Scientist@Sanofi – Florian Capito – Auf digitalen Wegen zur Molekülherstellung

Veröffentlicht am: 15. Mai 2023
Scientist@Sanofi – Florian Capito – Auf digitalen Wegen zur Molekülherstellung
Bevor ein Wirkstoff im großen Maßstab produziert werden kann, muss zunächst im Labor ein geeigneter Prozess entwickelt werden. Florian Capito befasst sich mit der Frage, wie sich neue Moleküle am besten herstellen lassen. Strukturierte Daten, durch ein globales elektronisches Labordokumentationssystem überall verfügbar, können ihm dabei helfen. 

Seit jeher werden Forschungsprozesse in Laborbüchern dokumentiert – früher auf Papier, heute digital. In einem elektronischen Labordokumentationssystem (Electronic Laboratory Notebook, kurz: ELN) sind Informationen schnell auffindbar, jederzeit und ortsunabhängig. Daten aus vorigen Molekülen und Prozessen können weitergegeben und verknüpft werden und für die Entwicklung von neuen Molekülen genutzt werden. Das eröffnet den Forschenden ganz neue Möglichkeiten, erst recht, wenn ihnen so große Datenmengen als sogenannter „Data Lake“ zur Verfügung stehen, wie in der Forschung und Entwicklung bei Sanofi.

An der Implementierung eines solchen elektronischen Labordokumentationssystems und globalen „Data Lakes“ ist Florian Capito beteiligt. Der Biochemiker ist Sektionsleiter im Downstream Processing der Mikrobiellen Plattform bei Sanofi in Frankfurt. Derzeit befassen er und sein Team sich unter anderem mit der Frage, wie sich Daten aus den Sanofi-Entwicklungslaboren strukturiert und einheitlich in eine neue globale Datenbank integrieren lassen, um diese perspektivisch für die automatisierte Vorhersage von optimalen Prozessbedingungen für neue Moleküle zu verwenden.

Mit Algorithmen schneller zum Ziel

„Mich reizt die Vernetzung über Standorte, Länder und Kontinente hinweg“, sagt Capito. Ein globales Labordokumentationssystem könne Prozesse vereinfachen und beschleunigen, weil automatisiert eine Vielzahl an Parametern abgeglichen werden können, von den Eigenschaften eines Moleküls bis hin zu den Prozessbedingungen in den Laboren. „Mit Hilfe von Algorithmen können wir in Zukunft auch in einzelnen Laborprozessen Zusammenhänge in riesigen Datenmengen erkennen und damit die Entwicklungszeit für Medikamente verkürzen“, erklärt der Wissenschaftler, der optimale Herstellprozesse für neue Moleküle entwickelt. Eines der hierbei wichtigsten Verfahren ist die Chromatographie, mit der beispielsweise verschiedene Substanzgemische in ihre chemischen Bestandteile getrennt werden – ein Prozess, der im Labor sehr zeitaufwendig ist und Ressourcen bindet.

Ziel ist, basierend auf einem Sanofi-weiten elektronischen Labordokumentationssystem als Grundlage für einen globalen Datenpool, dem „Data Lake“, folgende Arbeitsweise zu etablieren: „Ein Algorithmus nutzt die riesige vorliegende Datenmenge und schlägt, basierend auf den Eigenschaften eines Moleküls, einen Herstellprozess vor, noch bevor bei uns überhaupt ein erster Versuch stattgefunden hat,“ erläutert der Biochemiker. Im Labor könne das Verfahren dann verifiziert und entsprechend angepasst werden. „Im Endeffekt hilft das elektronische Labordokumentationssystem und der entsprechende Data-Lake dabei, dass neue Wirkstoffe schneller bei den Patientinnen und Patienten ankommen.“

Jeden Tag Neues ausprobieren

An seiner Arbeit als Wissenschaftler fasziniert Capito, jeden Tag neue Dinge auszuprobieren und dazuzulernen. Aktuell optimiert er die Chromatographie für Synthorin™-Moleküle. „Wir überlegen uns im Team Lösungsstrategien und entwickeln so lange, bis wir zum Beispiel einen geeigneten chromatographischen Prozess gefunden haben“, betont er. Umso größer sei die Freude, wenn es gelinge, ein kniffliges Molekül herzustellen.

Nicht immer jedoch sind erfolgreiche Laborversuche ein Garant dafür, dass sich der Prozess der Molekülherstellung exakt auf die spätere Produktion übertragen lässt. Dann muss Capitos Team herausfinden, woran das liegt. Zeigen sich beispielweise Abweichungen in den vom Team evaluierten chromatographischen Verhalten, können die Prozesse entsprechend angepasst werden.

Auch bei der Ursachenforschung und Optimierung kann das Dokumentationssystem gute Dienste leisten: Dank eines automatisierten Datenabgleichs lassen sich mögliche Fehlerquellen wie Unterschiede in Prozessen deutlich schneller identifizieren und der Prozess letztlich zugunsten einer schnelleren Verfügbarkeit der Wirkstoffe für den Patienten in klinischen Studien optimieren.

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