Aizon mejora la fabricación de productos farmacéuticos con inteligencia artificial mediante AWS

La fabricación de productos farmacéuticos es una industria compleja y fuertemente regulada. Hay cientos de decisiones y variables en cada proceso de fabricación que deben calibrarse correctamente para ofrecer medicamentos seguros y eficaces a los pacientes. A medida que el mercado actual crece, las exigencias para la gestión de la producción y el análisis de datos de procesos superan las capacidades humanas. Aizon, una empresa emergente de San Francisco, está aplicando los productos de Amazon Web Services (AWS) para ayudar a los fabricantes farmacéuticos a modernizarse y aprovechar los beneficios de las plantas de fabricación digital.

Aizon ofrece una plataforma de inteligencia artificial (IA) de software como servicio (SaaS) destinada a ayudar a los fabricantes farmacéuticos a optimizar sus procesos y aumentar la eficiencia. Una de las mayores barreras para los fabricantes que intentan realizar los análisis necesarios por sí mismos es el desorden inherente a los datos de los procesos farmacéuticos.

“La realidad actual es que los científicos de datos tendrían que dedicar aproximadamente el 80 % de su tiempo a preparar y limpiar los datos antes de poder utilizar la IA”, afirma Toni Manzano, doctor, cofundador y director científico de Aizon. Según él, Aizon aborda esta ineficiencia al incorporar la limpieza de datos en su plataforma, lo que permite a los clientes farmacéuticos centrarse en sus áreas de especialización científica.

La plataforma de Aizon es especialmente adecuada para las industrias farmacéutica y de biofabricación porque está diseñada para mantener el cumplimiento del conjunto de mejores prácticas de fabricación conocido de forma colectiva como GxP. Aizon fue uno de los primeros en adoptar el marco de cumplimiento y seguridad de AWS y construyó su plataforma sobre esta infraestructura. AWS publicó con anterioridad un documento técnico sobre el cumplimiento y la seguridad de GxP, con la participación de Aizon.

Aizon trabaja con múltiples empresas biofarmacéuticas, muchas de las cuales realizan internamente sus tareas de computación con software en las instalaciones; sin embargo, las empresas necesitan adoptar las tecnologías en la nube para aprovechar los avances de la “industria farmacéutica 4.0” en la industria. Manzano estima que antes de recurrir a AWS, un cliente podría percibir que el 66 % de la empresa estaba completamente ocupada en tareas de computación que ahora se derivan a AWS.

“Sabemos cómo aplicar la IA en los entornos de GxP; en eso es en lo que nos centramos. Las empresas biofarmacéuticas tienen los conocimientos necesarios para mejorar los procesos iniciales o posteriores de fabricación de un medicamento. Nuestra especialidad no es la tecnología en sí misma”, afirma Manzano. “Nuestros clientes no quieren tener que preocuparse por el cifrado, el almacenamiento y los procesos en segundo plano. AWS está haciendo todo eso muy bien, por lo que nuestros clientes pueden dedicar todos sus conocimientos al proceso en sí, para lograr la validación junto con Aizon, aplicando la IA en este sector tan regulado”.

Manzano estima que, además de ahorrar tiempo y agregar experiencia técnica al trabajar con AWS, los clientes pueden cumplir sus objetivos y ahorrar aproximadamente un 80 % de los costos a los que se enfrentarían sin la ayuda de AWS.

Una de las capacidades más exclusivas de Aizon es la creación de “gemelos digitales” para diferentes componentes de los procesos de biofabricación. La aplicación insignia crea y opera biorreactores gemelos o individuales, que son máquinas grandes y ajustadas que se utilizan para cultivar células y recolectar productos biológicos para ciertos procesos farmacéuticos.

Con esta aplicación digital, los biorreactores individuales de una planta de fabricación farmacéutica se pueden conectar entre sí y a la nube a través del Internet de las cosas (AWS IoT) de AWS, una arquitectura sin servidor que puede recopilar, analizar y almacenar datos para miles de millones de dispositivos. Cuando las condiciones cambian dentro de un biorreactor, este evento provoca la activación de AWS Lambda, un servicio de computación sin servidor, para que ejecute una operación de machine learning en Amazon SageMaker y, en última instancia, repercuta en el análisis y los resultados de la optimización de los procesos.

Manzano destaca a AWS Lambda como una herramienta clave que permite que la plataforma de Aizon funcione de la manera en que lo hace. Las condiciones individuales de los biorreactores ya se encuentran entre los problemas más complejos de los productos farmacéuticos porque involucran microorganismos vivos en crecimiento; analizar todo un proceso que contiene varios biorreactores aumenta la cantidad de datos de manera exponencial.

“Una gran empresa farmacéutica mundial cuenta con miles y miles de biorreactores en todo el mundo”, afirma Manzano. “Cada uno de ellos debe estar conectado a la nube, generar valores, calcular predicciones y detectar anomalías; todos estos datos son imposibles de gestionar sin una arquitectura sin servidor.”

Una empresa farmacéutica multinacional que produce fármacos prometedores basados en plasma sanguíneo humano experimentó una disminución inexplicable en el rendimiento del producto, junto con un aumento no deseado de la variabilidad del proceso a lo largo de varios años. Para determinar la causa principal de estos problemas, la empresa acudió a Aizon en busca de ayuda. Gracias a su plataforma compatible con IA y GxP, basada en la arquitectura en la nube de AWS, Aizon creó un modelo de aprendizaje sin supervisión para identificar los patrones entre los orígenes de la composición del plasma en miles de lotes de medicamentos de la empresa farmacéutica a lo largo de los años. Aizon también creó un modelo de aprendizaje supervisado para predecir el rendimiento de cada lote próximo y lo combinó con un panel de control en tiempo real.

Los análisis de Aizon revelaron que el origen de la composición plasmática explicaba más de la mitad de la varianza del proceso y que la agrupación por lotes era fundamental para predecir el rendimiento. Además, la empresa identificó dos variables críticas del proceso y descubrió que la optimización de esas variables bastaba para mejorar el rendimiento en dos dígitos, lo que se tradujo en ganancias potenciales de decenas de millones de dólares para el cliente farmacéutico.

Aizon espera poder ayudar a más y más empresas farmacéuticas a obtener beneficios similares. “Gracias a AWS, hemos mejorado considerablemente la escalabilidad de nuestra plataforma”, afirma Manzano. “Podemos implementar nuestra plataforma completa para clientes de todos los tamaños en cuestión de minutos, y replicarla y ampliarla sin problemas en cualquier país”. Aizon planea continuar expandiendo sus servicios de software mientras trabaja con las agencias reguladoras de todo el mundo para establecer estándares destinados a la aplicación de la IA en la fabricación de productos farmacéuticos.

Obtenga más información acerca de la manera en que organizaciones como Aizon aprovechan AWS para las ciencias biológicas con el objetivo de impulsar la innovación.