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Biopharmazeutika

Biopharmazeutika

Vorhersage der Haltbarkeit (BUD)

Erklärbare Abschätzung der Haltbarkeit von Biopharmazeutika — Proteinen, monoklonalen Antikörpern, Peptiden oder viralen Partikeln — auf Grundlage der molekularen Eigenschaften des API, der Formulierungsmerkmale (Puffer, pH, Kryoprotektiva, Tenside), der Verpackung (Glas, Polymer, Verschluss, Licht) sowie der Umweltparameter (Temperatur, Bewegung, oxidativer Stress), basierend auf veröffentlichten Stabilitätsdaten.

Wozu dient dieses Modul ?

Dieses Modul ermöglicht die wissenschaftliche Begründung der Haltbarkeit (Beyond-Use Date, BUD) von Biopharmazeutika, die Optimierung der Formulierung (Auswahl von Puffern, Zusatzstoffen, Kryoprotektiva) entsprechend der Proteinstabilität sowie die Unterstützung pharmazeutischer Entscheidungen durch einen exportierbaren Bericht (PDF/CSV) und eine erklärbare Analyse der Abbauursachen.

Eingabedaten

Zu den einzugebenden Daten gehören die physikochemischen Eigenschaften des API (Molekulargewicht, Struktur, isoelektrischer Punkt, Hydrophobizität), die Formulierungsparameter (pH, Puffer, Zucker, Tenside, Aminosäuren, Kryoprotektiva) sowie Verpackung und Umweltbedingungen (Material des Behältnisses, Verschlusssystem, Licht, Temperatur, Bewegung).

Ausgaben

Das Modul liefert die vorhergesagte Haltbarkeit (BUD) mit Konfidenzintervall, eine Rangliste der Einflussfaktoren (Aggregation, Oxidation, Denaturierung, Adsorption) sowie einen exportierbaren Bericht zur Rückverfolgbarkeit und wissenschaftlichen Begründung.

Kommentierte Beispiele

Einfacher Fall
Monoklonaler Antikörper in wässriger Lösung mit Standardformulierung → direkte BUD-Vorhersage.
Komplexer Fall
Instabiles Protein ohne Tensid oder unter oxidativem Stress → erweiterte Analyse der Abbauursachen.
Alternative Verpackung
Vergleich der Stabilität zwischen Glasvial und Polymer-Fertigspritze (Adsorption, Lichtempfindlichkeit).

Grenzen & Hinweise

Der Gültigkeitsbereich des Modells ist auf protein- oder virusbasierte Formulierungen beschränkt, die durch veröffentlichte Daten abgedeckt sind. Bei extremen Bedingungen (mechanischer Stress, intensive Lichteinwirkung, extremer pH-Wert) kann eine erhöhte Unsicherheit auftreten, die eine zusätzliche experimentelle Validierung erfordert.

FAQ

Ist eine Vorhersage mit fehlendem Parameter möglich ?
Das Modell kann die Stabilität auf Grundlage der verfügbaren Variablen schätzen, jedoch erweitert das Fehlen eines kritischen Parameters (pH, Tensid, exakte Temperatur) das Konfidenzintervall. Es wird empfohlen, Hilfsstoffe und Bedingungen möglichst vollständig anzugeben.
Wie ist ein breites Konfidenzintervall zu interpretieren ?
Es weist auf eine hohe Variabilität experimenteller Daten oder fehlende Informationen zu kritischen Parametern hin. Eine Anpassung der Formulierung (pH, Puffer, Tensid, Behältnis) oder eine experimentelle Überprüfung kann diese Unsicherheit reduzieren.
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