Big Data in der Pharmaindustrie: Möglichkeiten und Herausforderungen

Am 13. und 14. Februar lud das Know-Center führende Unternehmen zum Pharma Day, um Einblicke in das Potenzial der Datenanalyse im Bereich der Pharma-Branche zu geben und gemeinsam über Trends und Herausforderungen zu diskutieren.

Der Fortschritt durch Digitalisierung macht auch vor Arzneimitteldesign nicht halt: Eine datengesteuerte Entwicklung kann die Realisierung von neuen Produkten in Bezug auf Geschwindigkeit und Qualität revolutionieren. Prozesse, die auf Big Data und künstlicher Intelligenz (KI) basieren, sind Schlüsselfaktoren für diese Transformation. Das Know-Center unterstützt und begleitet pharmazeutische Unternehmen auf dem gesamten Weg einer datengesteuerten Entwicklung. Mit dem Ziel, Einblicke in den aktuellen Forschungsstand der Datenanalyse in der Pharmaindustrie zu gewinnen, hat das Know-Center am 13. und 14. Februar den Pharma Day organisiert. 30 Personen aus der Wissenschaft und aus der Praxis, aus der Pharmaindustrie und von Technologieunternehmen wie Siemens hatten in Vortragsveranstaltungen, Demonstrationen von Prototypen und Networking-Veranstaltungen die Möglichkeit, aktuelle Trends und neue Perspektiven zum Thema kennenzulernen.

Nach der Eröffnung durch Univ.- Prof. Dr. Stefanie Lindstaedt, Geschäftsführerin des Know-Center und Leiterin des Instituts für Interaktive Systeme und Datentechnik der TU Graz, erläuterte Univ.-Prof. Dr. Johannes Khinast, CEO von RCPE und Leiter des Instituts für Prozess- und Partikeltechnik an der TU Graz, die Trends und Herausforderungen im digitalen Design bei pharmazeutischen Herstellungsprozessen. Eine Schlüsselrolle nimmt dabei die fortgeschrittene Analytik ein, die bei der Entwicklung der Simulation komplexer Prozesse greift wenn mechanistische Modelle nicht eindeutig beschrieben werden können.

Pankaj Doshi, PhD, Head of Process Modeling bei Pfizer Inc. gab einen Überblick über die Anwendung von Computermodellierung und Datenanalyse auf dem Bereich der pharmazeutischen virtuellen oder in-silico Prozess- und Produktentwicklung. Als konkreten Anwendungsfall stellte er die Verwendung von maschinellem Lernen zur Vorhersage der Kristallisationsneigung von pharmazeutischen Wirkstoffen vor. Er schloss mit einer klaren Botschaft über die aktuelle Situation: “The pharmaceutical industry is moving towards a digital definition of drug product design, which will revolutionise product realisation in terms of speed and quality.”

Eine andere Perspektive der Digitalisierung gab Caterina Minelli, PhD, Medicine Manufacturing Technical Lead an dem National Physical Laboratory (NPL UK). Sie betonte in ihrem Vortrag die entscheidende Rolle der genauen Messung und der Standardisierung bei der Implementierung und Digitalisierung fortgeschrittener Fertigungsprozesse. Sie schloss mit dem Aufruf ab, die Messtechnikforschung, die Systemtechnik, Pharma-Unternehmen und Regulierungsbehörden an einen Tisch zu bringen, um die Mess-Infrastruktur zu entwickeln, zu warten und zu erweitern.

Ivo Backx, Manager Account Development Life Science industries, Digitalization & Innovation bei Siemens, sprach bei der Abschlusspräsentation davon, wie die Marktveränderungen bei Therapeutika und Diagnostika die Produktfertigung in der Pharmaindustrie verändert und betonte die Notwendigkeit der Nutzung von Technologie, um Innovation durch drei Schlüsselkomponenten voranzutreiben: Erstens durch die Zusammenarbeit via Datenintegration, zweitens den Einsatz von Big Data Analytics und drittens über Simulationen.

Das Know-Center als erste Anlaufstelle für Data-driven Business und Big Data Analyse kann auf eine umfangreiche Erfahrung in der Entwicklung von Lösungen für das gesamte Spektrum der Daten-Wertschöpfungskette – vom Datenmanagement und der Datenvisualisierung bis hin zur Datenanalyse und Datensicherheit – zugreifen. Für mögliche Kooperationen im Bereich des Data-driven Life Sciences Business steht Ihnen David Garcia de Marina (dgarcia@know-center.at) zur Verfügung.

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