Se o conceito for relativamente simples, a ciência é revolucionária e o diabo está finalmente nos detalhes da entrega. A tecnologia adotiva de transferência de células (ACT)-que inclui a terapia autóloga do câncer de receptor de antígeno quimérico (CAR)-é um dos campos de biopharma mais altos potenciais. O ACT usa células imunológicas dos pacientes para tratar seu câncer. Mas remover essas células do corpo, alterá -las geneticamente e devolvê -las ao paciente - com segurança, de maneira confiável, acessível e rápida - é um desafio hercúlea. Uma grande parte da solução pode não estar em biologia ou medicina, mas em tecnologia e análise digital. A descoberta de que a modificação genética dos glóbulos brancos de um paciente pode curar o câncer revolucionou os cuidados. Desde a primeira aprovação da Administração de Alimentos e Medicamentos dos EUA de uma terapia de células T de carro em 2017, o campo de células T do carro se expandiu rapidamente, visando várias doenças usando uma ampla variedade de tipos de células. Embora apenas três tratamentos nos EUA e um na Europa tenham sido aprovados até agora, mais de 400 ensaios clínicos estão em andamento nos EUA, mais de 250 estão progredindo na Europa e mais de 300 estão avançando na China. As empresas de capital de risco investiram cerca de US $ 12 bilhões nos últimos cinco anos, as parcerias estratégicas forneceram US $ 2,2 bilhões adicionais em financiamento e as empresas de biofarma apresentaram um total de US $ 88 bilhões para adquirir 15 empresas em estágio inicial com terapias celulares. O setor tem a intenção de fornecer terapias curativas a todos os pacientes que precisam delas nos próximos cinco a dez anos.
A Personalized Supply Chain
Here’s the conundrum. The discovery that the genetic modification of a patient’s white blood cells can cure cancer has revolutionized care. Since the first approval by the US Food and Drug Administration of a CAR T-cell therapy in 2017, the CAR T-cell field has rapidly expanded, targeting multiple diseases using a wide array of cell types. Although only three treatments in the US and one in Europe have so far been approved, more than 400 clinical trials are underway in the US, more than 250 are progressing in Europe, and more than 300 are advancing in China. Venture capital firms have invested close to $12 billion in the past five years, strategic partnerships have provided an additional $2.2 billion of funding, and biopharma companies have laid out a total of $88 billion to acquire 15 early-stage companies with pipeline cell therapies. The industry is intent on delivering curative therapies to every patient who needs them in the next five to ten years.
, mas há obstáculos significativos. A natureza personalizada das terapias celulares, que é o que as faz funcionar, cria complexidade sem precedentes na fabricação e distribuição em escala. A menos que esses desafios possam ser superados, é improvável que a terapia de células T do CAR se torne uma solução convencional. (Consulte Anexo 1.) Para construir uma cadeia de suprimentos de sucesso comercial, uma empresa de biopharma precisa poder manter ou alcançar o seguinte:
So far, the large-scale adoption of CAR T-cell therapy has been limited by the complexity underpinning the entire treatment process. (See Exhibit 1.) To build a commercially successful supply chain, a biopharma company has to be able to maintain or achieve the following:
- Curto e previsível tempos de resposta para remoção, modificação e retorno de recurso | Custo
- A high manufacturing success rate
- High efficacy and safety for all patients
- An affordable treatment cost
Esses desafios criam um conjunto de requisitos da cadeia de suprimentos para grandes empresas de biopharma. (Consulte o Anexo 2.) Esses requisitos estão diretamente em desacordo com os típicos nas seguintes áreas:
- Modelo de entrega. A fabricação não pode começar até que as células do paciente sejam coletadas e transportadas para o local de fabricação. Para as terapias de células T do CAR, são muito pequenas-um por paciente. CAR T-cell therapy is made to order. Manufacturing cannot begin until the patient’s cells are collected and transported to the manufacturing site.
- Patient-Derived Raw Materials. Every patient is different (in age, prior exposure to chemotherapy, and T-cell state function, for example), which affects the consistency and efficacy of the final therapy.
- Absence of Scale. Individual batch volumes for CAR T-cell therapies are very small—one per patient.
