인싸직딩 잡학박사의 스토리

의약품 제조와 관련된 복잡성은 관련된 물질과 상호 연결된 공정의 본질적인 변동성으로 인해 바이오 의약품에서 크게 증가한다. 이러한 다변량 작업의 제어는 여러 요인으로 복잡한 반응을 해석 할 수 있는 고급 통계로 관리해야 한다. 관리해야 할 다양한 정보와 바이오 시스템의 민감도를 이해해야 할 필요성은 이 분야의 제조가 인공 지능 (A.I., artificial intelligence)의 이점을 얻을 수 있음을 시사한다. A.I.를 배우기 위해 PDA의 Process Validation Interest Group은 미래의 CPV(continued process verification)라는 실험 프로젝트에 착수했다. 이 프로젝트는 A.I.를 적용하여 발효 작업에서 CPV에 대한 표준 절차를 수립하는 것을 목표..

통계 분석, 모델링 도구, 기계 학습 및 인공 지능 솔루션의 발전으로 인해 Process validation의 라이프 사이클 단계를 통해 얻은 프로세스 지식의 활용은 바이오/제약 산업에서 기대하는 바가 매우 크다. U.S. FDA “Guidance for industry: Process Validation: General Principles and Practices에서 이야기 하는 일반 원칙과 세가지 단계: - Stage 1- Process Design - Stage 2- Process Qualification - Stage 3- Continued Process Verification (CPV) Process validation은 더 이상 단일 유한한 활동이 아니다. Stage 3 진행 중 또는 Cont..