Quality by Learning
Des services d’analyse de données et de modélisation pour:
- des études de stabilité prédictive accélérée,
- des études de planification d’expériences,
- de études de modélisation PK/PD,
- de études de construction de jumeaux numériques
Études de Stabilité Prédictive Accélérée (ESPA)
Les études de stabilité prédictive accélérée (ESPA) sont une approche scientifique et statistique conçue pour évaluer la durabilité et la dégradation des produits pharmaceutiques, biotechnologiques ou chimiques dans des conditions environnementales exacerbées (température, humidité, lumière, etc.).
Contrairement aux études de stabilité classiques, qui s’étendent sur des mois ou des années, les ESPA permettent d’anticiper le comportement à long terme d’un produit en un temps réduit, grâce à des protocoles accélérés et des modèles prédictifs avancés.
Études de Modélisation Pharmacocinétique/Pharmacodynamique (PK/PD)
Les études de modélisation PK/PD (Pharmacocinétique/Pharmacodynamique) sont une approche quantitative essentielle dans le développement des médicaments.
Elles visent à caractériser le devenir d’un médicament dans l’organisme (pharmacocinétique, PK) et à relier les concentrations du médicament à ses effets thérapeutiques ou toxiques (pharmacodynamique, PD).
Ces études permettent d’optimiser les posologies, d’améliorer l’efficacité des traitements, et de minimiser les effets indésirables, tout en accélérant le processus de développement clinique.
Construction d’un Jumeau Numérique d’un Bioprocédé
Un jumeau numérique (digital twin) d’un bioprocédé est une réplique virtuelle dynamique d’un système biologique ou industriel, intégrant des modèles mathématiques, des données en temps réel, et des algorithmes d’intelligence artificielle.
Il permet de simuler, analyser, prédire, et optimiser le comportement du procédé physique en temps réel, tout en facilitant une prise de décision proactive.
Dans le contexte des bioprocédés (ex. fermentation, culture cellulaire, production de biomolécules), le jumeau numérique est particulièrement précieux pour améliorer l’efficacité, la reproductibilité, et la qualité des produits.
L’ensemble est généralement constitué de trois parties: les couches physique, numérique et interface.
Planification Statistique d’Expériences (DoE) et Analyse des Données
La planification statistique d’expériences (DoE, Design of Experiments) est une méthodologie structurée et efficace utilisée pour explorer, comprendre, et optimiser des processus complexes, tels que les bioprocédés (fermentation, culture cellulaire, production de biomolécules, purification de protéines, etc.).
Elle permet de maximiser l’information obtenue à partir d’un nombre limité d’expériences, tout en minimisant les coûts, le temps, et les ressources nécessaires.
Le DoE est particulièrement utile pour : cribler les facteurs critiques, analyser les interactions entre facteurs et construire des surfaces de réponse pour identifier les conditions optimales mais aussi améliorer la robustesse du procédé.
Études d’Identification de Modèles Dynamiques pour la Commande Automatique de Procédés
Les études d’identification de modèles dynamiques sont une étape clé en automatique et en ingénierie des procédés, visant à déterminer un modèle mathématique capable de décrire le comportement dynamique d’un système physique (ex. bioréacteur, colonne de distillation, procédé chimique).
Ce modèle est ensuite utilisé pour concevoir des lois de commande avancées (ex. : contrôle PID, contrôle prédictif, contrôle robuste) afin d’optimiser les performances du procédé, d’assurer sa stabilité, et de garantir sa robustesse face aux perturbations.
Des avis de nos clients
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