❗️Впервые для команд, предоставивших студенческие решения на стыке цифровых технологий и обращения лекарственных средств, был проведен специальный конкурс на IV Международном студенческом фестивале «GxP-Фест 2024»
🧑🎓👩🎓Студенческое сообщество всегда было и остается драйвером роста в высокотехнологических отраслях. Поэтому проведение специального конкурса является неопровержимым доказательством того, что будущее отрасли немыслимо без цифровизации.
Презентация лучших студенческих проектов представителям ведущих фармпредприятий России и экспертной комиссии прошло на очном этапе фестиваля на московской площадке «Красный Октябрь». На отборочный этап конкурса вышли 19 проектов, 5 из которых были отобраны для финала.
🧑🎓👩🎓Студенческое сообщество всегда было и остается драйвером роста в высокотехнологических отраслях. Поэтому проведение специального конкурса является неопровержимым доказательством того, что будущее отрасли немыслимо без цифровизации.
Презентация лучших студенческих проектов представителям ведущих фармпредприятий России и экспертной комиссии прошло на очном этапе фестиваля на московской площадке «Красный Октябрь». На отборочный этап конкурса вышли 19 проектов, 5 из которых были отобраны для финала.
Немного подробнее о каждом проекте финалистов:
✅ ВНЕДРЕНИЕ ЦИФРОВОГО ПРОТОТИПИРОВАНИЯ И ВОСПРОИЗВЕДЕНИЕ ДЕТАЛЕЙ ДЛЯ ОБОРУДОВАНИЯ В ФАРМАЦЕВТИЧЕСКОМ ПРОИЗВОДСТВЕ
Решение состоит из трех модулей - 3D печать, Блокчейн и IoT и представляет собой программно-аппаратный комплекс для прототипирования и создания 3D деталей для производства.
Применение 3D печати в отрасли фарм производства:
- Интеграция цифровых технологий в фармацевтическое производство
- Точное и детальное моделирование деталей
- Оптимизация производственных процессов
- Ускорение времени выхода продукции на рынок
- Минимизация рисков и ошибок
Блокчейн: Гарантирует неизменность и прозрачность данных о процессах 3D-печати, повышая доверие и упрощая аудит. Все параметры печати записываются в блокчейн, обеспечивая доказательство выполнения работы, что обеспечивает прозрачность процесса производства деталей
Использование данных с датчиков и базы данных дефектов для производства деталей: Анализ данных с датчиков позволяет определить слабые места в структуре детали и автоматически усилить их на этапе проектирования, увеличивая долговечность. Пример: Если датчики обнаруживают повышенное износоустойчивое напряжение в определенной части детали, система автоматически модифицирует требования и дизайн, добавляя усиление в этот участок
✅ IN SILICO ДИЗАЙН ПОТЕНЦИАЛЬНЫХ ИНГИБИТОРОВ ЯНУС-КИНАЗ JAK1/JAK2 С ПРИМЕНЕНИЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Поиск потенциальных ингибиторов янус-киназ jak1/jak2 проводился среди ранее неизвестных химических соединений.
Впервые была создана нейросетевая модель, обученная на основании массива оригинальных данных докинга потенциальных ингибиторов янус-киназ jak1/jak2, которая может применяться в дальнейшем для ускоренного поиска новых препаратов аналогичного действия.
В рамках поиска новых ингибиторов янус-киназ jak1/jak2 был проведен компьютерный скрининг 7820 соединений.
В результате высокопроизводительного виртуального скрининга было отобрано 1480 соединений.
С помощью XP-docking было отобрано 32 соединения с лучшими показателями энергии связывания.
Для 10 соединений с максимальными значениями энергии связывания была фильтрация по соответствию с правилами: Липински, Ghose, Veber , Egan , Muegge, с помощью SwissADME.
На основании полученной выборки данных было проведено машинное обучение нейросетевой модели. Полученная точность модели 68 %. Для дальнейшего повышения точности необходимо увеличение исходной выборки данных.
✅ПРИМЕНЕНИЕ ИИ&RFID-ДАТЧИКОВ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ПРОДУКТА ПРИ ПРОИЗВОДСТВЕ
Автоматизация управления качеством при производстве лекарственных средств при помощи искусственного интеллекта и RFID-датчиков. Автоматизация решений с учетом требования по качеству, внутренних и внешних документов, стандартов GxP, ISO, FDA и других для более эффективного внедрения элементов PHARMA 4.0.