- Restrições de fornecimento. Muitas empresas devem equilibrar recursos internos e externos. Since projected demand levels are unclear and supply ecosystems are largely unformed, biopharma companies have to plan for a wide variety of scenarios, including capacity-constrained manufacturing and long lead times for ramping up production. Many companies must balance internal and external capabilities.
- Cadeia de custódia. Isso pode ser alcançado apenas através da integração robusta de sistemas envolvendo todos os principais pontos de interface (como serviços de pacientes, fabricação, controle de qualidade, distribuição e logística). Muitas dessas questões, mas ambas são amplamente especulativas e representam soluções de longo prazo, na melhor das hipóteses. Uma é que a tecnologia e a regulamentação evoluem para permitir que as redes de fabricação distribuídas, tornando a fabricação de pontos de atendimento uma possibilidade realista. Esse cenário aliviaria significativamente as restrições relacionadas ao prazo de ponta a ponta, rastreamento e rastreamento e coordenação geral da rede. Ao mesmo tempo, no entanto, a fabricação distribuída pode ser cara devido à incerteza da demanda e da capacidade e à complexidade de garantir a comparabilidade entre os sites de ponto de atendimento. Isso minimizaria efetivamente a maioria dos desafios enfrentados pela terapia de células T do CAR até o momento (exceto talvez para restrições de oferta) e aproximam o desafio de escala de um paradigma familiar para as empresas de biopharma. Prescrição The personalized nature of the CAR T-cell treatment mandates reliable and real-time end-to-end tracking and access to data to ensure the right patient receives the right therapy. This can be achieved only through robust systems integration involving all the key interface points (such as patient services, manufacturing, quality control, distribution, and logistics).
Potential Long-Term Solutions
Two scenarios could lead to the resolution of many of these issues, but both are largely speculative and represent long-term solutions at best. One is that technology and regulation evolve toward enabling distributed manufacturing networks, making point-of-care manufacturing a realistic possibility. This scenario would significantly alleviate the constraints related to end-to-end lead time, tracking and tracing, and overall network coordination. At the same time, however, distributed manufacturing could be costly because of demand and capacity uncertainty and the complexity of ensuring comparability across point-of-care sites.
The other possibility is the therapy’s evolution from autologous to allogeneic—from made-to-order production to cells manufactured in large batches from unrelated donor tissues. This would effectively minimize the majority of challenges faced by CAR T-cell therapy to date (except perhaps for supply constraints) and bring the scaling challenge much closer to a familiar paradigm for biopharma companies.
In the near term, however, we need to assume that the distributed nature of the supply chain and autologous nature of the therapy remains largely as it is today.
A Digital Supply Chain Prescription
Embora a combinação de barreiras à escala de terapia de células T de carros possa ser única, a indústria de biofarma já lidou com muitos dos problemas específicos antes, incluindo os meandros de cadeias de suprimentos individuais. Alguns jogadores de biofarma com a maturidade digital necessária já começaram a implementar Capacidades de segmentos de um . As empresas de biopharma podem aplicar a tecnologia usada em seu setor e as lições aprendidas por si e por seus pares, bem como pela tecnologia e lições de outras indústrias que enfrentam questões semelhantes, para promover o desenvolvimento da terapia de células T de carros, concentrando-se em cinco prioridades:
- Collaborating efficiently end to end
- Managing scheduling and volatility
- Managing demand
- otimizando os custos
- Garantir a segurança e a segurança do paciente
The key to addressing these five priorities is the establishment of a digital supply chain in which all the important stakeholders contribute and use data to keep track of the product, environmental conditions, and performance through each step of the treatment process. From the time when cells are removed from the patient to the time when they are returned, data is collected from sensors and transactional systems and fed into a digital twin (essentially a computer model) of the entire CAR T-cell therapy value chain. (For security and safety purposes, this twin may take the form of a decentralized data ledger using blockchain technology.)
The digital twin provides a broad variety of analytical applications that support and optimize the treatment process, including scheduling, capacity planning, and manufacturing. The resulting analytics and insights are delivered through a control tower application (not unlike the tools airlines use to track their fleets and schedules), supporting the needs of each participant and providing access to the insights for all involved.
Here’s how it works in more detail.
