Reference : Modèles statistiques Bayésiens et méthodologies pour calculer le Design Space (OPTIMAL-DS)
Reports : Internal report
Human health sciences : Pharmacy, pharmacology & toxicology
http://hdl.handle.net/2268/115918
Modèles statistiques Bayésiens et méthodologies pour calculer le Design Space (OPTIMAL-DS)
French
[fr] Bayesian statistical models and methodologies to calculate the Design Space (OPTIMAL-DS)
Marini Djang'Eing'A, Roland mailto [Université de Liège - ULg > Département de pharmacie > Chimie analytique >]
Lebrun, Pierre mailto [Université de Liège - ULg > Département de pharmacie > Chimie analytique >]
Hubert, Philippe mailto [Université de Liège - ULg > Département de pharmacie > Chimie analytique >]
30-Sep-2009
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ULg
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11
Rapport semestriel N°1
Liège
Belgique
[en] La compréhension des procédés technologiques et industriels dans les secteurs (bio)pharmaceutiques, biotechnologiques, agroalimentaires et environnementaux doit permettre de se conformer aux lignes de conduites initiées par la FDA ou d'autres organismes de contrôles. Notamment, le document ICH Q8 introduit les notions de "Process Analytical Technology", de "Quality by Design" et de "Design Space", ayant attraits à la qualité des procédés industriels, des procédés d'analyse ainsi qu'à la qualité des produits finis. Cependant, si les lignes de conduites pour ces exigences sont expliquées, aucune méthodologie pour les atteindre n'est donnée. Or, un nombre considérable de nouvelles entités chimiques sont synthétisées par les laboratoires pharmaceutiques, biotechnologiques ou agroalimentaires. Les producteurs de matières premières et/ou d’excipients (secteur chimique) ont également besoin de disposer rapidement de méthodes analytiques de contrôle qui leur permettront de s’assurer de la qualité de leurs produits. On comprend aisément la nécessité pour ces secteurs de disposer rapidement de résultats fiables puisque les activités de recherches mais aussi des investissements, souvent importants, sont orientés ou stoppés sur base de données chiffrées, produits par les méthodes analytiques. La production de résultats fiables et la démonstration de cette fiabilité sont donc économiquement fondamentales. Ce projet vise la mise au point de stratégies et de modèles génériques de développement automatisé de nouvelles méthodes analytiques séparatives, en se basant sur la modélisation des temps de rétention, la planification expérimentale, et le concept de Design Space. L’objectif connexe est d’appliquer cette méthodologie à l’optimisation de n’importe quel procédé. Le fait de pouvoir disposer d’une méthodologie de mise au point automatique de méthodes analytiques ou de tous procédés analytiques aura un impact significatif. Cette nouvelle technologie permettra de réduire de façon drastique le temps d’optimisation des méthodes et procédés, permettant une production plus efficiente de produits (pharmaceutique, cosmétique, agro-alimentaire ou biotechnologique) répondant aux spécifications du client.
CIRM - Service de Chimie Analytique
Région wallonne : Direction générale des Technologies, de la Recherche et de l'Energie - DGTRE
Modèles statistiques Bayésiens et méthodologies pour calculer le Design Space (Optimal-DS)
ULg - Région Wallonne
Researchers ; Professionals ; Students
http://hdl.handle.net/2268/115918
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