Webinar: Aprimore o desenvolvimento de processos em fluxo aproveitando o DRE em linha e a automação
Aborde a carga de recursos na química de fluxo
Os avanços nas tecnologias de processamento contínuo, em paralelo com a expansão de reações orgânicas complexas possibilitadas pela química de fluxo, levaram ao uso crescente de reações de fluxo em toda a indústria farmacêutica. No entanto, o desenvolvimento de reações em fluxo é tipicamente atormentado por ineficiências associadas à coleta de dados em condições de estado estacionário e as opções de experimentação ricas em dados para caracterizar as reações de fluxo permanecem esparsas. Nos estágios iniciais do desenvolvimento de medicamentos, esse desafio é agravado pela disponibilidade limitada de matérias-primas essenciais e prazos curtos de desenvolvimento.
Experimentos automatizados de reação transitória/dinâmica fornecem uma opção viável de intensificação do desenvolvimento do processo para diminuir a carga de recursos e as ineficiências em torno do desenvolvimento do processo de reação de fluxo. Além disso, o acoplamento apropriado dessa técnica com tecnologias analíticas de processo em linha permite a geração de conjuntos de dados ricos durante experimentos estendidos e autônomos, como estudos de estabilidade ou auto-otimização de reação integrada. Nesta apresentação, Brian Wyvratt discute exemplos de como a Merck aproveita os sistemas de fluxo automatizados para melhorar a captura de conhecimento e, ao mesmo tempo, limitar a carga de recursos.
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Sobre o apresentador
Brian M. Wyvratt
Cientista Principal Associado, Merck & Co., Inc
Brian é atualmente um Cientista Principal Associado na organização de Ciências do Desenvolvimento e Suprimentos Clínicos dentro da Merck Research Labs. Antes da função atual de Brian na planta piloto de pequenas moléculas, ele apoiou o desenvolvimento e a comercialização de processos em estágio avançado para vários projetos. Brian esteve ativamente envolvido na automação de reatores, particularmente para aplicações de fluxo, para permitir experimentação inteligente e eficiente rica em dados, bem como controle de feedback. Antes de ingressar na Merck em 2016, Brian obteve seu diploma de bacharel pela Lehigh University e PhD pela University of Michigan, ambos em Engenharia Química.
