2023RTT03 Allegato 2 - Verbale 4 - Giudizi_Punteggi_Vincitore

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QS World University Rankings: Unipd migliora la reputazione accademica e nel mondo del lavoro

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Con la pubblicazione dei risultati del QS World University Ranking 2025, l’agenzia QS (Quacquarelli & Symonds) inizia il nuovo ciclo di classifiche basate sui dati aggiornati delle università di tutto il mondo. Nel ranking aggiornato, l’Università di Padova si classifica al 236° posto su scala globale e al quarto in Italia, riconfermando la sua presenza pluriennale nelle 250 Top University, fascia che corrisponde al 1% delle migliori università al mondo.

QS, il cui sito web è visitato da circa 30 milioni di studentesse e studenti in cerca di informazioni per orientare il loro futuro, mantiene un forte impatto nel fornire strumenti di conoscenza e comparazione sulle "world class university", le università di punta a livello mondiale per ricerca, didattica, innovazione e impatto sulla società. In questa edizione del QS World University Ranking sono state analizzate 5638 università di 106 paesi, il 48% di istituzioni in più rispetto all’edizione precedente. Solo per le prime 1500 istituzioni mondiali sono stati resi pubblici i risultati della valutazione, e per l’Italia, sono 42 gli atenei che rientrano nella classifica.

L’Università di Padova ha migliorato il suo punteggio in diversi indicatori: reputazione accademica (+4 posizioni, 129° posto), reputazione aziendale (+77 posizioni, 351° posto) e employer outcome (+30 posizioni, 590° posto). Questi indicatori riflettono le valutazioni espresse dal mondo accademico e imprenditoriale, che segnalano le istituzioni con eccellente qualità della ricerca, soprattutto di frontiera, e quelle che forniscono una solida formazione agli studenti, capaci di apportare sviluppo e innovazione nel mondo del lavoro.

I risultati del QS WUR riflettono positivamente anche il progressivo aumento delle studentesse e degli studenti internazionali iscritti all’Università di Padova, che rappresentano ormai il 10% della popolazione studentesca. Questo risultato è frutto dell’ampia offerta formativa in lingua veicolare, dei numerosi accordi internazionali stipulati dall’Ateneo e della sua ricca rete di collaborazioni scientifiche e culturali. Oscillazioni, già verificatesi in passato, sono presenti sugli indicatori bibliometrici e sulla sostenibilità.

“I risultati di quest’anno del QS World University Ranking – commenta Mara Thiene, delegata ai Joint Degree e International Ranking – riflettono la reputazione che il nostro Ateneo gode, nella comunità accademica e del lavoro. La costante crescita nei due indici reputazionali del QS WUR ("Academic Reputation" e "Employer Reputation"), sono un riconoscimento del nostro impegno nel mantenere un alto livello di eccellenza sia nella ricerca che nella didattica. Siamo inoltre fieri della capacità di tramettere il sapere alla società, in particolare al mondo del lavoro. Collaboriamo attivamente con le imprese, le istituzioni e le organizzazioni, al fine di garantire che le nostre laureate e i nostri laureati siano preparati a fornire le loro competenze in relazione ai fabbisogni dei contesti professionali. La reputazione del nostro Ateneo non solo favorisce la ricerca e gli scambi accademici e studenteschi – ricorre infatti il primo ventennale dell’Erasmus - ma aumenta anche l'occupabilità dei nostri studenti e delle nostre studentesse e contribuisce allo sviluppo economico e sociale, a partire dal nostro territorio”.

Per trasparenza e analisi critica, l’Università di Padova continua a comunicare i propri risultati e a promuovere la data literacy attraverso una sezione dedicata del suo portale web istituzionale: www.unipd.it/ranking.

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L’Università di Padova ha migliorato il suo punteggio in diversi indicatori: reputazione accademica (+4 posizioni, 129° posto), reputazione aziendale (+77 posizioni, 351° posto) e employer outcome (+30 posizioni, 590° posto). Questi indicatori riflettono le valutazioni espresse dal mondo accademico e imprenditoriale, che segnalano le istituzioni con eccellente qualità della ricerca, soprattutto di frontiera, e quelle che forniscono una solida formazione agli studenti, capaci di apportare sviluppo e innovazione nel mondo del lavoro.

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QS, il cui sito web è visitato da circa 30 milioni di studentesse e studenti in cerca di informazioni per orientare il loro futuro, mantiene un forte impatto nel fornire strumenti di conoscenza e comparazione sulle "world class university", le università di punta a livello mondiale per ricerca, didattica, innovazione e impatto sulla società. In questa edizione del QS World University Ranking sono state analizzate 5638 università di 106 paesi, il 48% di istituzioni in più rispetto all’edizione precedente. Solo per le prime 1500 istituzioni mondiali sono stati resi pubblici i risultati della valutazione, e per l’Italia, sono 42 gli atenei che rientrano nella classifica.

L’Università di Padova ha migliorato il suo punteggio in diversi indicatori: reputazione accademica (+4 posizioni, 129° posto), reputazione aziendale (+77 posizioni, 351° posto) e employer outcome (+30 posizioni, 590° posto). Questi indicatori riflettono le valutazioni espresse dal mondo accademico e imprenditoriale, che segnalano le istituzioni con eccellente qualità della ricerca, soprattutto di frontiera, e quelle che forniscono una solida formazione agli studenti, capaci di apportare sviluppo e innovazione nel mondo del lavoro.

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QS, il cui sito web è visitato da circa 30 milioni di studentesse e studenti in cerca di informazioni per orientare il loro futuro, mantiene un forte impatto nel fornire strumenti di conoscenza e comparazione sulle "world class university", le università di punta a livello mondiale per ricerca, didattica, innovazione e impatto sulla società. In questa edizione del QS World University Ranking sono state analizzate 5638 università di 106 paesi, il 48% di istituzioni in più rispetto all’edizione precedente. Solo per le prime 1500 istituzioni mondiali sono stati resi pubblici i risultati della valutazione, e per l’Italia, sono 42 gli atenei che rientrano nella classifica.

L’Università di Padova ha migliorato il suo punteggio in diversi indicatori: reputazione accademica (+4 posizioni, 129° posto), reputazione aziendale (+77 posizioni, 351° posto) e employer outcome (+30 posizioni, 590° posto). Questi indicatori riflettono le valutazioni espresse dal mondo accademico e imprenditoriale, che segnalano le istituzioni con eccellente qualità della ricerca, soprattutto di frontiera, e quelle che forniscono una solida formazione agli studenti, capaci di apportare sviluppo e innovazione nel mondo del lavoro.

I risultati del QS WUR riflettono positivamente anche il progressivo aumento delle studentesse e degli studenti internazionali iscritti all’Università di Padova, che rappresentano ormai il 10% della popolazione studentesca. Questo risultato è frutto dell’ampia offerta formativa in lingua veicolare, dei numerosi accordi internazionali stipulati dall’Ateneo e della sua ricca rete di collaborazioni scientifiche e culturali. Oscillazioni, già verificatesi in passato, sono presenti sugli indicatori bibliometrici e sulla sostenibilità.

“I risultati di quest’anno del QS World University Ranking – commenta Mara Thiene, delegata ai Joint Degree e International Ranking – riflettono la reputazione che il nostro Ateneo gode, nella comunità accademica e del lavoro. La costante crescita nei due indici reputazionali del QS WUR ("Academic Reputation" e "Employer Reputation"), sono un riconoscimento del nostro impegno nel mantenere un alto livello di eccellenza sia nella ricerca che nella didattica. Siamo inoltre fieri della capacità di tramettere il sapere alla società, in particolare al mondo del lavoro. Collaboriamo attivamente con le imprese, le istituzioni e le organizzazioni, al fine di garantire che le nostre laureate e i nostri laureati siano preparati a fornire le loro competenze in relazione ai fabbisogni dei contesti professionali. La reputazione del nostro Ateneo non solo favorisce la ricerca e gli scambi accademici e studenteschi – ricorre infatti il primo ventennale dell’Erasmus - ma aumenta anche l'occupabilità dei nostri studenti e delle nostre studentesse e contribuisce allo sviluppo economico e sociale, a partire dal nostro territorio”.

