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Así participan tecnologías como la IA o el Machine Learning en la producción de fármacos

Entramos en la Planta Biotecnológica de Pfizer en San Sebastián de los Reyes (Madrid) donde, gracias a la aplicación de estas herramientas, se incrementa la capacidad de producción hasta un 20%

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Así participan tecnologías como la IA o el Machine Learning en la producción de fármacos
Planta de San Sebastián de los Reyes. Fuente: Pfizer

Por Aurora Molina

7 de junio de 2024

El uso de nuevas tecnologías cada vez es más común en todos los aspectos de la vida, sobre todo en aquellos que requieren altos niveles de precisión y eficacia, como por ejemplo la producción y distribución de medicamentos. Los expertos aseguran que gracias a estas incorporaciones, como el uso del Machine Learning o la Inteligencia Artificial, se podría incrementar un 20% el rendimiento en la fabricación de medicinas y vacunas. La pregunta es, ¿cuánto se tarda en producir un medicamento? 

“Es un proceso muy complejo que está sometido a una estricta regulación que dura una media de dos meses desde el momento en el que se inicia la producción hasta que el medicamento llega al paciente”, explica José Luis González, director de la cadena de suministro de Pfizer España y Portugal. 

Desde que el producto se empieza a fabricar existe un proceso que se compone de varias etapas. En primer lugar es necesario disponer de todos los materiales y materias primas que se van a emplear durante el proceso. Una vez que este paso está cubierto llega la fabricación de los medicamentos, es decir, la formulación y la producción del producto. En tercer lugar, el envasado y el etiquetado. “Aquí es donde ponemos el estuche, el prospecto específico para cada país, etc. Es el momento en el que el producto empieza a diferenciarse”, señala el director González. Por último tiene lugar el almacenaje y distribución para que llegue al paciente. 

“Esta labor adquiere una importancia enorme cuando pensamos en la magnitud de nuestra red de producción y distribución. Nuestros medicamentos y vacunas llegaron en 2022 a casi 1.400 millones de pacientes, una de cada seis personas del planeta”, ha añadido. Y es que Pfizer cuenta con 37 centros de producción en todo el mundo desde donde se distribuyen más de 700 medicamentos y vacunas. Más de 50.000 millones de dosis que llegan a más de 180 países. 

Uno de los aspectos imprescindibles para que el producto llegue al cliente es tener en cuenta cómo funciona la cadena de suministro. A pesar de que todo proceso empieza con la compra o la fabricación del principio activo que se necesita para fabricar el fármaco, es necesario “saber cuáles son las necesidades de los pacientes”, comenta González. Por ello, uno de los primeros pasos para planificar una buena estrategia de fabricación y comercialización es planificar la demanda y tener un plan de producción. “La fabricación y el suministro de productos es un proceso complejo. Existen unas normas europeas que tenemos que cumplir, pero gracias a la ciencia y a la tecnología somos capaces de gestionar toda esta complejidad y asegurar la entrega del medicamento que se necesita en cada lugar del mundo para el paciente que lo está esperando”, añade. 

Tecnología y suministro de medicamentos 

Es evidente que las nuevas tecnologías están cambiado el escenario de la distribución farmacéutica. Así lo ha reflejado Abhimanyu Chitoshia, director senior de Inteligencia en la cadena de suministro de Pfizer. “Los datos son el combustible de cualquier innovación tecnológica. Actualmente generamos una enorme cantidad de datos que se recogen a lo largo de todo el proceso y que ya se miden en petabytes (10¹⁵ bytes)”, explica. “Es muy importante obtenerlos en los momentos adecuados de la cadena de suministro, pero lo es más aún poder analizarlos y utilizarlos de manera que aporten beneficios a nuestra actividad”. 

Para analizar y emplear correctamente los datos, en Pfizer emplean tres tipos de análisis: descriptivo, predictivo y prescriptivo. En el primero de ellos lo importante es recabar datos históricos para entender el pasado y el presente, que permite tener una visión en tiempo real de las métricas e indicadores de desempeño clave. El predictivo crea varios escenarios para anticipar posibles eventos y el impacto potencial que tendrían en las operaciones comerciales. Y por último, el prescriptivo, ayudando a la toma de decisiones, permitiendo escoger cuál es la más correcta. 

Una vez que todos los datos que ya han pasado por los tres filtros anteriores se obtienen, toca volver a analizarlos. Para ello la compañía emplea técnicas de Inteligencia Artificial y Machine Learning, simulaciones y técnicas de optimización que suponen un gran apoyo a la hora de tomar decisiones, así como la optimización de los procesos de producción y mejorar el aprovechamiento de recursos. “Los algoritmos de aprendizaje automático nos permiten controlar todas las variables dentro del proceso de producción, conocer el impacto de cada variable en el resultado e identificar los parámetros óptimos y anomalías. Después podemos utilizar todos estos datos para entrenar el algoritmo y reducir los tiempos o mejorar la producción en el futuro”, concluye el director Chitoshia. 

Planta de producción 

Una vez que hemos hablado de análisis, datos, clientes, demanda y beneficios, llega el turno de los trabajadores. Ser empleado de una compañía de estas características requiere un alto nivel de cualificación. Por poner un ejemplo, en el interior de las instalaciones de la planta de producción de Pfizer (Madrid), la única del mundo que fabrica medicamentos para la hemofilia A y B, tiene lugar la formación de mínimo 12 meses del personal que trabaja en esterilización. 

Para desempeñar esta función deben ir completamente cubiertos con un equipo especial y su trabajo está caracterizado por realizar movimientos muy lentos, con el fin de evitar que se generen las mínimas partículas posibles. Dada su complejidad y las condiciones de presión y humedad en las que realizan el trabajo, los turnos no exceden más de cuatro horas en el interior de la sala.

“En nuestro caso la responsabilidad es enorme porque nuestros medicamentos van dirigidos específicamente a personas concretas y tenemos que lograr que lleguen hasta ellos cumpliendo con todos los requisitos de seguridad y calidad. Esto nos exige llevar un control constante y exhaustivo de todas las etapas del proceso, pero estamos muy orgullosos de poder decir que podemos hacer llegar nuestros medicamentos a cualquier parte del mundo en 48 horas”, explica Ana Maqueda, directora de la Planta Biotecnológica de Pfizer en San Sebastián de los Reyes (Madrid). 

Uno de los grandes retos que afronta Pfizer es la sustitución completa de este proceso por maquinaria dedicada exclusivamente a ello. En la actualidad cuentan con una planta diseñada para este trabajo y el objetivo es ir ampliando con el paso del tiempo para que la producción sea más ágil, al mismo tiempo que evitar los máximos riesgos posibles. 



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