Collaborating Efficiently End to End. The control tower is a shared portal with user-controlled access that serves as a single source for performance data, including a wide variety of metrics and insights at a glance. It enables easy coordination among multiple stakeholders and helps mitigate risks or delays, visualize interdependencies across steps in the value chain, drive continuous improvement initiatives, and track performance.
The control tower tool enables coordination that is crucial for CAR T-cell therapy, given the large number of participants and stakeholders.
A Ferramenta da Torre de Controle fornece visibilidade para partes importantes do processo como agendamento, bem como fluxo e inventário do material bruto. Ele rastreia os KPIs e estabelece a base para aplicativos de ponta, como tomada de decisão aprimorada, análise avançada e integração de planejamento colaborativo. Esse tipo de função de coordenação é crucial para a terapia de células T do CAR, dado o grande número de participantes ativos (incluindo aqueles na cadeia de suprimentos, operações de pacientes, controle de qualidade e fabricação) e outras partes interessadas (fornecedores de logística, pagadores, hospitais, pacientes e médicos, por exemplo).
O BCG ajudou as empresas de biopharma a projetar e construir aplicativos de torre de controle personalizados. Os aplicativos fornecem visibilidade e análise para operações críticas nos níveis gerais de rede e centro de trabalho, aumentando e apoiando a cadeia de suprimentos e as atividades de produção enxuta. As empresas de biopharma também podem aplicar essa solução aos desafios da terapia de células T do carro. A consistência no tempo do tratamento também é importante, pois isso permite que os médicos obtenham mais controle e certeza sobre os protocolos de tratamento. Uma ferramenta de agendamento dinâmico pode ajudar a mitigar os riscos do tempo de entrega, como atrasos na fabricação, equipe não planejada e tempo de inatividade do equipamento, atrasos de liberação de qualidade, problemas de segurança, condições de mudança de paciente em rápida mudança e desafios de inventário de materiais crus (todos os quais podem ser rastreados pela aplicação da torre de controle). Essa ferramenta também permite a repriorização dos lotes e a notificação imediata das principais partes interessadas (internas e externas) de qualquer atraso esperado para mitigar quaisquer impactos. A BCG trabalhou com empresas em uma variedade de indústrias (incluindo aço, químico, automotivo e biofarma) para desbloquear um valor significativo usando otimizadores de agendamento dinâmico. Por exemplo, o BCG e uma grande companhia aérea internacional desenvolveram um
Managing Scheduling and Volatility. Managing treatment lead time—both scheduling treatments promptly and minimizing delivery time from cell removal to return—is vital. Consistency in treatment timing is also important since this allows physicians to gain more control and certainty over treatment protocols. A dynamic scheduling tool can help mitigate lead time risks, such as manufacturing delays, unplanned staff and equipment downtime, quality-release delays, safety issues, fast-changing patient conditions, and raw-material inventory challenges (all of which can be tracked by the control tower application). Such a tool also enables reprioritization of batches and prompt notification of key stakeholders (internal and external) of any expected delays to mitigate any impacts.
The ability to adapt to disruptions in real time is not a unique requirement of CAR T-cell therapy—or the biopharma industry. BCG has worked with companies in a variety of industries (including steel, chemical, automotive, and biopharma) to unlock significant value using dynamic scheduling optimizers. For example, BCG and a major international airline developed an Ferramenta de otimização de desempenho operacional Isso aumenta a flexibilidade da programação sem afetar a satisfação do cliente, ajudando as companhias aéreas a se adaptarem em tempo real a grandes interrupções, como tempestades, aeronaves com deficiência ou escassez de mão -de -obra. Para uma companhia aérea, essa ferramenta identificou US $ 100 milhões em economia de custos, uma redução de 2% a 5% nos atrasos nos voos e uma redução de 3% a 8% nos custos relacionados a cancelamentos. Em vez disso, a cadeia de suprimentos começa com os pacientes e requer recursos avançados de gerenciamento de demanda para sincronizar a apérsese do paciente com a capacidade de fabricação. Um desafio importante está na variação nos atributos iniciais do paciente, que é um determinante essencial da qualidade final do produto. No futuro, a terapia celular poderia usar um processo de fabricação sob medida que pode ser facilmente adaptado a diferentes tipos de pacientes, mas alcançar resultados clínicos consistentes. A terapia de células T do CAR implica vários parâmetros (como tempo de julgamento clínico, cronogramas de aprovação de indicação e variabilidade da demanda orientada pelo mercado) que levam a sinais de demanda pouco claros, bem como à incertezas em torno da disponibilidade de capacidade (como o tempo necessário para trazer uma instalação on-line e a possibilidade de falha na produção). Garantir que a capacidade necessária esteja disponível na hora certa e que a capacidade é um exercício complexo e envolva longos prazos de entrega.