Проект заключается в автоматизации процессов контроля за качеством продукции, а также мониторинга контроля качества и любых отклонений с использованием искусственного интеллекта - больших языковых моделей (LLM) Cоздано решение на базе GPT-4 и технологии LangChain для интеграции ИИ и внутренней базы данных предприятия.
Общая платформа, где объединены базы данных о информации поставщиков, стандартов, и требований к продукции нескольких производителей.
✅ УПРАВЛЕНИЕ ПОСТАВКАМИ И ПОСТАВЩИКАМИ ПРИ ПРОИЗВОДСТВЕ ФАРМАЦЕВТИЧЕСКОЙ ПРОДУКЦИИ С ПОМОЩЬЮ ЦИФРОВЫХ СИСТЕМ
Создание информационного портала с каталогом фармдистрибьюторов, прошедших предложенный нами усредненный формат аудита для оценки поставляемых фармацевтических субстанций.
Подобный портал позволит:
-Оптимизировать первичный аудит поставщиков
-Обеспечить централизованную проверку поставщиков на соответствие стандартам GXP
-Обеспечить облегченный поиск проверенного поставщика
-Даст возможность презентации услуг поставщика на базе проверенной площадки
-Сохранить бесперебойные поставки качественного сырья в условиях нестабильной экономики
Функционал предложенного нами портала позволит провести оценку поставщиков в соответствии с требованиями GXP, а также обучить и использовать в анализе данных ИИ на базе данных портала.
✅ РАЗРАБОТКА НЕЙРОННОЙ СЕТИ НА JAVA И ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЕЕ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СПОСОБА ХИМИЧЕСКОЙ ДЕСТРУКЦИИ ФАРМАЦЕВТИЧЕСКИХ ОТХОДОВ
Биомедицинские исследования с использованием цитотоксических химических веществ неизбежно приводят к образованию отходов, содержащих эти потенциально опасные материалы.
Уничтожение фармацевтических отходов группы цитостатиков, в соответствии с действующим законодательством в области обращения с медицинскими и фармацевтическими отходами, проводится с использованием высокотемпературных технологий.
При долгом хранении перед утилизацией остатки цитостатических ЛП способны наносить вред работникам учреждений здравоохранения.
Одним из возможных направлений снижения их вредного воздействия является химическая деструкция. Последнее предполагает проведение химической реакции, продукты которой обладают иными значениями мутагенности, тератогенности и цитотоксичности. Оценка перечисленных показателей представляет проблему, которую можно решить использованием нейронной сети.
Мероприятие транслировалось онлайн. Запись доступна по ссылке
✅ ВНЕДРЕНИЕ ЦИФРОВОГО ПРОТОТИПИРОВАНИЯ И ВОСПРОИЗВЕДЕНИЕ ДЕТАЛЕЙ ДЛЯ ОБОРУДОВАНИЯ В ФАРМАЦЕВТИЧЕСКОМ ПРОИЗВОДСТВЕ
Решение состоит из трех модулей - 3D печать, Блокчейн и IoT и представляет собой программно-аппаратный комплекс для прототипирования и создания 3D деталей для производства.
Применение 3D печати в отрасли фарм производства:
- Интеграция цифровых технологий в фармацевтическое производство
- Точное и детальное моделирование деталей
- Оптимизация производственных процессов
- Ускорение времени выхода продукции на рынок
- Минимизация рисков и ошибок
Блокчейн: Гарантирует неизменность и прозрачность данных о процессах 3D-печати, повышая доверие и упрощая аудит. Все параметры печати записываются в блокчейн, обеспечивая доказательство выполнения работы, что обеспечивает прозрачность процесса производства деталей
Использование данных с датчиков и базы данных дефектов для производства деталей: Анализ данных с датчиков позволяет определить слабые места в структуре детали и автоматически усилить их на этапе проектирования, увеличивая долговечность. Пример: Если датчики обнаруживают повышенное износоустойчивое напряжение в определенной части детали, система автоматически модифицирует требования и дизайн, добавляя усиление в этот участок
✅ IN SILICO ДИЗАЙН ПОТЕНЦИАЛЬНЫХ ИНГИБИТОРОВ ЯНУС-КИНАЗ JAK1/JAK2 С ПРИМЕНЕНИЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Поиск потенциальных ингибиторов янус-киназ jak1/jak2 проводился среди ранее неизвестных химических соединений.
