Le decisioni di controllo nei bioreattori basate su dati analitici vecchi di due ore non possono supportare processi continui o automazione a ciclo chiuso. Per ottenere un controllo predittivo dei modelli, è necessaria un’infrastruttura di misurazione in tempo reale, come la spettroscopia Raman di processo. Tuttavia, la sua implementazione richiede modelli chemiometrici robusti e un’integrazione in architetture di controllo progettate inizialmente per interventi manuali. Attualmente, la maggior parte delle decisioni di controllo dei bioreattori si basa su dati già superati al momento in cui arrivano all’operatore. Questo accade perché parametri critici come la densità delle cellule vitali (VCD), il glucosio, il lattato e i metaboliti chiave vengono ancora monitorati principalmente tramite campionamenti manuali e analisi offline o quasi in linea. Un campione prelevato e analizzato ogni due ore porta a decisioni che arrivano troppo tardi, quando la coltura cellulare ha già superato quella fase. Fino a qualche anno fa, questo ritardo era accettabile perché gli obiettivi di automazione nei processi biotecnologici erano più modesti: mantenere i parametri entro i limiti, evitare scostamenti e documentare le deviazioni. Un ritardo analitico di poche ore non comprometteva significativamente questi obiettivi. Tuttavia, le ambizioni sono cambiate. Oggi, processi continui, controllo a ciclo chiuso, controllo predittivo dei modelli per l’alimentazione e lo scarico, e perfusione che si avvicina all’autonomia sono programmi seri portati avanti in strutture all’avanguardia. Tutti questi programmi si basano su un presupposto non ancora soddisfatto: che le variabili che guidano il controllo siano note in tempo quasi reale. Un ciclo di controllo non può chiudersi più velocemente della misurazione più lenta nella catena. Un algoritmo di alimentazione calibrato su valori di glucosio vecchi di due ore non è un algoritmo di controllo. È un intervento programmato con speranze di ottimizzazione. Le conseguenze si riflettono nella resa del processo. Gli ingegneri di processo che lavorano con strumenti che aggiornano lentamente inseriscono margini di sicurezza nelle strategie di alimentazione, nelle decisioni di raccolta e nei profili di aggiunta del terreno di coltura. Questi margini si traducono direttamente in VCD inferiori rispetto a quelli che il processo potrebbe sostenere, in un consumo di terreno superiore al necessario e in una minore coerenza della qualità del prodotto rispetto a quanto sarebbe possibile. La domanda utile non è se un’analisi in tempo reale aiuterebbe, ma quali sono i passaggi necessari per ottenerla. La spettroscopia Raman di processo in linea è una delle risposte più concrete, poiché misura continuamente e in modo non distruttivo diversi parametri critici del processo (CPP). Le sfide più complesse, meno discusse, riguardano la creazione di modelli chemiometrici che resistano alla dinamica reale della coltura cellulare, l’integrazione in architetture di controllo non progettate per input ad alta frequenza e la definizione della robustezza necessaria per affidare decisioni che storicamente sono state prese dagli esseri umani. Queste sono le questioni che European Pharmaceutical Review affronterà in un prossimo webinar intitolato ‘Ottimizzare efficienza e resa attraverso l’automazione dei processi biotecnologici’. La sessione spiegherà come la spettroscopia Raman di processo abiliti il controllo a ciclo chiuso nella perfusione, le considerazioni pratiche per la sua implementazione e dove emergono effettivamente miglioramenti misurabili delle prestazioni. Il racconto dell’automazione nei processi biotecnologici ha superato le capacità dell’infrastruttura di misurazione. Chiudere questo divario non è una questione di avere più dati, ma di far arrivare i dati in tempo utile perché siano rilevanti.