Conozca cómo se aplica el diseño de experimentos (DoE) a la síntesis química en Lonza Peptide.
La síntesis de péptidos está sujeta de forma natural a una amplia gama de influencias, como la temperatura de reacción, el disolvente, el catalizador, así como las concentraciones del sustrato y el reactivo. Como resultado, las variables objetivo de salida, como la composición del producto, la pureza, el rendimiento o la estereoespecificidad, pueden variar en un amplio rango.
En lugar de adoptar un enfoque de ensayo y error, en el que cada parámetro se examina de forma individual y las interacciones entre estos parámetros no pueden detectarse fácilmente, en la industria actual se aplica generalmente el diseño estadístico de experimentos (DoE). Para que el desarrollo basado en el concepto DoE se considere un éxito, es esencial que todos los experimentos se realicen dentro de un marco controlado con precisión y en condiciones mantenidas con exactitud y reproducibles, permitiendo así que la variable de salida objetivo (por ejemplo, la selectividad o el rendimiento) alcance su valor óptimo de forma fiable.
Los requisitos impuestos a la configuración y ejecución del experimento son, por tanto, elevados y exigen un alto grado de flexibilidad, precisión y reproducibilidad.
Didier Monnaie, Ph.D.
Lonza Braine
Nuestro ponente invitado, Didier Monnaie, presenta una aplicación muy compleja que ilustra el uso de métodos estadísticos junto con una estación de trabajo de síntesis. El doctor Didier Monnaie es director de proyectos en Lonza Braine, una empresa especializada en I+D y fabricación a medida de péptidos terapéuticos. Durante los últimos diez años, ha estado a cargo de proyectos de investigación y tecnología, incluidas las tecnologías analíticas de procesos (PAT). Como cinturón negro seis sigma, ahora se encarga de la mejora de procesos, el análisis estadístico de datos y la implantación de la iniciativa Calidad por diseño (QbD) en el departamento de I+D de Lonza Braine.