Aizon migliora la produzione farmaceutica con l'intelligenza artificiale utilizzando AWS

La produzione farmaceutica è un settore complesso e altamente regolamentato. Per ogni processo di produzione esistono centinaia di decisioni e variabili, che devono essere calibrate correttamente per fornire farmaci sicuri ed efficaci ai pazienti. Con le attuali dimensioni del mercato, le esigenze di gestione della produzione e di analisi dei dati di processo superano le capacità umane. Aizon, una startup di San Francisco, sta applicando i prodotti Amazon Web Services (AWS) per aiutare i produttori farmaceutici a modernizzare e sfruttare i vantaggi degli impianti di produzione digitali.

Aizon offre una piattaforma di intelligenza artificiale (IA) software-as-a-service (SaaS) che permette ai produttori farmaceutici di ottimizzare i propri processi e di massimizzare l'efficienza. Uno dei maggiori ostacoli per i produttori che cercano di eseguire autonomamente le analisi necessarie è la confusione intrinseca dei dati dei processi farmaceutici.

"Oggigiorno la realtà è che i data scientist dovrebbero dedicare circa l'80% del loro tempo alla preparazione e alla pulizia dei dati prima di poter avviare l'intelligenza artificiale", afferma Toni Manzano, Ph.D., co-founder and chief scientific officer (co-fondatore e direttore scientifico) presso Aizon. Manzano ci tiene a precisare che Aizon affronta questa inefficienza integrando la pulizia dei dati nella propria piattaforma, cosa che consente ai clienti farmaceutici di concentrarsi sulle proprie aree di competenza scientifica.

La piattaforma di Aizon è particolarmente adatta alle industrie farmaceutiche e della bioproduzione, poiché è progettata per mantenere la conformità con l'insieme delle migliori pratiche di produzione note collettivamente come GxP. Aizon è uno dei primi ad adottare il framework di conformità e sicurezza AWS e ha costruito la sua piattaforma su questa infrastruttura. AWS ha precedentemente pubblicato un white paper sulla conformità e la sicurezza GxP, con la partecipazione di Aizon.

Aizon collabora con molte aziende biofarmaceutiche, molte delle quali eseguono i propri calcoli internamente con software on-premise; tuttavia, le aziende devono adottare le tecnologie cloud per sfruttare i progressi del settore "Pharma 4.0". Manzano ritiene che, prima di rivolgersi ad AWS, il cliente vedeva il 66% dell'azienda completamente occupata da attività informatiche, che ora vengono esternalizzate ad AWS.

"Sappiamo come applicare l'intelligenza artificiale negli ambienti GxP: questo è il nostro obiettivo. Le aziende biofarmaceutiche hanno le conoscenze per migliorare i processi a monte o a valle per la produzione di un farmaco. La nostra esperienza non è nella tecnologia in sé", afferma Manzano. "I nostri clienti non vogliono preoccuparsi della crittografia, dell'archiviazione e dei processi in background. AWS lo sta facendo molto bene e i nostri clienti possono dedicare tutte le loro conoscenze al processo stesso, alla convalida. Aizon, poi, applica l'intelligenza artificiale in questo settore altamente regolamentato".

Secondo Manzano, oltre a risparmiare tempo e ad aggiungere competenze tecniche grazie alla collaborazione con AWS, i clienti possono raggiungere i propri obiettivi risparmiando circa l'80% dei costi che dovrebbero affrontare senza l'aiuto di AWS.

Una delle capacità più esclusive di Aizon è la creazione di "gemelli digitali" per diversi componenti dei processi di bioproduzione. L'applicazione di punta crea e gestisce due bioreattori individuali, macchine di grandi dimensioni ottimizzate utilizzate per far crescere cellule e raccogliere prodotti biologici per determinati processi farmaceutici.

Utilizzando questa applicazione digitale, i singoli bioreattori all'interno di uno stabilimento di produzione farmaceutica possono essere collegati tra loro e al cloud tramite AWS Internet of Things (AWS IoT), un'architettura serverless in grado di raccogliere, analizzare e archiviare dati per miliardi di dispositivi. Quando le condizioni all'interno di un bioreattore cambiano, si attiva AWS Lambda, un servizio di elaborazione serverless, che esegue un'operazione di apprendimento automatico in Amazon SageMaker, alimentando infine l'analisi e l'output di ottimizzazione dei processi.

Manzano evidenzia che AWS Lambda è uno strumento chiave che consente alla piattaforma di Aizon di funzionare. Le condizioni dei singoli bioreattori sono già tra i problemi più complessi nei prodotti farmaceutici perché coinvolgono microrganismi viventi e in crescita; l'analisi di un intero processo che contiene più bioreattori aumenta la quantità di dati in modo esponenziale.

"Immagina quanti bioreattori ha una grande azienda farmaceutica in tutto il mondo: migliaia e migliaia", afferma Manzano. "Perché tutti questi dati siano connessi al cloud, producano valori, calcolino previsioni, rilevino anomalie... è impossibile gestire tutti questi dati senza un'architettura serverless".

Una multinazionale farmaceutica che produce farmaci promettenti a base di plasma sanguigno umano ha registrato una diminuzione inspiegabile della resa del prodotto unita a un aumento indesiderato della variabilità dei processi nel corso di diversi anni. Per determinare la causa principale di questi problemi, l'azienda si è rivolta ad Aizon. Utilizzando la sua piattaforma basata sull'intelligenza artificiale, conforme a GxP e fondata sull'architettura cloud AWS, Aizon ha creato un modello di apprendimento non supervisionato per identificare i modelli tra le origini della composizione del plasma in migliaia di lotti di farmaci dell'azienda farmaceutica nel corso degli anni. Aizon ha creato anche un modello di apprendimento supervisionato per prevedere il rendimento di ogni batch imminente e lo ha abbinato a dashboard in tempo reale.

Le analisi di Aizon hanno rivelato che l'origine della composizione del plasma spiegava oltre la metà della varianza del processo e che la clusterizzazione dei lotti era fondamentale per la previsione dei risultati. Inoltre, l'azienda ha identificato due variabili di processo critiche e ha scoperto che l'ottimizzazione di tali variabili era sufficiente per migliorare la resa di una percentuale a due cifre, con potenziali guadagni di decine di milioni di dollari per il cliente farmaceutico.

Aizon non vede l'ora di aiutare sempre più aziende farmaceutiche a raggiungere vantaggi simili. "Grazie ad AWS, abbiamo migliorato notevolmente la scalabilità della nostra piattaforma", afferma Manzano. “Possiamo implementare la nostra piattaforma completa per clienti di ogni dimensione in pochi minuti. Inoltre, possiamo replicarla e ampliarla senza problemi in qualsiasi paese". Aizon intende continuare ad espandere i propri servizi software collaborando con le agenzie di regolamentazione di tutto il mondo per stabilire standard per l'applicazione dell'intelligenza artificiale nella produzione farmaceutica.

Scopri di più sul modo in cui organizzazioni come Aizon sfruttano AWS per le scienze della vita per promuovere le innovazioni.