Pro­zess­ana­ly­tik für die Pharmaproduktion

Wie lässt sich die Qua­li­tät eines Arz­nei­mit­tels wäh­rend der Her­stel­lung zuver­läs­sig über­wa­chen, ohne erst auf Labor­er­geb­nis­se war­ten zu müs­sen? Die­se Fra­ge beschäf­tigt Inge­nieu­re, Anla­gen­pla­ner und Ent­wick­ler in der phar­ma­zeu­ti­schen Pro­duk­ti­on. Beson­ders bei kom­ple­xen Her­stel­lungs­ver­fah­ren, wech­seln­den Char­gen­grö­ßen und stei­gen­den Anfor­de­run­gen an die Pro­zess­do­ku­men­ta­ti­on gera­ten klas­si­sche Prüf­ab­läu­fe an ihre Gren­zen. Wer­den Qua­li­täts­ab­wei­chun­gen erst nach einem abge­schlos­se­nen Pro­duk­ti­ons­schritt erkannt, sind zusätz­li­che Unter­su­chun­gen, Nach­ar­bei­ten oder im ungüns­ti­gen Fall der Ver­lust einer Char­ge mög­lich. Einen tech­ni­schen Ansatz bie­tet die pro­zess­ana­ly­ti­sche Tech­no­lo­gie, auch Pro­cess Ana­ly­ti­cal Tech­no­lo­gy (PAT) genannt. Sie ver­bin­det kon­ti­nu­ier­lich erfass­te Mess­wer­te mit der Pro­zess­steue­rung und ermög­licht eine früh­zei­ti­ge­re Bewer­tung qua­li­täts­re­le­van­ter Veränderungen.

Im Mit­tel­punkt ste­hen Mess­ver­fah­ren, die kri­ti­sche Pro­zess­pa­ra­me­ter und qua­li­täts­re­le­van­te Pro­duk­t­ei­gen­schaf­ten wäh­rend der Her­stel­lung erfas­sen. Dazu gehö­ren bei­spiels­wei­se spek­tro­sko­pi­sche Ver­fah­ren wie die Nahin­fra­rot­spek­tro­sko­pie (NIR) oder die Raman-Spek­tro­sko­pie. Sie ermög­li­chen je nach Anwen­dung die Unter­su­chung von Stoff­zu­sam­men­set­zun­gen und Mate­ri­al­ei­gen­schaf­ten, ohne für jede Mes­sung eine klas­si­sche Laborana­ly­se durch­füh­ren zu müs­sen. Ergän­zend lie­fern Sen­so­ren für Tem­pe­ra­tur, Druck, Durch­fluss und wei­te­re Pro­zess­grö­ßen Infor­ma­tio­nen über den aktu­el­len Anla­gen­zu­stand. Die Her­aus­for­de­rung liegt dar­in, die­se Daten zuver­läs­sig zusam­men­zu­füh­ren und für die Pro­zess­re­ge­lung nutz­bar zu machen. Dafür benö­ti­gen Anla­gen geeig­ne­te Mess­stel­len, abge­stimm­te Kom­mu­ni­ka­ti­ons­schnitt­stel­len und vali­dier­te Auswertungsverfahren.

Für die tech­ni­sche Umset­zung reicht es nicht aus, zusätz­li­che Sen­so­ren in eine Pro­duk­ti­ons­li­nie ein­zu­bau­en. Ent­schei­dend ist die Ver­bin­dung aus Mess­tech­nik, Auto­ma­ti­sie­rung und einem belast­ba­ren Ver­ständ­nis des Her­stel­lungs­pro­zes­ses. Mit­hil­fe sta­tis­ti­scher Model­le und daten­ba­sier­ter Aus­wer­tun­gen las­sen sich Zusam­men­hän­ge zwi­schen Pro­zess­pa­ra­me­tern und Pro­dukt­qua­li­tät unter­su­chen. Dar­auf auf­bau­end kön­nen Regel­stra­te­gien ent­wi­ckelt wer­den, die Abwei­chun­gen inner­halb defi­nier­ter Gren­zen ent­ge­gen­wir­ken. Auch digi­ta­le Pro­zess­mo­del­le und maschi­nel­les Ler­nen bie­ten hier­für Ansät­ze. Vor­aus­set­zung sind geeig­ne­te Daten, über­prüf­te Modell­qua­li­tät und eine nach­voll­zieh­ba­re Doku­men­ta­ti­on. Gera­de in regu­lier­ten Pro­duk­ti­ons­um­ge­bun­gen müs­sen die ein­ge­setz­ten Sys­te­me den Anfor­de­run­gen der Guten Her­stel­lungs­pra­xis (Good Manu­fac­tu­ring Prac­ti­ce, GMP) entsprechen.

Für die Phar­ma­pro­duk­ti­on eröff­net die Inte­gra­ti­on pro­zess­ana­ly­ti­scher Ver­fah­ren Mög­lich­kei­ten, Qua­li­tät stär­ker wäh­rend der Her­stel­lung abzu­si­chern, anstatt sie aus­schließ­lich nach­ge­la­gert zu prü­fen. Gleich­zei­tig ent­ste­hen Poten­zia­le für eine effi­zi­en­te­re Pro­zess­füh­rung, einen geziel­te­ren Res­sour­cen­ein­satz und eine bes­se­re Nach­voll­zieh­bar­keit von Pro­duk­ti­ons­ab­läu­fen. Die Ein­füh­rung ver­langt aller­dings eine enge Zusam­men­ar­beit zwi­schen Ver­fah­rens­tech­nik, Kon­struk­ti­on, Auto­ma­ti­sie­rung und Qua­li­täts­si­che­rung. Mit Blick auf die Anla­gen­pla­nung für 2027 stellt sich des­halb eine grund­le­gen­de Fra­ge: Sind bestehen­de Pro­duk­ti­ons­sys­te­me aus­rei­chend vor­be­rei­tet, um qua­li­täts­re­le­van­te Pro­zess­da­ten kon­ti­nu­ier­lich zu erfas­sen und für die Rege­lung zu nut­zen? Wer die­se Vor­aus­set­zun­gen früh­zei­tig berück­sich­tigt, schafft eine tech­ni­sche Grund­la­ge für eine stär­ker daten­ba­sier­te Arzneimittelherstellung.

Bran­chen­ru­brik: PHARMA Fach­ru­brik: Mess­tech­nik & Ana­ly­tik Alter­na­tiv-Rubrik: Pro­zess­au­to­ma­ti­sie­rung und Digitalisierung