Guía para la implementación de diseños experimentales en la industria farmacéutica
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Español
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Resumen
La industria farmacéutica se enfrenta al desafío de optimizar procesos de manufactura complejos, en los cuales múltiples factores influyen en la calidad del producto final. El enfoque tradicional basado en ensayo y error resulta limitado frente a metodologías sistemáticas como el diseño de experimentos, pilar fundamental del concepto de calidad desde el diseño promovido por las guías ICH Q8-Q11. El diseño de experimentos permite planificar y analizar experimentos con rigor estadístico, garantizando eficiencia en recursos y mayor solidez en los procesos.
El presente trabajo propone una guía práctica y didáctica para la implementación de diseños experimentales en la industria farmacéutica, aplicada al desarrollo de formulaciones y procesos productivos. A partir de los fundamentos conceptuales del diseño de experimentos, se abordan la definición de factores, niveles y variables respuesta y la selección del diseño experimental, abarcando diseños factoriales completos y fraccionales, diseños centrales compuestos, Box–Behnken y diseños de mezclas.
En este contexto, el documento aborda desde una perspectiva estadística interrogantes frecuentes que surgen durante el diseño y la implementación de los experimentos, tales como la determinación del número de réplicas en función de la potencia del experimento, la evaluación del uso de puntos centrales dentro del diseño experimental, la comparación de distintos diseños experimentales según el objetivo del estudio, la imputación de datos faltantes en diseños de mezclas, el tratamiento de respuestas que no satisfacen la verificación de los supuestos, entre otros. Para la resolución de varias de estas preguntas se emplean simulaciones, cuyos procedimientos y códigos se describen de manera detallada, con el propósito de que el lector pueda replicarlos o adaptarlos para responder a nuevas preguntas que se presenten en contextos similares. (Texto tomado de la fuente)
Abstract
The pharmaceutical industry faces the challenge of optimizing complex manufacturing processes in which multiple factors influence the quality of the final product. The traditional trial-and-error approach proves limited when compared with systematic methodologies such as Design of Experiments (DoE), a cornerstone of the Quality by Design (QbD) paradigm promoted by ICH guidelines Q8–Q11. DoE enables the rigorous planning and analysis of experiments, ensuring resource efficiency and greater process stability.
This paper proposes a practical and didactic guide for implementing experimental designs in the pharmaceutical industry, focused on the development of formulations and production processes. Based on the conceptual foundations of experimental design, it addresses the definition of factors, levels, and response variables, as well as the selection of the experimental design, including full and fractional factorial designs, central composite designs, Box-Behnken designs, and mixture designs.
In this context, the document discusses, from a statistical perspective, frequently asked questions that arise during the design and implementation of experiments, such as determining the number of replicates based on the power of the experiment, evaluating the use of center points within the experimental design, comparing different experimental designs according to the study's objective, imputing missing data in mixture designs, handling responses that do not satisfy the verification of assumptions, among others. To answer several of these questions, simulations are used, whose procedures and codes are described in detail, so that the reader can replicate or adapt them to answer new questions that arise in similar contexts.
Palabras clave propuestas
Diseño de experimentos; Calidad desde el diseño; Diseños de mezclas; Diseños factoriales; Desarrollo de formulaciones; Validación de procesos; Simulación estadística; Design of experiments; Quality by design; Formulation development; Process validation; Factorial designs; Mixture designs; Statistical simulation
Descripción
ilustraciones a color, diagramas