Managing Demand. Unlike traditional biopharma treatments, the CAR T-cell therapy is not made to replenish stock. Instead, the supply chain starts with patients and requires advanced demand-management capabilities to synchronize patient apheresis with manufacturing capacity. A key challenge lies in the variation in initial patient attributes, which is a key determinant of the final product quality. In the future, cell therapy could use a bespoke manufacturing process that can be easily adapted to different types of patients yet achieve consistent clinical outcomes.
Demand forecasting also affects capacity planning. CAR T-cell therapy entails a number of parameters (such as clinical-trial timing, indication approval timelines, and market-driven demand variability) that lead to unclear demand signals as well as to uncertainties around capacity availability (such as the time needed to bring a facility online and the possibility of production failure). Ensuring that the necessary capacity is available at the right time, and getting that capacity in place, is a complex exercise and involves long lead times.
A previsão baseada em simulação pode ajudar a reduzir a incerteza. Simulações baseadas em estocásticas, como a técnica de Monte Carlo, muitas vezes usada, que projeta probabilidades com base na distribuição estatística de várias variáveis, pode ser uma ferramenta eficaz para planejar uma variedade de resultados. A simulação de uma variedade de parâmetros ajuda a prever com precisão a probabilidade de usar a capacidade de fabricação disponível ou planejada. Implementamos a previsão baseada em simulação para uma empresa líder de terapia celular para ajudar sua gestão a tomar decisões estratégicas relacionadas à expansão da capacidade de fabricação. Os algoritmos preditivos que usam aprendizado de máquina para ir além das simulações estão melhorando rapidamente sua capacidade de projetar a capacidade de fabricação necessária e a linha do tempo para alcançá-la. O processo atual de tratamento e o perfil de custo associado não são sustentáveis para pacientes, fornecedores ou pagadores. Embora as mudanças de etapas no custo possam ser alcançadas apenas pelo tipo de grandes melhorias na plataforma de entrega descrita na seção anterior, no curto prazo, a análise avançada pode oferecer reduções contínuas.
Optimizing Costs. Whether CAR T-cell therapies will enter the mainstream of cancer treatments hinges largely on the ability of biopharma companies to drive down costs. The current treatment process and associated cost profile is not sustainable for patients, providers, or payers. While step changes in cost can be achieved only by the kind of major improvements in the delivery platform described in the previous section, in the near term, advanced analytics can deliver ongoing reductions.
A capacidade das empresas de reduzir os custos determinará amplamente se as terapias de células T do carro entram no mainstream.
O trabalho é um dos principais fatores de custo, e as empresas buscam automatizar seus processos de fabricação, garantindo a confiabilidade do processo usando sistemas fechados. Esses processos de fabricação colocam dados na vanguarda da otimização de custos e produtividade de fabricação. Essas soluções desbloqueiam restrições de capacidade, fornecem visibilidade dos drivers detalhados do custo, informam a economia potencial e ajudam a reduzir os custos, promovendo uma compreensão das compensações. Ao desenvolver uma série de algoritmos de aprendizado de máquina que recomendaram ajustes em tempo real com base nas características únicas de cada lote, a empresa conseguiu maximizar o rendimento em mais de 13%. recebe o tratamento certo sempre. Dadas as fontes de dados fragmentadas e a necessidade de garantir a confidencialidade do paciente, blockchain - a mesma tecnologia que, por exemplo, pode fornecer
We have worked with companies to develop dynamic scheduling solutions to optimize staff and equipment deployment by blending information from production, supply chain, and financial systems. These solutions unlock capacity constraints, provide visibility into the detailed drivers of cost, inform potential savings, and help reduce costs by furthering an understanding of the tradeoffs.
