Syste C Bioprocess

Les nouveaux capteurs intelligents : un véritable gain de temps et d’argent pour les laboratoires et industriels !

Les nouveaux capteurs intelligents et les outils qui les accompagnent sont une véritable avancée et améliorent grandement l’organisation des laboratoires et unités de production.

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Améliorer le rendement de vos bioprocédés grâce à une mesure optimale de l’oxygène dissous

La concentration en oxygène dissous est l’un des paramètres les plus critiques pour les cultures aérobies en bioréacteurs. De nombreuses études et publications ont montré son rôle capital dans l’optimisation des procédés (*).

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Capteurs de débit non-intrusifs : pourquoi s’équiper ?

Aujourd’hui, très peu de laboratoires intègrent des capteurs de débit non intrusifs dans leurs étapes de filtration et purification. Pourtant ceux-ci présentent 3 avantages majeurs :

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Réduire les coûts des bioprocédés en optimisant le DSP

Clarification, TFF, ultrafiltration / dia filtration, perfusion, clarification / concentration... ces opérations, qui correspondent aux étapes de purification de la molécule d’intérêt, sont longues et délicates. Or simplifier et optimiser le DSP (Down Stream Process) pour atteindre un rendement et une pureté supérieurs et réduire les coûts des bioprocédés est un enjeu fondamental des biotechnologies. C'est pourquoi les fabricants proposent aujourd'hui de nouvelles générations de matériels comme les cartouches à fibres creuses en m-PES de WaterSep. Leur version en usage unique, réutilisable (autoclavable) et stérilisable en place, permettent de gagner un temps précieux dans la mise en œuvre de procédés de séparation et de purification.

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Préparation et gestion des milieux de culture : suivez la recette !

Produits pharmaceutiques : des obligations légales

En accord avec les directives ICH Q8 de la production pharmaceutique et plus particulièrement celles concernant les milieux de culture, les composants de ces derniers doivent être clairement identifiés, définis, contrôlés et enregistrés. Chaque matière première entrant dans la fabrication d’un produit d’intérêt doit être analysée et quantifiée. Il en est de même pour les additifs ajoutés en cours de procédé. Cette traçabilité est primordiale car des variations durant la préparation des milieux peuvent affecter la qualité du produit final ou sa productivité.

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Comment optimiser l’organisation des procédés d’un laboratoire R&D ?

Gestion et planning de cultures cellulaires avec Lucullus PIMS et ses fonctionnalités « Media/Planning. »

Comment intégrer dans un laboratoire R&D la totalité des tâches en relation avec un procédé, de la préparation et l’enregistrement des ingrédients des milieux de culture à la programmation des recettes, en passant par l’intégration d’un plan d’expérience ? Autant de questions auxquelles le logiciel Lucullus PIMS dans sa version Advanced et Expert peut répondre en proposant un seul et même logiciel pour gérer votre flux de travail dans sa globalité.

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Biotechnologie : des bulletins d’analyse fiables grâce à la centralisation des données

L’assurance qualité, structure indispensable de la production des produits de santé

L’étape terminale de la production d’un médicament ou vaccin consiste à « libérer le lot ». Derrière cette formule simple se cache un système strict et très réglementé d’assurance qualité. Ce dernier, dont la réglementation est étroitement contrôlée par les autorités de santé, est l’organe qui rend la décision finale sur la qualité du lot produit. Il s’assure de la correspondance entre le produit fini et le cahier des charges, décrit dans les modules 2 et 3 du dossier d’autorisation de mise sur le marché et dans le certificat de conformité délivré par les autorités de santé. En France, la libération d’un lot est subordonnée à l’approbation du pharmacien responsable, qui rend son avis après consultation du bulletin d’analyse du lot. On comprend aisément que ce document est loin d’être anodin et que sa rédaction doit être réalisée avec le plus grand soin.

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Réduire les coûts de la non-qualité dans l’industrie pharmaceutique

Les enjeux de la qualité face aux défis actuels de l’industrie pharmaceutique

Depuis quelques années, l’industrie pharmaceutique est soumise à de forts changements de son activité : ralentissements de la productivité, fin de brevets de plus en plus nombreux, pression toujours plus importante sur le prix des produits de santé… Cette pression est due, majoritairement, à deux facteurs : l’augmentation des coûts (R&D, production, qualité, …) et la concurrence toujours plus forte du fait des « génériqueurs », que les produits soient conventionnels ou issus des biotechnologies.

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Quality by Design : sécuriser la qualité de vos produits biologiques en optimisant les PAT

Le big data, un changement de paradigme

L’ère du Big Data a eu un impact déterminant sur la gestion de la qualité des produits de santé, plus particulièrement pour les biomolécules et autres produits de biotechnologies, et a permis un complet changement de paradigme dans la conception et la gestion des procédés de fabrication.

Le « Quality by Design », élément clé du big data

De là découle directement le concept de « Quality by Design »1 ou QbD, concept défini dans les directives des autorités de santé (EMA, FDA et ICH Q8(R2) et Q11) comme « une approche systématique du développement d’un médicament, permettant, sur la base des connaissances scientifiques (Knowledge Management), d’optimiser la qualité des produits et de leur procédé de fabrication ».

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Biotechnologies et culture cellulaire : mieux exploiter les données de votre bioprocédé

La bio-informatique, nouvelle « branche » scientifique issue du big data

À l’ère du big data et la miniaturisation des équipements, on observe une explosion de la quantité des données. Les chercheurs doivent gérer des volumes croissants de données à traiter.  Face à ce défi et par manque de formation, la nécessité de créer une nouvelle branche de la biologie s’est peu à peu imposée et la bio-informatique est née. Au sein de celle-ci, une sous-branche est dédiée au recueil, à l’organisation et à l’archivage des données, afin que les Data Scientists et les Data Analystes puissent, ensuite, réaliser leurs modélisations et expériences. C’est le principe de « biocuration »1.

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