Per trasparenza e analisi critica, l’Università di Padova continua a comunicare i propri risultati e a promuovere la data literacy attraverso una sezione dedicata del suo portale web istituzionale: www.unipd.it/ranking.

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QS, il cui sito web è visitato da circa 30 milioni di studentesse e studenti in cerca di informazioni per orientare il loro futuro, mantiene un forte impatto nel fornire strumenti di conoscenza e comparazione sulle "world class university", le università di punta a livello mondiale per ricerca, didattica, innovazione e impatto sulla società. In questa edizione del QS World University Ranking sono state analizzate 5638 università di 106 paesi, il 48% di istituzioni in più rispetto all’edizione precedente. Solo per le prime 1500 istituzioni mondiali sono stati resi pubblici i risultati della valutazione, e per l’Italia, sono 42 gli atenei che rientrano nella classifica.

L’Università di Padova ha migliorato il suo punteggio in diversi indicatori: reputazione accademica (+4 posizioni, 129° posto), reputazione aziendale (+77 posizioni, 351° posto) e employer outcome (+30 posizioni, 590° posto). Questi indicatori riflettono le valutazioni espresse dal mondo accademico e imprenditoriale, che segnalano le istituzioni con eccellente qualità della ricerca, soprattutto di frontiera, e quelle che forniscono una solida formazione agli studenti, capaci di apportare sviluppo e innovazione nel mondo del lavoro.

I risultati del QS WUR riflettono positivamente anche il progressivo aumento delle studentesse e degli studenti internazionali iscritti all’Università di Padova, che rappresentano ormai il 10% della popolazione studentesca. Questo risultato è frutto dell’ampia offerta formativa in lingua veicolare, dei numerosi accordi internazionali stipulati dall’Ateneo e della sua ricca rete di collaborazioni scientifiche e culturali. Oscillazioni, già verificatesi in passato, sono presenti sugli indicatori bibliometrici e sulla sostenibilità.

“I risultati di quest’anno del QS World University Ranking – commenta Mara Thiene, delegata ai Joint Degree e International Ranking – riflettono la reputazione che il nostro Ateneo gode, nella comunità accademica e del lavoro. La costante crescita nei due indici reputazionali del QS WUR ("Academic Reputation" e "Employer Reputation"), sono un riconoscimento del nostro impegno nel mantenere un alto livello di eccellenza sia nella ricerca che nella didattica. Siamo inoltre fieri della capacità di tramettere il sapere alla società, in particolare al mondo del lavoro. Collaboriamo attivamente con le imprese, le istituzioni e le organizzazioni, al fine di garantire che le nostre laureate e i nostri laureati siano preparati a fornire le loro competenze in relazione ai fabbisogni dei contesti professionali. La reputazione del nostro Ateneo non solo favorisce la ricerca e gli scambi accademici e studenteschi – ricorre infatti il primo ventennale dell’Erasmus - ma aumenta anche l'occupabilità dei nostri studenti e delle nostre studentesse e contribuisce allo sviluppo economico e sociale, a partire dal nostro territorio”.

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L’Università di Padova ha migliorato il suo punteggio in diversi indicatori: reputazione accademica (+4 posizioni, 129° posto), reputazione aziendale (+77 posizioni, 351° posto) e employer outcome (+30 posizioni, 590° posto). Questi indicatori riflettono le valutazioni espresse dal mondo accademico e imprenditoriale, che segnalano le istituzioni con eccellente qualità della ricerca, soprattutto di frontiera, e quelle che forniscono una solida formazione agli studenti, capaci di apportare sviluppo e innovazione nel mondo del lavoro.

I risultati del QS WUR riflettono positivamente anche il progressivo aumento delle studentesse e degli studenti internazionali iscritti all’Università di Padova, che rappresentano ormai il 10% della popolazione studentesca. Questo risultato è frutto dell’ampia offerta formativa in lingua veicolare, dei numerosi accordi internazionali stipulati dall’Ateneo e della sua ricca rete di collaborazioni scientifiche e culturali. Oscillazioni, già verificatesi in passato, sono presenti sugli indicatori bibliometrici e sulla sostenibilità.

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L’Università di Padova ha migliorato il suo punteggio in diversi indicatori: reputazione accademica (+4 posizioni, 129° posto), reputazione aziendale (+77 posizioni, 351° posto) e employer outcome (+30 posizioni, 590° posto). Questi indicatori riflettono le valutazioni espresse dal mondo accademico e imprenditoriale, che segnalano le istituzioni con eccellente qualità della ricerca, soprattutto di frontiera, e quelle che forniscono una solida formazione agli studenti, capaci di apportare sviluppo e innovazione nel mondo del lavoro.

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“I risultati di quest’anno del QS World University Ranking – commenta Mara Thiene, delegata ai Joint Degree e International Ranking – riflettono la reputazione che il nostro Ateneo gode, nella comunità accademica e del lavoro. La costante crescita nei due indici reputazionali del QS WUR ("Academic Reputation" e "Employer Reputation"), sono un riconoscimento del nostro impegno nel mantenere un alto livello di eccellenza sia nella ricerca che nella didattica. Siamo inoltre fieri della capacità di tramettere il sapere alla società, in particolare al mondo del lavoro. Collaboriamo attivamente con le imprese, le istituzioni e le organizzazioni, al fine di garantire che le nostre laureate e i nostri laureati siano preparati a fornire le loro competenze in relazione ai fabbisogni dei contesti professionali. La reputazione del nostro Ateneo non solo favorisce la ricerca e gli scambi accademici e studenteschi – ricorre infatti il primo ventennale dell’Erasmus - ma aumenta anche l'occupabilità dei nostri studenti e delle nostre studentesse e contribuisce allo sviluppo economico e sociale, a partire dal nostro territorio”.

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Francesco Destro premiato dall’European Federation of Chemical Engineering

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L'immagine idealizzata di laboratori farmaceutici perfettamente efficienti si scontra con la cruda realtà: i processi per la produzione di farmaci sono spesso inefficienti e soggetti ad una serie di sfide. Sebbene i farmaci che troviamo in farmacia siano indiscutibilmente di qualità eccellente, la capacità globale di produzione di farmaci su larga scala è estremamente limitata e i costi sono spesso elevati. da questo deriva la difficoltà nel soddisfare una domanda in aumento, con conseguenti carenze di farmaci sul mercato. Secondo il rapportodel 2023 di PGEU, Il Gruppo Farmaceutico dell’Unione Europea, l’85% dei Paesi Europei ha segnalato, nel 2023, carenze per più di 300 farmaci, tra cui antibiotici, antitumorali e farmaci per il sistema cardiovascolare. Addirittura, il 42% dei Paesi europei ha riportato carenze per più di 500 farmaci. Le inefficienze nei processi della produzione di farmaci non solo causano queste carenze sullo scaffale della farmacia, ma allungano notevolmente i tempi di attesa per l'approvazione e la distribuzione di nuovi farmaci, rallentando l'innovazione nel settore farmaceutico.

francesco Destro

Un esempio emblematico della scarsa efficienza nella produzione farmaceutica è stato l'accesso ai vaccini contro il COVID-19. Dopo l'approvazione dei vaccini COVID, l'Italia, come molti altri Paesi, ha dovuto affrontare una lunga attesa prima di poterli distribuire su larga scala. Questa situazione ha messo in luce la difficoltà dell’industria farmaceutica nel produrre farmaci su larga scala, specialmente quando la domanda cresce improvvisamente. Di nuovo: questo limite non riguarda la qualità dei farmaci a cui abbiamo accesso, ma, appunto, il costo produttivo e la quantità di farmaci che siamo in grado di produrre a livello globale.

