L’adozione dell’AI agentica nella produzione farmaceutica è un’evoluzione significativa rispetto ai tradizionali sistemi di automazione e di analytics avanzata.
A differenza dei modelli di intelligenza artificiale “reattivi”, infatti, gli agenti intelligenti sono in grado di operare in modo autonomo e proattivo lungo l’intera catena produttiva, coordinando dati, processi e decisioni in tempo reale.
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AI agentica nella produzione farmaceutica: i potenziali vantaggi
Un primo beneficio concreto dell’AI agentica nella produzione farmaceutica riguarda l’ottimizzazione dei processi di manufacturing: gli AI agents possono monitorare simultaneamente parametri di processo, qualità delle materie prime, performance degli impianti e condizioni ambientali, anticipando deviazioni critiche e suggerendo – o attuando direttamente – azioni correttive prima che si traducano in scarti o non conformità. Un approccio predittivo, dunque, che consente di ridurre in modo sensibile downtime, rilavorazioni e sprechi, migliorando l’efficienza complessiva delle linee produttive.
Un secondo beneficio chiave è l’impatto sulla qualità e sulla compliance regolatoria: l’AI agentica nella produzione farmaceutica supporta una gestione più rigorosa e continua dei requisiti GMP (Good Manufacturing Practices) grazie alla capacità di tracciare ogni decisione, correlare eventi apparentemente scollegati e generare audit trail dettagliati, utili sia in fase di ispezione sia nei processi di quality review.
Inoltre, sul piano strategico, l’AI agentica nella produzione farmaceutica abilita una maggiore flessibilità industriale, facilitando il passaggio a modelli di produzione più modulari e data-driven, inclusi approcci di continuous manufacturing e personalizzazione su scala.
Non mancano esempi significativi e specifici anche per la parte più strettamente medica e bioingegneristica della produzione farmaceutica: terapie cellulari personalizzate, donazione del plasma, scarto di farmaci a seguito di un’escursione termica e via dicendo.
Di seguito, alcuni tra i più significativi casi d’uso dell’AI agentica nella produzione farmaceutica emersi dal rapporto Gartner “Life Science Use Case Examples of Agentic AI”.
L’AI agentica per accelerare lo sviluppo di terapie cellulari personalizzate
Cellino Biotech ha introdotto una soluzione basata sull’apprendimento per rinforzo multi-agente (MARL) per ottimizzare la gestione delle colonie di cellule staminali pluripotenti indotte (iPSC), un passo significativo verso la scalabilità e l’efficienza nella produzione di terapie cellulari autologhe.
Questo approccio mira a superare una delle sfide più significative nella bioingegneria: massimizzare il numero di colonie sane e clonali di iPSC, fondamentali per lo sviluppo di terapie personalizzate.
Il sistema proposto da Cellino fa uso dell’AI agentica nella produzione farmaceutica in ambito genetico utilizzando tecniche avanzate di visione artificiale e apprendimento per rinforzo per analizzare e gestire autonomamente le colonie di iPSC.
Gli agenti AI processano immagini sintetiche a contrasto di interferenza differenziale (sDIC) e mappe di calore dei bordi delle colonie, permettendo una valutazione precisa e in tempo reale dello stato di ogni colonia. Basandosi su queste informazioni, gli agenti AI collaborano per apprendere strategie ottimali di crescita delle colonie e di prevenzione delle collisioni, aspetto critico per mantenere la purezza e l’integrità delle linee cellulari.
Una caratteristica notevole di questo sistema è la sua capacità di calcolare autonomamente i tassi di divisione cellulare e altre caratteristiche di movimento, producendo una mappa dettagliata di istruzioni per la rimozione selettiva delle cellule tramite ablazione laser. Questo livello di precisione e controllo rappresenta un salto qualitativo significativo rispetto ai metodi tradizionali di gestione delle colonie cellulari.
I risultati presentati da Cellino sono promettenti. In esperimenti condotti su colonie di iPSC per un periodo di 4 giorni, il sistema basato su MARL ha dimostrato di poter gestire il doppio delle colonie rispetto agli algoritmi basati su regole predefinite. Inoltre, gli agenti AI hanno mostrato una notevole capacità di evitare collisioni tra colonie e di ottimizzare l’uso della matrice extracellulare (ECM), fattori critici per la produzione di linee cellulari di alta qualità.
Sebbene questi risultati siano basati su simulazioni in-silico, il potenziale impatto di questa tecnologia sulla produzione di terapie cellulari è significativo. La capacità di gestire un numero maggiore di colonie con maggiore precisione e efficienza, infatti, potrebbe tradursi in un aumento sostanziale della resa e della qualità delle iPSC prodotte, riducendo al contempo i costi e i tempi di produzione. Ciò potrebbe accelerare notevolmente lo sviluppo e la disponibilità di terapie cellulari personalizzate, aprendo nuove possibilità nel trattamento di una vasta gamma di patologie.
