Die Bereitstellung wirksamer, sicherer und preiswerter Medikamente ist eine gesellschaftliche Aufgabe von hoher Relevanz. Ziel von MOPhaPro ist es, neue mathematische Methoden zu entwickeln, um das bisher oft empirische Vorgehen bei der Medikamentenentwicklung und -produktion durch systematische mathematische Modellierung der zugrunde liegenden Prozesse, durch zuverlässige und schnelle numerische Simulation der Prozessmodelle und schließlich durch die Entwicklung und den Einsatz von innovativen, optimierungsbasierten Methoden zu ersetzen. Auf diesem Weg soll der Produktentwicklungszyklus von der Identifikation und Entwicklung wirksamer Medikamente bis hin zum gezielten Einsatz am Menschen sicherer, wirksamer, schneller und kostengünstiger als bisher gestaltet werden.
Beide MOPhaPro-Teilprojekte sind eng verzahnt und bearbeiten ähnliche mathematische Fragestellungen in unterschiedlichen Anwendungen.

Teilprojekt 1 in Kooperation mit der Bayer AG (Leverkusen) befasst sich mit automatisiert erzeugten Ganzkörpermodellen zur physiologiebasierten Pharmakokinetik/Pharmakodynamik (PBPK). Die auftretenden Differentialgleichungssysteme weisen Hunderte impliziter (zustandsabhängiger) Undifferenzierbarkeiten auf, die einer adäquaten Behandlung zur fehlerkontrollierten Lösungsberechnung bedürfen. Die algorithmische Modellerzeugung und die hohe Anzahl an potenziellen Sprungstellen erfordern die Entwicklung neuer mathematischer Methoden.

Teilprojekt 2 in Kooperation mit Octapharma Biopharmaceuticals GmbH (Heidelberg) befasst sich mit der mathematischen Modellierung und Optimierung eines multi-modalen chromatographischen Prozesses zur Aufreinigung von (rekombinanten) Proteinen. Aufgrund der zugrunde liegenden hochgradig nichtlinearen partiellen Differentialgleichungssysteme stellen die Identifizierung der Modellparameter und die Optimierung des Prozesses große Herausforderungen dar. A priori unbekannte Variationen und Unsicherheiten in Zusammensetzung und Konzentrationen des Zuflusses bedingen eine adäquate Behandlung durch maßgeschneiderte neue Methoden.

Teilprojekte

05M16VHA | Teilprojekt 1 | Universität Heidelberg
05M17MBA | Teilprojekt 2 | Technische Universität Braunschweig 

Publikationen

• Cebulla, D. H., Kirches, C., & Potschka, A. (2019). Mixed-Integer Nonlinear PDE-Constrained Optimization for Multi-Modal Chromatography. Proceedings of the Annual International Conference of the German Operations Research Society (GOR) (OR 2019). (accepted)
   
• Cebulla, D. H., Kirches, C., & Potschka, A. (2019). Parameter Identifiability in a Novel Kinetic Adsorption Isotherm for Multi-Modal Chromatography. Proceedings of the 58th IEEE Conference on Decision and Control (CDC 2019). DOI 10.1109/CDC40024.2019.9029813. URL https://doi.org/10.1109/CDC40024.2019.9029813