«Tuttavia, a fronte di questo scenario esiste un possibile rimedio: la digitalizzazione, la cosiddetta Industria 4.0. L'applicazione di tecnologie come il machine learning e l’intelligenza artificiale stanno aprendo nuove strade per ottimizzare i processi di produzione di farmaci. Questa è esattamente l'area di interesse su cui si è concentrata la mia tesi di dottorato. Nel corso della ricerca, ho sviluppato tecnologie innovative per la digitalizzazione e l’ottimizzazione dei processi di produzione di farmaci – dice Francesco Destro –Ho implementato nuovi algoritmi di monitoraggio di processo basati sul machine learning, che permettono di identificare e correggere eventuali inefficienze o anomalie in tempo reale, consentendo di produrre una maggiore quantità di farmaci ad un costo inferiore. Inoltre, ho lavorato allo sviluppo di cosiddetti digital twin di processi farmaceutici che sono una replica virtuale sullo schermo di un computer di un processo di produzione farmaceutica, completa di tutte le variabili e i parametri che influenzano il processo reale. Questa replica digitale – spiega Francesco Destro – non solo ci consente di testare e ottimizzare diversi scenari da un computer, senza dover intervenire direttamente sul processo reale, ma può anche essere utilizzata per predire e prevenire problemi potenziali prima che si verifichino, garantendo così una produzione di farmaci più efficiente e affidabile».

La ricerca di dottorato si è svolta al CAPE-Lab dell'Università di Padova, sotto la guida del professor Barolo. Il CAPE-Lab è pioniere in Italia nella digitalizzazione dei processi farmaceutici ed è riconosciuto a livello mondiale per la sua visione innovativa e per progetti all'avanguardia iniziati oltre 10 anni fa nell’ambito di digital twin e machine learning per l’ottimizzazione della produzione di farmaci. Grazie al ruolo di leader che CAPE-Lab ha in questo settore, Francesco Destro ha avuto l'opportunità di collaborare durante la ricerca con istituzioni di primo piano nel mondo accademico e industriale, tra cui Siemens, US Food & Drug Administration, Eli Lilly and Company e Purdue University. Collaborando con i partner si sono validati gli algoritmi e il software sviluppato in CAPE-Lab su impianti industriali, trasformando la ricerca da teorica in soluzioni pratiche che stanno già facendo la differenza nel mondo reale.«Il gruppo di ricerca CAPE-Lab (Computer-Aided Process Engineering Laboratory) del Dipartimento di Ingegneria Industriale è attivo da vent’anni e da circa quindici è fortemente coinvolto in ricerche nell’ambito dell’ingegneria farmaceutica. Da un punto di vista generale, sviluppiamo tecnologie in grado di migliorare la produzione su larga scala di farmaci; in particolare, cerchiamo di ridurre quanto più possibile il tempo che passa da quando le autorità competenti approvano la messa in commercio di un farmaco, a quando il farmaco diventa effettivamente disponibile per tutti in farmacia – afferma Massimiliano Barolo direttore di CAPE-Lab –. Per raggiungere questo obiettivo, i problemi tecnologici che vanno affrontati sono numerosi. Per esempio: come assicurare che la qualità finale del prodotto sia garantita sempre, indipendentemente da chi fabbrica il farmaco e da quanto variabile è la qualità delle materie prime? come ridurre il numero di esperimenti necessari allo sviluppo su scala industriale del processo produttivo su scala industriale? come trasferire con rapidità la produzione da un sito produttivo a un altro? come ridurre i consumi di energia e gli scarti di produzione? come estrarre informazioni utili dai dati che i moderni sensori restituiscono ogni pochi secondi? Cerchiamo di dare risposta a queste domande impiegando due risorse fondamentali – sottolinea Barolo –. La prima è il bagaglio di tecniche di modellazione matematica, di ottimizzazione, di analisi dei dati e di progettazione degli esperimenti che la nostra disciplina di base ‒ l’ingegneria chimica ‒ ci mette a disposizione. La seconda è il continuo dialogo con l’industria, che ci permette da un lato di essere sistematicamente vicini alle problematiche del mondo produttivo, e dall’altro di sviluppare soluzioni che siano non soltanto scientificamente originali, ma anche efficaci nella pratica. Poter contribuire a rendere meno tortuoso il “viaggio” che un farmaco fa, dal laboratorio dello scienziato che l’ha scoperto alla casa del paziente che lo deve impiegare, ci riempie davvero di orgoglio».

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L'immagine idealizzata di laboratori farmaceutici perfettamente efficienti si scontra con la cruda realtà: i processi per la produzione di farmaci sono spesso inefficienti e soggetti ad una serie di sfide. Sebbene i farmaci che troviamo in farmacia siano indiscutibilmente di qualità eccellente, la capacità globale di produzione di farmaci su larga scala è estremamente limitata e i costi sono spesso elevati. da questo deriva la difficoltà nel soddisfare una domanda in aumento, con conseguenti carenze di farmaci sul mercato. Secondo il rapportodel 2023 di PGEU, Il Gruppo Farmaceutico dell’Unione Europea, l’85% dei Paesi Europei ha segnalato, nel 2023, carenze per più di 300 farmaci, tra cui antibiotici, antitumorali e farmaci per il sistema cardiovascolare. Addirittura, il 42% dei Paesi europei ha riportato carenze per più di 500 farmaci. Le inefficienze nei processi della produzione di farmaci non solo causano queste carenze sullo scaffale della farmacia, ma allungano notevolmente i tempi di attesa per l'approvazione e la distribuzione di nuovi farmaci, rallentando l'innovazione nel settore farmaceutico.

francesco Destro

Un esempio emblematico della scarsa efficienza nella produzione farmaceutica è stato l'accesso ai vaccini contro il COVID-19. Dopo l'approvazione dei vaccini COVID, l'Italia, come molti altri Paesi, ha dovuto affrontare una lunga attesa prima di poterli distribuire su larga scala. Questa situazione ha messo in luce la difficoltà dell’industria farmaceutica nel produrre farmaci su larga scala, specialmente quando la domanda cresce improvvisamente. Di nuovo: questo limite non riguarda la qualità dei farmaci a cui abbiamo accesso, ma, appunto, il costo produttivo e la quantità di farmaci che siamo in grado di produrre a livello globale.

«Tuttavia, a fronte di questo scenario esiste un possibile rimedio: la digitalizzazione, la cosiddetta Industria 4.0. L'applicazione di tecnologie come il machine learning e l’intelligenza artificiale stanno aprendo nuove strade per ottimizzare i processi di produzione di farmaci. Questa è esattamente l'area di interesse su cui si è concentrata la mia tesi di dottorato. Nel corso della ricerca, ho sviluppato tecnologie innovative per la digitalizzazione e l’ottimizzazione dei processi di produzione di farmaci – dice Francesco Destro –Ho implementato nuovi algoritmi di monitoraggio di processo basati sul machine learning, che permettono di identificare e correggere eventuali inefficienze o anomalie in tempo reale, consentendo di produrre una maggiore quantità di farmaci ad un costo inferiore. Inoltre, ho lavorato allo sviluppo di cosiddetti digital twin di processi farmaceutici che sono una replica virtuale sullo schermo di un computer di un processo di produzione farmaceutica, completa di tutte le variabili e i parametri che influenzano il processo reale. Questa replica digitale – spiega Francesco Destro – non solo ci consente di testare e ottimizzare diversi scenari da un computer, senza dover intervenire direttamente sul processo reale, ma può anche essere utilizzata per predire e prevenire problemi potenziali prima che si verifichino, garantendo così una produzione di farmaci più efficiente e affidabile».