Gli AI agents per ottimizzare il processo di donazione del plasma nella produzione di farmaci salvavita
CSL Behring – in collaborazione con UiPath – ha proposto un sistema di AI agentica nella produzione farmaceutica finalizzato all’ottimizzazione del processo di donazione del plasma.
Il sistema ha come obiettivo ridurre gli errori, migliorare l’efficienza e garantire la sicurezza nel processo di raccolta del plasma, aspetti cruciali per la produzione di farmaci salvavita destinati a pazienti affetti da malattie rare e condizioni croniche.
Il cuore di questa soluzione è un agente medico specializzato, basato su UiPath Autopilot, progettato per processare le informazioni dei donatori con un grande livello di precisione ed efficienza.
Una delle caratteristiche fondamentali di questo sistema è la capacità di correlare intelligentemente le informazioni mediche dei donatori con i documenti di policy aziendale. Questo processo, precedentemente svolto manualmente e soggetto a errori umani, viene ora eseguito con un alto grado di accuratezza, garantendo una valutazione più rapida e precisa dell’idoneità dei donatori.
L’agente AI, inoltre, è in grado di estrarre e validare automaticamente i documenti di identificazione, assicurando così la conformità normativa e la sicurezza del processo di donazione.
Il sistema, inoltre, converte le liste di medicinali scritte a mano in dati strutturati pronti per essere inseriti nel sistema, accelerando in tal modo il processo di screening dei donatori e riducendo significativamente anche il rischio di errori di trascrizione che potrebbero compromettere la sicurezza del plasma raccolto.
L’agente AI di CSL Behring è dotato di capacità di apprendimento che gli permettono di costruire una base di conoscenze dalle interazioni con i clinici, migliorando continuamente la sua performance nel tempo. Questa caratteristica è particolarmente importante in un campo in rapida evoluzione come quello delle terapie derivate dal plasma, dove nuove informazioni e linee guida emergono costantemente.
Il sistema segnala proattivamente i casi ad alto rischio per una revisione umana. Questo approccio ibrido, che combina l’efficienza dell’AI con l’expertise clinica umana, assicura un equilibrio ottimale tra automazione e supervisione professionale, aspetto fondamentale in un settore così delicato come quello della donazione di plasma.
Ci si attende che l’adozione di questo sistema di AI agentica nella produzione farmaceutica porti a un significativo miglioramento nell’accuratezza, nella consistenza e nell’efficienza del processo di donazione del plasma. Ciò potrebbe tradursi in una riduzione dei tempi di attesa per i donatori, un aumento del volume di plasma raccolto e, soprattutto, un miglioramento della sicurezza e della qualità del plasma utilizzato per la produzione di terapie.
In un contesto più ampio, l’approccio di CSL Behring potrebbe servire anche da modello per l’integrazione dell’AI agentica in altri aspetti critici della catena di approvvigionamento e produzione nel settore delle biotecnologie.
L’AI agentica nella produzione farmaceutica: catena del freddo e scarto di farmaci
UiPath ha sviluppato una serie di soluzioni basate sull’AI agentica per affrontare alcune delle sfide più pressanti nel settore Pharma & Life Sciences.
Tra le applicazioni più significative, spicca il sistema di analisi delle escursioni di temperatura per prodotti farmaceutici e vaccini.
Per le escursioni di temperatura, UiPath ha implementato un agente AI che automatizza il processo di determinazione della necessità di scartare un prodotto a seguito di un’escursione termica. Questo sistema prende in input il nome del prodotto, la temperatura e la durata dell’escursione e determina autonomamente se si è verificata un’escursione di temperatura critica.
L’agente è in grado di identificare il riferimento corretto (calcolatore, SOP clinica od opuscolo) per il farmaco specifico e di confrontare i dati di input con le informazioni contenute nel riferimento identificato per fornire una raccomandazione. In caso di necessità di scarto del farmaco, l’agente può anche avviare automaticamente una nuova spedizione o un nuovo ordine.
Questa soluzione promette di ridurre significativamente i tempi di analisi (tipicamente 30-60 minuti per l’analisi manuale dei moduli di escursione di temperatura rispetto alle SOP) e di accelerare il processo di sostituzione quando necessario.
L’implementazione di questi sistemi di UiPath che fanno uso dell’AI agentica nella produzione farmaceutica promette di migliorare non solo l’efficienza operativa, riducendo i tempi di elaborazione e i costi associati, ma anche la sicurezza e la qualità dei processi, minimizzando il rischio di errori umani in attività critiche come la gestione della catena del freddo.
