplican correctamente, proporcionan un conocimiento suficiente de las interacciones multivariadas entre los Parámetros del Proceso y los Atributos de Calidad, y su solidificación en una estrategia de seguimiento y control personalizada.
Utilizar los métodos analíticos adecuados
Evidentemente, el uso de métodos analíticos adecuados capaces de controlar los atributos críticos de calidad (CQA ) de un producto es crucial en este sentido. Sin embargo, la fragilidad, la complejidad y el enfoque personalizado de los medicamentos antimicrobianos dan lugar a exigencias bastante estrictas para estos métodos analíticos. Por ejemplo, deben ser capaces de cuantificar atributos biológicos complejos dentro de sistemas cerrados, de forma no destructiva y no invasiva.
Las lecturas en tiempo real de estos atributos, utilizando equipos de un solo uso de forma rentable, no sólo permiten un mayor control y optimización del proceso, sino que también superan la necesidad de realizar pruebas de liberación destructivas del preciado producto terapéutico final. Sin embargo, en muchos casos no existen opciones de lectura adecuadas para cumplir estos requisitos. En consecuencia, se utilizan métodos menos óptimos, a expensas de la calidad del producto, los costes de producción y la solidez del proceso.
Los sensores blandos analizan y predicen
Estas importantes cuestiones obligan a los desarrolladores actuales de terapias celulares a mirar más allá de los enfoques analíticos tradicionales. El auge de la Inteligencia Artificial (IA) y el aprendizaje automático presenta una solución prometedora en forma de métodos analíticos basados en datos, también conocidos como sensores blandos. En estos sistemas basados en la IA, los sensores de hardware establecidos se combinan con modelos de proceso de software para supervisar o predecir los estados clave del proceso, como los CQA.
Siempre que se disponga de datos suficientes, se pueden desarrollar sensores blandos para cualquier tipo de análisis en un proceso concreto. Cuando se desarrollan con éxito, el rendimiento de estos sensores puede rivalizar con el de los ensayos biológicos destructivos o invasivos. En uno de los primeros (y más exitosos) ejemplos de hace más de dos décadas, Bastin y Dochain utilizaron mediciones de las tasas de consumo/producción de nutrientes y metabolitos celulares para predecir el crecimiento de las células, mediante un modelo matemático derivado de los balances de masa bioquímicos.
Acercando los medicamentos de terapia avanzada al paciente
Hoy en día, se desarrollan continuamente nuevas aplicaciones. Algunos de los más impresionantes hacen uso de novedosos modelos de aprendizaje automático, como las redes neuronales artificiales o las máquinas de vectores de apoyo.
Sin embargo, hasta ahora la mayoría de estos ejemplos permanecen en el espacio de la I+D, y sólo muy pocos de ellos llegan a un entorno de fabricación GMP. Todo esto contribuye a la situación en la que los prometedores ATMP no pueden llegar al paciente, ya que se carece de procesos de fabricación aprobados por las autoridades y económicamente viables.
Por lo tanto, el mayor reto de los medicamentos antimicrobianos en esta frontera transnacional podría no ser científico o técnico, sino más bien de cumplimiento normativo. La validación y la verificación adecuadas son esenciales si los sistemas basados en la IA se incorporan a los procesos de fabricación de las GMP.
Como no existen precedentes reales, QbD y Antleron son ahora pioneros en el desarrollo y la validación de sensores blandos ATMP personalizados dentro de su proyecto de innovación ‘Cell-by-Design’ de la VLAIO (Agencia de Innovación y Emprendimiento de Flandes). Ambos socios tienen la firme convicción de acercar la fabricación personalizada de ATMP 4.0 al paciente.
¿Tiene curiosidad por conocer la asociación entre QbD y Antleron?
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