Впервые была создана нейросетевая модель, обученная на основании массива оригинальных данных докинга потенциальных ингибиторов янус-киназ jak1/jak2, которая может применяться в дальнейшем для ускоренного поиска новых препаратов аналогичного действия.
В рамках поиска новых ингибиторов янус-киназ jak1/jak2 был проведен компьютерный скрининг 7820 соединений.
В результате высокопроизводительного виртуального скрининга было отобрано 1480 соединений.
С помощью XP-docking было отобрано 32 соединения с лучшими показателями энергии связывания.
Для 10 соединений с максимальными значениями энергии связывания была фильтрация по соответствию с правилами: Липински, Ghose, Veber , Egan , Muegge, с помощью SwissADME.
На основании полученной выборки данных было проведено машинное обучение нейросетевой модели. Полученная точность модели 68 %. Для дальнейшего повышения точности необходимо увеличение исходной выборки данных.
✅ПРИМЕНЕНИЕ ИИ&RFID-ДАТЧИКОВ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ПРОДУКТА ПРИ ПРОИЗВОДСТВЕ
Автоматизация управления качеством при производстве лекарственных средств при помощи искусственного интеллекта и RFID-датчиков. Автоматизация решений с учетом требования по качеству, внутренних и внешних документов, стандартов GxP, ISO, FDA и других для более эффективного внедрения элементов PHARMA 4.0.
Проект заключается в автоматизации процессов контроля за качеством продукции, а также мониторинга контроля качества и любых отклонений с использованием искусственного интеллекта - больших языковых моделей (LLM) Cоздано решение на базе GPT-4 и технологии LangChain для интеграции ИИ и внутренней базы данных предприятия.
Общая платформа, где объединены базы данных о информации поставщиков, стандартов, и требований к продукции нескольких производителей.
✅ УПРАВЛЕНИЕ ПОСТАВКАМИ И ПОСТАВЩИКАМИ ПРИ ПРОИЗВОДСТВЕ ФАРМАЦЕВТИЧЕСКОЙ ПРОДУКЦИИ С ПОМОЩЬЮ ЦИФРОВЫХ СИСТЕМ
Создание информационного портала с каталогом фармдистрибьюторов, прошедших предложенный нами усредненный формат аудита для оценки поставляемых фармацевтических субстанций.
Подобный портал позволит:
-Оптимизировать первичный аудит поставщиков
-Обеспечить централизованную проверку поставщиков на соответствие стандартам GXP
-Обеспечить облегченный поиск проверенного поставщика
-Даст возможность презентации услуг поставщика на базе проверенной площадки
-Сохранить бесперебойные поставки качественного сырья в условиях нестабильной экономики
Функционал предложенного нами портала позволит провести оценку поставщиков в соответствии с требованиями GXP, а также обучить и использовать в анализе данных ИИ на базе данных портала.
✅ РАЗРАБОТКА НЕЙРОННОЙ СЕТИ НА JAVA И ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЕЕ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СПОСОБА ХИМИЧЕСКОЙ ДЕСТРУКЦИИ ФАРМАЦЕВТИЧЕСКИХ ОТХОДОВ
Биомедицинские исследования с использованием цитотоксических химических веществ неизбежно приводят к образованию отходов, содержащих эти потенциально опасные материалы.
Уничтожение фармацевтических отходов группы цитостатиков, в соответствии с действующим законодательством в области обращения с медицинскими и фармацевтическими отходами, проводится с использованием высокотемпературных технологий.
При долгом хранении перед утилизацией остатки цитостатических ЛП способны наносить вред работникам учреждений здравоохранения.
Одним из возможных направлений снижения их вредного воздействия является химическая деструкция. Последнее предполагает проведение химической реакции, продукты которой обладают иными значениями мутагенности, тератогенности и цитотоксичности. Оценка перечисленных показателей представляет проблему, которую можно решить использованием нейронной сети.
Мероприятие транслировалось онлайн. Запись доступна по ссылке