For example, we assisted a vaccine manufacturer tailor its production process to each batch. By developing a series of machine learning algorithms that recommended real-time adjustments on the basis of the unique characteristics of each batch, the company was able to maximize yield by more than 13%.
Ensuring Patient Safety and Security. CAR T-cell therapy is unique in its need to closely track the patient identity from apheresis through manufacturing, infusion, and long-term follow up, making sure that the right patient receives the right treatment every time. Given the fragmented data sources and the need to ensure patient confidentiality, blockchain—the same technology that, for example, can provide Garantia de que um diamante é livre de conflitos - Ofressa uma maneira à prova de adulteração de rastrear registros através de um repositório central. Uma abordagem semelhante pode ser empregada para os requisitos de pista e rastreamento da terapia de células T do carro, alavancando a impressão digital digital do material e permitindo amplo compartilhamento de dados entre os participantes do ecossistema. e configurar um modelo operacional que traduz rapidamente idéias em experimentos e, finalmente, soluções.
Time to Invest—Now
To successfully extract value from digital and analytics, biopharma companies need to invest early in infrastructure and tools, build a skilled workforce and digital culture, and set up an operating model that quickly translates ideas into experiments and, ultimately, solutions.
Infraestrutura e ferramentas. O tipo de ferramenta da torre de controle descrita acima requer investimento em infraestrutura de coleta e armazenamento de dados - especificamente, sensores embutidos e sistemas eletrônicos para coletar dados (registros de fabricação em lote, por exemplo) e um repositório centralizado, escalável e seguro para armazenar e fornecer os dados abordados para a análise avançada. Por um lado, o desenvolvimento de um processo de tratamento de células T rápido, inteligente e eficaz constituirá uma vantagem competitiva significativa nessa área terapêutica emergente, cujo valor pode ser substancial a longo prazo. Por outro lado, agrupar recursos entre vários players-ou mesmo em todo o setor-pode acelerar o desenvolvimento das ferramentas digitais e de dados que as empresas precisam e de um ecossistema de células T do carro que oferece benefícios a todos os participantes. A cultura certa-uma que quebra os silos de dados e democratiza dados para uso em toda a organização de maneira centralizada-é um pré-requisito para o sucesso. Companies need to invest in infrastructure when they are still early enough in the journey that they can embed digital tools as they build their manufacturing sites (rather than having to retrofit an existing site). The kind of control tower tool described above requires investment in data collection and storage infrastructure—specifically, inline sensors and electronic systems to collect data (batch manufacturing records, for example) and a centralized, scalable, and secure repository to store and provision the data for advanced analytics.
The need for access to abundant data may present companies with another conundrum. On the one hand, development of a fast, smart, effective CAR T-cell treatment process will constitute a significant competitive advantage in this emerging therapeutic area, the value of which could be substantial in the long term. On the other hand, pooling resources among multiple players—or even on an industrywide basis—could speed development of the digital and data tools that companies need and of a CAR T-cell ecosystem that delivers benefits to all participants.
Skilled Workforce and Digital Culture. Talent that has a combination of cell therapy and digital and analytics knowledge will be at a premium. The right culture—one that breaks data silos and democratizes data for use across the organization in a centralized manner—is a prerequisite for success.
Modelo de operação. Remoção de células e retorno celular, cortando o custo dos bens vendidos, aumentando a previsibilidade ou reduzindo a variabilidade da matéria -prima). As empresas também precisam de processos de negócios robustos para facilitar a colaboração multifuncional e a implantação ágil de boas práticas de fabricação para muitas dessas iniciativas. Ainda há muito mais trabalho a ser feito para garantir que a terapia celular seja bem -sucedida para toda a população potencial de pacientes. Investir em digital e analítica é um passo inicial essencial nessa jornada. To harness the value of digital technologies and analytics, it is critical that companies scope initiatives across various functions and use a data-driven decision-making process to prioritize initiatives (such as reducing the time between cell removal and cell return, cutting the cost of goods sold, increasing predictability, or reducing raw material variability). Companies also need robust business processes to facilitate the cross-functional collaboration and agile deployment of good manufacturing practices for many of these initiatives.
CAR T-cell therapy has only started to deliver on its transformative promise. Much more work remains to be done to ensure that cell therapy is successful for the full potential patient population. Investing in digital and analytics is an essential early step in this journey.
