Importancia – La industria (bio)farmacéutica se caracteriza por altos niveles de inversión en las etapas tempranas de desarrollo, donde el proceso productivo presenta grandes niveles de incertidumbre. En un mercado dinámico y competitivo, existe una gran presión para reducir los tiempos disponibles para investigación, pero sin descuidar aspectos como la productividad, eficiencia y robustez de los procesos. Dentro de este marco, las nuevas tecnologías presentan una oportunidad única para lograr una aceleración en el desarrollo de procesos sin comprometer su performance final. Plataformas de experimentación automática, sensores avanzados y métodos de inteligencia artificial son algunas de las herramientas disponibles dentro del catálogo de la denominada Industria 4.0. Las empresas que no incorporen estas nuevas tecnologías tanto en sus etapas de I+D como productivas enfrentaran grandes desafíos para mantener el ritmo de sus competidores más innovadores.

Problemática – El desarrollo de un proceso innovador para una nueva molécula es una actividad de aprendizaje activo: Nuevos datos son generados continuamente mediante experimentación planificada, aumentando el conocimiento sobre el sistema y reduciendo la incertidumbre. El nuevo conocimiento generado, a su vez, permite diseñar nuevos experimentos con un alto contenido informativo, que generaran más conocimiento en un círculo virtuoso. En el caso de las nuevas plataformas de experimentación intensiva, múltiples biorreactores pueden ser operados en paralelo por sistemas robóticos automatizados. La información generada por estos reactores puede ser analizada offline al final del experimento y utilizada para diseñar la próxima etapa de experimentación. Sin embargo, una alternativa más eficiente consiste en utilizar sensores online para evaluar el estado del sistema y rediseñar los experimentos de manera óptima en tiempo real, ahorrando tiempo y aumentando el contenido informativo.

Objetivos del plan – Desarrollar herramientas computacionales para el diseño online de experimentos para bioprocesos innovadores dentro del marco de la Industria 4.0. Dichas herramientas se enfocarán principalmente en dos tareas: i) Métodos de re-diseño de experimentos online utilizando inteligencia artificial (inferencia variacional, machine learning, aprendizaje por refuerzos), para múltiples biorreactores operando en paralelo en plataformas de experimentación automática; ii) Sensores inteligentes para el procesamiento de señales mediante modelos matemáticos, que serán utilizados en combinación con las herramientas desarrolladas en (i) para lograr el re-diseño online. Para la validación de estas herramientas, se cuentan con múltiples sistemas de estudio. Por un lado, INGAR cuenta con un biorreactor de escala banco equipado con sensores y sistemas de control para realizar experiencias dentro del instituto. Por otro lado, el grupo de trabajo mantiene un convenio de colaboración con el KIWI-Biolab de la Universidad Técnica de Berlín (TU Berlin), que permite el acceso a una plataforma de experimentación automática para múltiples experimentos en paralelo.

Contacto: Dr. Martin F. Luna; Dr. Ernesto C. Martínez (ra.vo1732235252g.tec1732235252inoc-1732235252efatn1732235252as@ra1732235252gnIsa1732235252ceb1732235252)