La ricerca di dottorato si è svolta al CAPE-Lab dell'Università di Padova, sotto la guida del professor Barolo. Il CAPE-Lab è pioniere in Italia nella digitalizzazione dei processi farmaceutici ed è riconosciuto a livello mondiale per la sua visione innovativa e per progetti all'avanguardia iniziati oltre 10 anni fa nell’ambito di digital twin e machine learning per l’ottimizzazione della produzione di farmaci. Grazie al ruolo di leader che CAPE-Lab ha in questo settore, Francesco Destro ha avuto l'opportunità di collaborare durante la ricerca con istituzioni di primo piano nel mondo accademico e industriale, tra cui Siemens, US Food & Drug Administration, Eli Lilly and Company e Purdue University. Collaborando con i partner si sono validati gli algoritmi e il software sviluppato in CAPE-Lab su impianti industriali, trasformando la ricerca da teorica in soluzioni pratiche che stanno già facendo la differenza nel mondo reale.«Il gruppo di ricerca CAPE-Lab (Computer-Aided Process Engineering Laboratory) del Dipartimento di Ingegneria Industriale è attivo da vent’anni e da circa quindici è fortemente coinvolto in ricerche nell’ambito dell’ingegneria farmaceutica. Da un punto di vista generale, sviluppiamo tecnologie in grado di migliorare la produzione su larga scala di farmaci; in particolare, cerchiamo di ridurre quanto più possibile il tempo che passa da quando le autorità competenti approvano la messa in commercio di un farmaco, a quando il farmaco diventa effettivamente disponibile per tutti in farmacia – afferma Massimiliano Barolo direttore di CAPE-Lab –. Per raggiungere questo obiettivo, i problemi tecnologici che vanno affrontati sono numerosi. Per esempio: come assicurare che la qualità finale del prodotto sia garantita sempre, indipendentemente da chi fabbrica il farmaco e da quanto variabile è la qualità delle materie prime? come ridurre il numero di esperimenti necessari allo sviluppo su scala industriale del processo produttivo su scala industriale? come trasferire con rapidità la produzione da un sito produttivo a un altro? come ridurre i consumi di energia e gli scarti di produzione? come estrarre informazioni utili dai dati che i moderni sensori restituiscono ogni pochi secondi? Cerchiamo di dare risposta a queste domande impiegando due risorse fondamentali – sottolinea Barolo –. La prima è il bagaglio di tecniche di modellazione matematica, di ottimizzazione, di analisi dei dati e di progettazione degli esperimenti che la nostra disciplina di base ‒ l’ingegneria chimica ‒ ci mette a disposizione. La seconda è il continuo dialogo con l’industria, che ci permette da un lato di essere sistematicamente vicini alle problematiche del mondo produttivo, e dall’altro di sviluppare soluzioni che siano non soltanto scientificamente originali, ma anche efficaci nella pratica. Poter contribuire a rendere meno tortuoso il “viaggio” che un farmaco fa, dal laboratorio dello scienziato che l’ha scoperto alla casa del paziente che lo deve impiegare, ci riempie davvero di orgoglio».

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francesco Destro

Un esempio emblematico della scarsa efficienza nella produzione farmaceutica è stato l'accesso ai vaccini contro il COVID-19. Dopo l'approvazione dei vaccini COVID, l'Italia, come molti altri Paesi, ha dovuto affrontare una lunga attesa prima di poterli distribuire su larga scala. Questa situazione ha messo in luce la difficoltà dell’industria farmaceutica nel produrre farmaci su larga scala, specialmente quando la domanda cresce improvvisamente. Di nuovo: questo limite non riguarda la qualità dei farmaci a cui abbiamo accesso, ma, appunto, il costo produttivo e la quantità di farmaci che siamo in grado di produrre a livello globale.

«Tuttavia, a fronte di questo scenario esiste un possibile rimedio: la digitalizzazione, la cosiddetta Industria 4.0. L'applicazione di tecnologie come il machine learning e l’intelligenza artificiale stanno aprendo nuove strade per ottimizzare i processi di produzione di farmaci. Questa è esattamente l'area di interesse su cui si è concentrata la mia tesi di dottorato. Nel corso della ricerca, ho sviluppato tecnologie innovative per la digitalizzazione e l’ottimizzazione dei processi di produzione di farmaci – dice Francesco Destro –Ho implementato nuovi algoritmi di monitoraggio di processo basati sul machine learning, che permettono di identificare e correggere eventuali inefficienze o anomalie in tempo reale, consentendo di produrre una maggiore quantità di farmaci ad un costo inferiore. Inoltre, ho lavorato allo sviluppo di cosiddetti digital twin di processi farmaceutici che sono una replica virtuale sullo schermo di un computer di un processo di produzione farmaceutica, completa di tutte le variabili e i parametri che influenzano il processo reale. Questa replica digitale – spiega Francesco Destro – non solo ci consente di testare e ottimizzare diversi scenari da un computer, senza dover intervenire direttamente sul processo reale, ma può anche essere utilizzata per predire e prevenire problemi potenziali prima che si verifichino, garantendo così una produzione di farmaci più efficiente e affidabile».

La ricerca di dottorato si è svolta al CAPE-Lab dell'Università di Padova, sotto la guida del professor Barolo. Il CAPE-Lab è pioniere in Italia nella digitalizzazione dei processi farmaceutici ed è riconosciuto a livello mondiale per la sua visione innovativa e per progetti all'avanguardia iniziati oltre 10 anni fa nell’ambito di digital twin e machine learning per l’ottimizzazione della produzione di farmaci. Grazie al ruolo di leader che CAPE-Lab ha in questo settore, Francesco Destro ha avuto l'opportunità di collaborare durante la ricerca con istituzioni di primo piano nel mondo accademico e industriale, tra cui Siemens, US Food & Drug Administration, Eli Lilly and Company e Purdue University. Collaborando con i partner si sono validati gli algoritmi e il software sviluppato in CAPE-Lab su impianti industriali, trasformando la ricerca da teorica in soluzioni pratiche che stanno già facendo la differenza nel mondo reale.«Il gruppo di ricerca CAPE-Lab (Computer-Aided Process Engineering Laboratory) del Dipartimento di Ingegneria Industriale è attivo da vent’anni e da circa quindici è fortemente coinvolto in ricerche nell’ambito dell’ingegneria farmaceutica. Da un punto di vista generale, sviluppiamo tecnologie in grado di migliorare la produzione su larga scala di farmaci; in particolare, cerchiamo di ridurre quanto più possibile il tempo che passa da quando le autorità competenti approvano la messa in commercio di un farmaco, a quando il farmaco diventa effettivamente disponibile per tutti in farmacia – afferma Massimiliano Barolo direttore di CAPE-Lab –. Per raggiungere questo obiettivo, i problemi tecnologici che vanno affrontati sono numerosi. Per esempio: come assicurare che la qualità finale del prodotto sia garantita sempre, indipendentemente da chi fabbrica il farmaco e da quanto variabile è la qualità delle materie prime? come ridurre il numero di esperimenti necessari allo sviluppo su scala industriale del processo produttivo su scala industriale? come trasferire con rapidità la produzione da un sito produttivo a un altro? come ridurre i consumi di energia e gli scarti di produzione? come estrarre informazioni utili dai dati che i moderni sensori restituiscono ogni pochi secondi? Cerchiamo di dare risposta a queste domande impiegando due risorse fondamentali – sottolinea Barolo –. La prima è il bagaglio di tecniche di modellazione matematica, di ottimizzazione, di analisi dei dati e di progettazione degli esperimenti che la nostra disciplina di base ‒ l’ingegneria chimica ‒ ci mette a disposizione. La seconda è il continuo dialogo con l’industria, che ci permette da un lato di essere sistematicamente vicini alle problematiche del mondo produttivo, e dall’altro di sviluppare soluzioni che siano non soltanto scientificamente originali, ma anche efficaci nella pratica. Poter contribuire a rendere meno tortuoso il “viaggio” che un farmaco fa, dal laboratorio dello scienziato che l’ha scoperto alla casa del paziente che lo deve impiegare, ci riempie davvero di orgoglio».

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francesco Destro

Un esempio emblematico della scarsa efficienza nella produzione farmaceutica è stato l'accesso ai vaccini contro il COVID-19. Dopo l'approvazione dei vaccini COVID, l'Italia, come molti altri Paesi, ha dovuto affrontare una lunga attesa prima di poterli distribuire su larga scala. Questa situazione ha messo in luce la difficoltà dell’industria farmaceutica nel produrre farmaci su larga scala, specialmente quando la domanda cresce improvvisamente. Di nuovo: questo limite non riguarda la qualità dei farmaci a cui abbiamo accesso, ma, appunto, il costo produttivo e la quantità di farmaci che siamo in grado di produrre a livello globale.

«Tuttavia, a fronte di questo scenario esiste un possibile rimedio: la digitalizzazione, la cosiddetta Industria 4.0. L'applicazione di tecnologie come il machine learning e l’intelligenza artificiale stanno aprendo nuove strade per ottimizzare i processi di produzione di farmaci. Questa è esattamente l'area di interesse su cui si è concentrata la mia tesi di dottorato. Nel corso della ricerca, ho sviluppato tecnologie innovative per la digitalizzazione e l’ottimizzazione dei processi di produzione di farmaci – dice Francesco Destro –Ho implementato nuovi algoritmi di monitoraggio di processo basati sul machine learning, che permettono di identificare e correggere eventuali inefficienze o anomalie in tempo reale, consentendo di produrre una maggiore quantità di farmaci ad un costo inferiore. Inoltre, ho lavorato allo sviluppo di cosiddetti digital twin di processi farmaceutici che sono una replica virtuale sullo schermo di un computer di un processo di produzione farmaceutica, completa di tutte le variabili e i parametri che influenzano il processo reale. Questa replica digitale – spiega Francesco Destro – non solo ci consente di testare e ottimizzare diversi scenari da un computer, senza dover intervenire direttamente sul processo reale, ma può anche essere utilizzata per predire e prevenire problemi potenziali prima che si verifichino, garantendo così una produzione di farmaci più efficiente e affidabile».

La ricerca di dottorato si è svolta al CAPE-Lab dell'Università di Padova, sotto la guida del professor Barolo. Il CAPE-Lab è pioniere in Italia nella digitalizzazione dei processi farmaceutici ed è riconosciuto a livello mondiale per la sua visione innovativa e per progetti all'avanguardia iniziati oltre 10 anni fa nell’ambito di digital twin e machine learning per l’ottimizzazione della produzione di farmaci. Grazie al ruolo di leader che CAPE-Lab ha in questo settore, Francesco Destro ha avuto l'opportunità di collaborare durante la ricerca con istituzioni di primo piano nel mondo accademico e industriale, tra cui Siemens, US Food & Drug Administration, Eli Lilly and Company e Purdue University. Collaborando con i partner si sono validati gli algoritmi e il software sviluppato in CAPE-Lab su impianti industriali, trasformando la ricerca da teorica in soluzioni pratiche che stanno già facendo la differenza nel mondo reale.«Il gruppo di ricerca CAPE-Lab (Computer-Aided Process Engineering Laboratory) del Dipartimento di Ingegneria Industriale è attivo da vent’anni e da circa quindici è fortemente coinvolto in ricerche nell’ambito dell’ingegneria farmaceutica. Da un punto di vista generale, sviluppiamo tecnologie in grado di migliorare la produzione su larga scala di farmaci; in particolare, cerchiamo di ridurre quanto più possibile il tempo che passa da quando le autorità competenti approvano la messa in commercio di un farmaco, a quando il farmaco diventa effettivamente disponibile per tutti in farmacia – afferma Massimiliano Barolo direttore di CAPE-Lab –. Per raggiungere questo obiettivo, i problemi tecnologici che vanno affrontati sono numerosi. Per esempio: come assicurare che la qualità finale del prodotto sia garantita sempre, indipendentemente da chi fabbrica il farmaco e da quanto variabile è la qualità delle materie prime? come ridurre il numero di esperimenti necessari allo sviluppo su scala industriale del processo produttivo su scala industriale? come trasferire con rapidità la produzione da un sito produttivo a un altro? come ridurre i consumi di energia e gli scarti di produzione? come estrarre informazioni utili dai dati che i moderni sensori restituiscono ogni pochi secondi? Cerchiamo di dare risposta a queste domande impiegando due risorse fondamentali – sottolinea Barolo –. La prima è il bagaglio di tecniche di modellazione matematica, di ottimizzazione, di analisi dei dati e di progettazione degli esperimenti che la nostra disciplina di base ‒ l’ingegneria chimica ‒ ci mette a disposizione. La seconda è il continuo dialogo con l’industria, che ci permette da un lato di essere sistematicamente vicini alle problematiche del mondo produttivo, e dall’altro di sviluppare soluzioni che siano non soltanto scientificamente originali, ma anche efficaci nella pratica. Poter contribuire a rendere meno tortuoso il “viaggio” che un farmaco fa, dal laboratorio dello scienziato che l’ha scoperto alla casa del paziente che lo deve impiegare, ci riempie davvero di orgoglio».

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L'immagine idealizzata di laboratori farmaceutici perfettamente efficienti si scontra con la cruda realtà: i processi per la produzione di farmaci sono spesso inefficienti e soggetti ad una serie di sfide. Sebbene i farmaci che troviamo in farmacia siano indiscutibilmente di qualità eccellente, la capacità globale di produzione di farmaci su larga scala è estremamente limitata e i costi sono spesso elevati. da questo deriva la difficoltà nel soddisfare una domanda in aumento, con conseguenti carenze di farmaci sul mercato. Secondo il rapportodel 2023 di PGEU, Il Gruppo Farmaceutico dell’Unione Europea, l’85% dei Paesi Europei ha segnalato, nel 2023, carenze per più di 300 farmaci, tra cui antibiotici, antitumorali e farmaci per il sistema cardiovascolare. Addirittura, il 42% dei Paesi europei ha riportato carenze per più di 500 farmaci. Le inefficienze nei processi della produzione di farmaci non solo causano queste carenze sullo scaffale della farmacia, ma allungano notevolmente i tempi di attesa per l'approvazione e la distribuzione di nuovi farmaci, rallentando l'innovazione nel settore farmaceutico.

francesco Destro

Un esempio emblematico della scarsa efficienza nella produzione farmaceutica è stato l'accesso ai vaccini contro il COVID-19. Dopo l'approvazione dei vaccini COVID, l'Italia, come molti altri Paesi, ha dovuto affrontare una lunga attesa prima di poterli distribuire su larga scala. Questa situazione ha messo in luce la difficoltà dell’industria farmaceutica nel produrre farmaci su larga scala, specialmente quando la domanda cresce improvvisamente. Di nuovo: questo limite non riguarda la qualità dei farmaci a cui abbiamo accesso, ma, appunto, il costo produttivo e la quantità di farmaci che siamo in grado di produrre a livello globale.

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francesco Destro

Un esempio emblematico della scarsa efficienza nella produzione farmaceutica è stato l'accesso ai vaccini contro il COVID-19. Dopo l'approvazione dei vaccini COVID, l'Italia, come molti altri Paesi, ha dovuto affrontare una lunga attesa prima di poterli distribuire su larga scala. Questa situazione ha messo in luce la difficoltà dell’industria farmaceutica nel produrre farmaci su larga scala, specialmente quando la domanda cresce improvvisamente. Di nuovo: questo limite non riguarda la qualità dei farmaci a cui abbiamo accesso, ma, appunto, il costo produttivo e la quantità di farmaci che siamo in grado di produrre a livello globale.

«Tuttavia, a fronte di questo scenario esiste un possibile rimedio: la digitalizzazione, la cosiddetta Industria 4.0. L'applicazione di tecnologie come il machine learning e l’intelligenza artificiale stanno aprendo nuove strade per ottimizzare i processi di produzione di farmaci. Questa è esattamente l'area di interesse su cui si è concentrata la mia tesi di dottorato. Nel corso della ricerca, ho sviluppato tecnologie innovative per la digitalizzazione e l’ottimizzazione dei processi di produzione di farmaci – dice Francesco Destro –Ho implementato nuovi algoritmi di monitoraggio di processo basati sul machine learning, che permettono di identificare e correggere eventuali inefficienze o anomalie in tempo reale, consentendo di produrre una maggiore quantità di farmaci ad un costo inferiore. Inoltre, ho lavorato allo sviluppo di cosiddetti digital twin di processi farmaceutici che sono una replica virtuale sullo schermo di un computer di un processo di produzione farmaceutica, completa di tutte le variabili e i parametri che influenzano il processo reale. Questa replica digitale – spiega Francesco Destro – non solo ci consente di testare e ottimizzare diversi scenari da un computer, senza dover intervenire direttamente sul processo reale, ma può anche essere utilizzata per predire e prevenire problemi potenziali prima che si verifichino, garantendo così una produzione di farmaci più efficiente e affidabile».

La ricerca di dottorato si è svolta al CAPE-Lab dell'Università di Padova, sotto la guida del professor Barolo. Il CAPE-Lab è pioniere in Italia nella digitalizzazione dei processi farmaceutici ed è riconosciuto a livello mondiale per la sua visione innovativa e per progetti all'avanguardia iniziati oltre 10 anni fa nell’ambito di digital twin e machine learning per l’ottimizzazione della produzione di farmaci. Grazie al ruolo di leader che CAPE-Lab ha in questo settore, Francesco Destro ha avuto l'opportunità di collaborare durante la ricerca con istituzioni di primo piano nel mondo accademico e industriale, tra cui Siemens, US Food & Drug Administration, Eli Lilly and Company e Purdue University. Collaborando con i partner si sono validati gli algoritmi e il software sviluppato in CAPE-Lab su impianti industriali, trasformando la ricerca da teorica in soluzioni pratiche che stanno già facendo la differenza nel mondo reale.«Il gruppo di ricerca CAPE-Lab (Computer-Aided Process Engineering Laboratory) del Dipartimento di Ingegneria Industriale è attivo da vent’anni e da circa quindici è fortemente coinvolto in ricerche nell’ambito dell’ingegneria farmaceutica. Da un punto di vista generale, sviluppiamo tecnologie in grado di migliorare la produzione su larga scala di farmaci; in particolare, cerchiamo di ridurre quanto più possibile il tempo che passa da quando le autorità competenti approvano la messa in commercio di un farmaco, a quando il farmaco diventa effettivamente disponibile per tutti in farmacia – afferma Massimiliano Barolo direttore di CAPE-Lab –. Per raggiungere questo obiettivo, i problemi tecnologici che vanno affrontati sono numerosi. Per esempio: come assicurare che la qualità finale del prodotto sia garantita sempre, indipendentemente da chi fabbrica il farmaco e da quanto variabile è la qualità delle materie prime? come ridurre il numero di esperimenti necessari allo sviluppo su scala industriale del processo produttivo su scala industriale? come trasferire con rapidità la produzione da un sito produttivo a un altro? come ridurre i consumi di energia e gli scarti di produzione? come estrarre informazioni utili dai dati che i moderni sensori restituiscono ogni pochi secondi? Cerchiamo di dare risposta a queste domande impiegando due risorse fondamentali – sottolinea Barolo –. La prima è il bagaglio di tecniche di modellazione matematica, di ottimizzazione, di analisi dei dati e di progettazione degli esperimenti che la nostra disciplina di base ‒ l’ingegneria chimica ‒ ci mette a disposizione. La seconda è il continuo dialogo con l’industria, che ci permette da un lato di essere sistematicamente vicini alle problematiche del mondo produttivo, e dall’altro di sviluppare soluzioni che siano non soltanto scientificamente originali, ma anche efficaci nella pratica. Poter contribuire a rendere meno tortuoso il “viaggio” che un farmaco fa, dal laboratorio dello scienziato che l’ha scoperto alla casa del paziente che lo deve impiegare, ci riempie davvero di orgoglio».

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francesco Destro

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La ricerca di dottorato si è svolta al CAPE-Lab dell'Università di Padova, sotto la guida del professor Barolo. Il CAPE-Lab è pioniere in Italia nella digitalizzazione dei processi farmaceutici ed è riconosciuto a livello mondiale per la sua visione innovativa e per progetti all'avanguardia iniziati oltre 10 anni fa nell’ambito di digital twin e machine learning per l’ottimizzazione della produzione di farmaci. Grazie al ruolo di leader che CAPE-Lab ha in questo settore, Francesco Destro ha avuto l'opportunità di collaborare durante la ricerca con istituzioni di primo piano nel mondo accademico e industriale, tra cui Siemens, US Food & Drug Administration, Eli Lilly and Company e Purdue University. Collaborando con i partner si sono validati gli algoritmi e il software sviluppato in CAPE-Lab su impianti industriali, trasformando la ricerca da teorica in soluzioni pratiche che stanno già facendo la differenza nel mondo reale.«Il gruppo di ricerca CAPE-Lab (Computer-Aided Process Engineering Laboratory) del Dipartimento di Ingegneria Industriale è attivo da vent’anni e da circa quindici è fortemente coinvolto in ricerche nell’ambito dell’ingegneria farmaceutica. Da un punto di vista generale, sviluppiamo tecnologie in grado di migliorare la produzione su larga scala di farmaci; in particolare, cerchiamo di ridurre quanto più possibile il tempo che passa da quando le autorità competenti approvano la messa in commercio di un farmaco, a quando il farmaco diventa effettivamente disponibile per tutti in farmacia – afferma Massimiliano Barolo direttore di CAPE-Lab –. Per raggiungere questo obiettivo, i problemi tecnologici che vanno affrontati sono numerosi. Per esempio: come assicurare che la qualità finale del prodotto sia garantita sempre, indipendentemente da chi fabbrica il farmaco e da quanto variabile è la qualità delle materie prime? come ridurre il numero di esperimenti necessari allo sviluppo su scala industriale del processo produttivo su scala industriale? come trasferire con rapidità la produzione da un sito produttivo a un altro? come ridurre i consumi di energia e gli scarti di produzione? come estrarre informazioni utili dai dati che i moderni sensori restituiscono ogni pochi secondi? Cerchiamo di dare risposta a queste domande impiegando due risorse fondamentali – sottolinea Barolo –. La prima è il bagaglio di tecniche di modellazione matematica, di ottimizzazione, di analisi dei dati e di progettazione degli esperimenti che la nostra disciplina di base ‒ l’ingegneria chimica ‒ ci mette a disposizione. La seconda è il continuo dialogo con l’industria, che ci permette da un lato di essere sistematicamente vicini alle problematiche del mondo produttivo, e dall’altro di sviluppare soluzioni che siano non soltanto scientificamente originali, ma anche efficaci nella pratica. Poter contribuire a rendere meno tortuoso il “viaggio” che un farmaco fa, dal laboratorio dello scienziato che l’ha scoperto alla casa del paziente che lo deve impiegare, ci riempie davvero di orgoglio».

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L'immagine idealizzata di laboratori farmaceutici perfettamente efficienti si scontra con la cruda realtà: i processi per la produzione di farmaci sono spesso inefficienti e soggetti ad una serie di sfide. Sebbene i farmaci che troviamo in farmacia siano indiscutibilmente di qualità eccellente, la capacità globale di produzione di farmaci su larga scala è estremamente limitata e i costi sono spesso elevati. da questo deriva la difficoltà nel soddisfare una domanda in aumento, con conseguenti carenze di farmaci sul mercato. Secondo il rapportodel 2023 di PGEU, Il Gruppo Farmaceutico dell’Unione Europea, l’85% dei Paesi Europei ha segnalato, nel 2023, carenze per più di 300 farmaci, tra cui antibiotici, antitumorali e farmaci per il sistema cardiovascolare. Addirittura, il 42% dei Paesi europei ha riportato carenze per più di 500 farmaci. Le inefficienze nei processi della produzione di farmaci non solo causano queste carenze sullo scaffale della farmacia, ma allungano notevolmente i tempi di attesa per l'approvazione e la distribuzione di nuovi farmaci, rallentando l'innovazione nel settore farmaceutico.

francesco Destro

Un esempio emblematico della scarsa efficienza nella produzione farmaceutica è stato l'accesso ai vaccini contro il COVID-19. Dopo l'approvazione dei vaccini COVID, l'Italia, come molti altri Paesi, ha dovuto affrontare una lunga attesa prima di poterli distribuire su larga scala. Questa situazione ha messo in luce la difficoltà dell’industria farmaceutica nel produrre farmaci su larga scala, specialmente quando la domanda cresce improvvisamente. Di nuovo: questo limite non riguarda la qualità dei farmaci a cui abbiamo accesso, ma, appunto, il costo produttivo e la quantità di farmaci che siamo in grado di produrre a livello globale.

«Tuttavia, a fronte di questo scenario esiste un possibile rimedio: la digitalizzazione, la cosiddetta Industria 4.0. L'applicazione di tecnologie come il machine learning e l’intelligenza artificiale stanno aprendo nuove strade per ottimizzare i processi di produzione di farmaci. Questa è esattamente l'area di interesse su cui si è concentrata la mia tesi di dottorato. Nel corso della ricerca, ho sviluppato tecnologie innovative per la digitalizzazione e l’ottimizzazione dei processi di produzione di farmaci – dice Francesco Destro –Ho implementato nuovi algoritmi di monitoraggio di processo basati sul machine learning, che permettono di identificare e correggere eventuali inefficienze o anomalie in tempo reale, consentendo di produrre una maggiore quantità di farmaci ad un costo inferiore. Inoltre, ho lavorato allo sviluppo di cosiddetti digital twin di processi farmaceutici che sono una replica virtuale sullo schermo di un computer di un processo di produzione farmaceutica, completa di tutte le variabili e i parametri che influenzano il processo reale. Questa replica digitale – spiega Francesco Destro – non solo ci consente di testare e ottimizzare diversi scenari da un computer, senza dover intervenire direttamente sul processo reale, ma può anche essere utilizzata per predire e prevenire problemi potenziali prima che si verifichino, garantendo così una produzione di farmaci più efficiente e affidabile».

La ricerca di dottorato si è svolta al CAPE-Lab dell'Università di Padova, sotto la guida del professor Barolo. Il CAPE-Lab è pioniere in Italia nella digitalizzazione dei processi farmaceutici ed è riconosciuto a livello mondiale per la sua visione innovativa e per progetti all'avanguardia iniziati oltre 10 anni fa nell’ambito di digital twin e machine learning per l’ottimizzazione della produzione di farmaci. Grazie al ruolo di leader che CAPE-Lab ha in questo settore, Francesco Destro ha avuto l'opportunità di collaborare durante la ricerca con istituzioni di primo piano nel mondo accademico e industriale, tra cui Siemens, US Food & Drug Administration, Eli Lilly and Company e Purdue University. Collaborando con i partner si sono validati gli algoritmi e il software sviluppato in CAPE-Lab su impianti industriali, trasformando la ricerca da teorica in soluzioni pratiche che stanno già facendo la differenza nel mondo reale.«Il gruppo di ricerca CAPE-Lab (Computer-Aided Process Engineering Laboratory) del Dipartimento di Ingegneria Industriale è attivo da vent’anni e da circa quindici è fortemente coinvolto in ricerche nell’ambito dell’ingegneria farmaceutica. Da un punto di vista generale, sviluppiamo tecnologie in grado di migliorare la produzione su larga scala di farmaci; in particolare, cerchiamo di ridurre quanto più possibile il tempo che passa da quando le autorità competenti approvano la messa in commercio di un farmaco, a quando il farmaco diventa effettivamente disponibile per tutti in farmacia – afferma Massimiliano Barolo direttore di CAPE-Lab –. Per raggiungere questo obiettivo, i problemi tecnologici che vanno affrontati sono numerosi. Per esempio: come assicurare che la qualità finale del prodotto sia garantita sempre, indipendentemente da chi fabbrica il farmaco e da quanto variabile è la qualità delle materie prime? come ridurre il numero di esperimenti necessari allo sviluppo su scala industriale del processo produttivo su scala industriale? come trasferire con rapidità la produzione da un sito produttivo a un altro? come ridurre i consumi di energia e gli scarti di produzione? come estrarre informazioni utili dai dati che i moderni sensori restituiscono ogni pochi secondi? Cerchiamo di dare risposta a queste domande impiegando due risorse fondamentali – sottolinea Barolo –. La prima è il bagaglio di tecniche di modellazione matematica, di ottimizzazione, di analisi dei dati e di progettazione degli esperimenti che la nostra disciplina di base ‒ l’ingegneria chimica ‒ ci mette a disposizione. La seconda è il continuo dialogo con l’industria, che ci permette da un lato di essere sistematicamente vicini alle problematiche del mondo produttivo, e dall’altro di sviluppare soluzioni che siano non soltanto scientificamente originali, ma anche efficaci nella pratica. Poter contribuire a rendere meno tortuoso il “viaggio” che un farmaco fa, dal laboratorio dello scienziato che l’ha scoperto alla casa del paziente che lo deve impiegare, ci riempie davvero di orgoglio».

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L'immagine idealizzata di laboratori farmaceutici perfettamente efficienti si scontra con la cruda realtà: i processi per la produzione di farmaci sono spesso inefficienti e soggetti ad una serie di sfide. Sebbene i farmaci che troviamo in farmacia siano indiscutibilmente di qualità eccellente, la capacità globale di produzione di farmaci su larga scala è estremamente limitata e i costi sono spesso elevati. da questo deriva la difficoltà nel soddisfare una domanda in aumento, con conseguenti carenze di farmaci sul mercato. Secondo il rapportodel 2023 di PGEU, Il Gruppo Farmaceutico dell’Unione Europea, l’85% dei Paesi Europei ha segnalato, nel 2023, carenze per più di 300 farmaci, tra cui antibiotici, antitumorali e farmaci per il sistema cardiovascolare. Addirittura, il 42% dei Paesi europei ha riportato carenze per più di 500 farmaci. Le inefficienze nei processi della produzione di farmaci non solo causano queste carenze sullo scaffale della farmacia, ma allungano notevolmente i tempi di attesa per l'approvazione e la distribuzione di nuovi farmaci, rallentando l'innovazione nel settore farmaceutico.

francesco Destro

Un esempio emblematico della scarsa efficienza nella produzione farmaceutica è stato l'accesso ai vaccini contro il COVID-19. Dopo l'approvazione dei vaccini COVID, l'Italia, come molti altri Paesi, ha dovuto affrontare una lunga attesa prima di poterli distribuire su larga scala. Questa situazione ha messo in luce la difficoltà dell’industria farmaceutica nel produrre farmaci su larga scala, specialmente quando la domanda cresce improvvisamente. Di nuovo: questo limite non riguarda la qualità dei farmaci a cui abbiamo accesso, ma, appunto, il costo produttivo e la quantità di farmaci che siamo in grado di produrre a livello globale.

«Tuttavia, a fronte di questo scenario esiste un possibile rimedio: la digitalizzazione, la cosiddetta Industria 4.0. L'applicazione di tecnologie come il machine learning e l’intelligenza artificiale stanno aprendo nuove strade per ottimizzare i processi di produzione di farmaci. Questa è esattamente l'area di interesse su cui si è concentrata la mia tesi di dottorato. Nel corso della ricerca, ho sviluppato tecnologie innovative per la digitalizzazione e l’ottimizzazione dei processi di produzione di farmaci – dice Francesco Destro –Ho implementato nuovi algoritmi di monitoraggio di processo basati sul machine learning, che permettono di identificare e correggere eventuali inefficienze o anomalie in tempo reale, consentendo di produrre una maggiore quantità di farmaci ad un costo inferiore. Inoltre, ho lavorato allo sviluppo di cosiddetti digital twin di processi farmaceutici che sono una replica virtuale sullo schermo di un computer di un processo di produzione farmaceutica, completa di tutte le variabili e i parametri che influenzano il processo reale. Questa replica digitale – spiega Francesco Destro – non solo ci consente di testare e ottimizzare diversi scenari da un computer, senza dover intervenire direttamente sul processo reale, ma può anche essere utilizzata per predire e prevenire problemi potenziali prima che si verifichino, garantendo così una produzione di farmaci più efficiente e affidabile».

La ricerca di dottorato si è svolta al CAPE-Lab dell'Università di Padova, sotto la guida del professor Barolo. Il CAPE-Lab è pioniere in Italia nella digitalizzazione dei processi farmaceutici ed è riconosciuto a livello mondiale per la sua visione innovativa e per progetti all'avanguardia iniziati oltre 10 anni fa nell’ambito di digital twin e machine learning per l’ottimizzazione della produzione di farmaci. Grazie al ruolo di leader che CAPE-Lab ha in questo settore, Francesco Destro ha avuto l'opportunità di collaborare durante la ricerca con istituzioni di primo piano nel mondo accademico e industriale, tra cui Siemens, US Food & Drug Administration, Eli Lilly and Company e Purdue University. Collaborando con i partner si sono validati gli algoritmi e il software sviluppato in CAPE-Lab su impianti industriali, trasformando la ricerca da teorica in soluzioni pratiche che stanno già facendo la differenza nel mondo reale.«Il gruppo di ricerca CAPE-Lab (Computer-Aided Process Engineering Laboratory) del Dipartimento di Ingegneria Industriale è attivo da vent’anni e da circa quindici è fortemente coinvolto in ricerche nell’ambito dell’ingegneria farmaceutica. Da un punto di vista generale, sviluppiamo tecnologie in grado di migliorare la produzione su larga scala di farmaci; in particolare, cerchiamo di ridurre quanto più possibile il tempo che passa da quando le autorità competenti approvano la messa in commercio di un farmaco, a quando il farmaco diventa effettivamente disponibile per tutti in farmacia – afferma Massimiliano Barolo direttore di CAPE-Lab –. Per raggiungere questo obiettivo, i problemi tecnologici che vanno affrontati sono numerosi. Per esempio: come assicurare che la qualità finale del prodotto sia garantita sempre, indipendentemente da chi fabbrica il farmaco e da quanto variabile è la qualità delle materie prime? come ridurre il numero di esperimenti necessari allo sviluppo su scala industriale del processo produttivo su scala industriale? come trasferire con rapidità la produzione da un sito produttivo a un altro? come ridurre i consumi di energia e gli scarti di produzione? come estrarre informazioni utili dai dati che i moderni sensori restituiscono ogni pochi secondi? Cerchiamo di dare risposta a queste domande impiegando due risorse fondamentali – sottolinea Barolo –. La prima è il bagaglio di tecniche di modellazione matematica, di ottimizzazione, di analisi dei dati e di progettazione degli esperimenti che la nostra disciplina di base ‒ l’ingegneria chimica ‒ ci mette a disposizione. La seconda è il continuo dialogo con l’industria, che ci permette da un lato di essere sistematicamente vicini alle problematiche del mondo produttivo, e dall’altro di sviluppare soluzioni che siano non soltanto scientificamente originali, ma anche efficaci nella pratica. Poter contribuire a rendere meno tortuoso il “viaggio” che un farmaco fa, dal laboratorio dello scienziato che l’ha scoperto alla casa del paziente che lo deve impiegare, ci riempie davvero di orgoglio».

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francesco Destro

Un esempio emblematico della scarsa efficienza nella produzione farmaceutica è stato l'accesso ai vaccini contro il COVID-19. Dopo l'approvazione dei vaccini COVID, l'Italia, come molti altri Paesi, ha dovuto affrontare una lunga attesa prima di poterli distribuire su larga scala. Questa situazione ha messo in luce la difficoltà dell’industria farmaceutica nel produrre farmaci su larga scala, specialmente quando la domanda cresce improvvisamente. Di nuovo: questo limite non riguarda la qualità dei farmaci a cui abbiamo accesso, ma, appunto, il costo produttivo e la quantità di farmaci che siamo in grado di produrre a livello globale.

«Tuttavia, a fronte di questo scenario esiste un possibile rimedio: la digitalizzazione, la cosiddetta Industria 4.0. L'applicazione di tecnologie come il machine learning e l’intelligenza artificiale stanno aprendo nuove strade per ottimizzare i processi di produzione di farmaci. Questa è esattamente l'area di interesse su cui si è concentrata la mia tesi di dottorato. Nel corso della ricerca, ho sviluppato tecnologie innovative per la digitalizzazione e l’ottimizzazione dei processi di produzione di farmaci – dice Francesco Destro –Ho implementato nuovi algoritmi di monitoraggio di processo basati sul machine learning, che permettono di identificare e correggere eventuali inefficienze o anomalie in tempo reale, consentendo di produrre una maggiore quantità di farmaci ad un costo inferiore. Inoltre, ho lavorato allo sviluppo di cosiddetti digital twin di processi farmaceutici che sono una replica virtuale sullo schermo di un computer di un processo di produzione farmaceutica, completa di tutte le variabili e i parametri che influenzano il processo reale. Questa replica digitale – spiega Francesco Destro – non solo ci consente di testare e ottimizzare diversi scenari da un computer, senza dover intervenire direttamente sul processo reale, ma può anche essere utilizzata per predire e prevenire problemi potenziali prima che si verifichino, garantendo così una produzione di farmaci più efficiente e affidabile».

La ricerca di dottorato si è svolta al CAPE-Lab dell'Università di Padova, sotto la guida del professor Barolo. Il CAPE-Lab è pioniere in Italia nella digitalizzazione dei processi farmaceutici ed è riconosciuto a livello mondiale per la sua visione innovativa e per progetti all'avanguardia iniziati oltre 10 anni fa nell’ambito di digital twin e machine learning per l’ottimizzazione della produzione di farmaci. Grazie al ruolo di leader che CAPE-Lab ha in questo settore, Francesco Destro ha avuto l'opportunità di collaborare durante la ricerca con istituzioni di primo piano nel mondo accademico e industriale, tra cui Siemens, US Food & Drug Administration, Eli Lilly and Company e Purdue University. Collaborando con i partner si sono validati gli algoritmi e il software sviluppato in CAPE-Lab su impianti industriali, trasformando la ricerca da teorica in soluzioni pratiche che stanno già facendo la differenza nel mondo reale.«Il gruppo di ricerca CAPE-Lab (Computer-Aided Process Engineering Laboratory) del Dipartimento di Ingegneria Industriale è attivo da vent’anni e da circa quindici è fortemente coinvolto in ricerche nell’ambito dell’ingegneria farmaceutica. Da un punto di vista generale, sviluppiamo tecnologie in grado di migliorare la produzione su larga scala di farmaci; in particolare, cerchiamo di ridurre quanto più possibile il tempo che passa da quando le autorità competenti approvano la messa in commercio di un farmaco, a quando il farmaco diventa effettivamente disponibile per tutti in farmacia – afferma Massimiliano Barolo direttore di CAPE-Lab –. Per raggiungere questo obiettivo, i problemi tecnologici che vanno affrontati sono numerosi. Per esempio: come assicurare che la qualità finale del prodotto sia garantita sempre, indipendentemente da chi fabbrica il farmaco e da quanto variabile è la qualità delle materie prime? come ridurre il numero di esperimenti necessari allo sviluppo su scala industriale del processo produttivo su scala industriale? come trasferire con rapidità la produzione da un sito produttivo a un altro? come ridurre i consumi di energia e gli scarti di produzione? come estrarre informazioni utili dai dati che i moderni sensori restituiscono ogni pochi secondi? Cerchiamo di dare risposta a queste domande impiegando due risorse fondamentali – sottolinea Barolo –. La prima è il bagaglio di tecniche di modellazione matematica, di ottimizzazione, di analisi dei dati e di progettazione degli esperimenti che la nostra disciplina di base ‒ l’ingegneria chimica ‒ ci mette a disposizione. La seconda è il continuo dialogo con l’industria, che ci permette da un lato di essere sistematicamente vicini alle problematiche del mondo produttivo, e dall’altro di sviluppare soluzioni che siano non soltanto scientificamente originali, ma anche efficaci nella pratica. Poter contribuire a rendere meno tortuoso il “viaggio” che un farmaco fa, dal laboratorio dello scienziato che l’ha scoperto alla casa del paziente che lo deve impiegare, ci riempie davvero di orgoglio».

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2024RUAPNRR_PRIN_01 - Allegato 1 - Verbale 2 - Elenco candidati e convocazione

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UN VIAGGIO TRA LE SOSTANZE PSICOSTIMOLANTI - Continua domani il ciclo di incontri aperti al pubblico Drugs’n Droghe del Dipartimento di Scienze del Farmaco dell’Università di Padova

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2024N23 - Comunicazione esito prova scritta

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2024RUA01 Allegato 5 - Allegato -Giudizi analitici

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