A Comparative Study of Strategies for Incorporating Uncertainty in Design Space Determination for Pharmaceutical Manufacturing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A case study concerned with batch synthesis of 2,6-difluoropurine-9-tetrahydropyran (THP) is used to compare the effectiveness of different methods for determining design spaces (DSs) where process operation results in satisfactory product quality. A mechanistic model is used to map a deterministic design space (DDS) and various probabilistic design spaces (PDSs). Uncertainties in model parameters, process parameters, and final measurement errors for quality variables lead to the shrinkage of the DDS, helping to avoid undesirable process outcomes. This case study reveals that ignoring correlated effects of model parameters and ignoring model nonlinearity leads to unreliable results. By contrast, parametric bootstrapping, which accounts for nonlinearity and parameter correlation, provides reliable information about the influence of uncertain parameters on the DS. For this case study, model parameter uncertainty reduces the size of the DS by ∼5%. Incorporating uncertainty in key process parameters further reduces the size of the DS by ∼20%. Additional shrinkage of the DS by ∼12% occurs when uncertainties in final quality variables are considered. The largest rectangular region within the resulting DS is obtained using optimization. Contour plots reveal that operation at the center of this rectangular region would lead to a ∼2% reduction in yield compared with operation at other satisfactory points in the DS. This comparative analysis offers important guidance for selecting approaches for handling uncertainties when constructing DSs for pharmaceutical development. The value of integrating mechanistic modeling, robust uncertainty quantification, and optimization for reliable DS determination is illustrated.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle