Na indústria de manufatura, o uso de códigos de programação é essencial para automatizar processos e permitir que eles operem de forma eficiente em diferentes escalas. Dentro desse contexto, APIs (Application Programming Interface) permitem que aplicativos de software se comuniquem entre si para trocar dados, recursos e funcionalidades. Essas APIs podem ser construídas ou implementadas por REST ou GraphQL e utilizam formatos como JSON e XML para a recepção de dados, que são amplamente utilizados na integração de softwares.
Cada setor da indústria aplica APIs de maneira específica: na indústria farmacêutica, essas interfaces podem ser usadas para integrar dados de pesquisa, ensaios clínicos, produção e logística. Para o desenvolvimento de vacinas, possibilitam o acesso a banco de dados genômicos, comunicação entre sistemas de monitoramento de testes clínicos e rastreamento digital de insumos e lotes. Essa facilidade garante agilidade, segurança e controle em todas as etapas da produção.
Integrar bancos e sistemas, como bioinformática, modelagem molecular e IA, acelera a pesquisa pré-clínica (primeira etapa no desenvolvimento de qualquer medicamento, incluindo vacinas). Essa junção permite a predição de estruturas de antígenos, imunogenicidade, toxicidade e eficácia de candidatos vacinais. Bases de dados como GenBank e PubMed (muito utilizado no estágio de pesquisa), disponibilizadas pela NCBI, são essenciais para análises genômicas, otimizando etapas críticas do pipeline farmacêutico.
Paulo Moro, mestre em Biociência e Biotecnologia, explica: “[…] a indústria utiliza o conhecimento gerado pela pesquisa básica para desenvolver produtos e otimizar processos; isso destaca a importância da colaboração entre universidades e empresas”.
Em produção de vacinas e contrução de aplicações para a área biologica, as API’s podem ter um papel relevante para facilitar a interação de usuários da área biológica com os dados presentes nesses bancos de dados, seja diretamente, com o usuário sendo um bioinformata, seja um desenvolvedor criando uma aplicação para uso na area biologica, Paulo também destaca que “[…] ter uma API permite adicionar camadas de segurança para garantir a integridade das informações; além disso, também garante que somente a informação correta seja inserida, lida, atualizada ou deletada do banco de dados”.
Banco de dados para indústria farmacêutica
A indústria farmacêutica opera sob um rigoroso conjunto de regulamentações, particularmente no que diz respeito ao desenvolvimento e à fabricação de vacinas. No contexto da produção de vacinas em larga escala, uma dessas regulamentações inclui a utilização de amostras congeladas de materiais biológicos, como células e vírus.
Essa etapa também demanda a existência de um banco de dados de alta qualidade para rastrear e gerenciar essas amostras de forma eficiente e confiável. Para esse processo, a validação da programação para estruturar um bom banco de dados é indispensável, assegurando a precisão, a consistência e a confiabilidade de todas as operações.
Para congelar uma amostra com qualidade, etapas bem definidas são seguidas. Geralmente, isso envolve a criopreservação, um processo que reduz a temperatura da amostra de forma controlada. Muitas vezes, isso ocorre utilizando crioprotetores para minimizar a formação de cristais de gelo que podem danificar as células. O armazenamento ocorre em temperaturas extremamente baixas, como em nitrogênio líquido.
A qualidade do processo de congelamento de amostras tem um impacto direto na produção em massa de vacinas. Amostras bem preservadas garantem a confiabilidade dos testes de controle de qualidade, o que é fundamental para a aprovação e a distribuição em larga escala. Qualquer problema na qualidade das amostras pode levar a atrasos na produção, comprometer a disponibilidade e a eficácia do produto final.
Um exemplo disso como explicado por Paulo Moro é: “[…] na indústria farmacêutica, linhagens celulares são amplamente utilizadas em pesquisas. É importante saber a origem e as condições de preservação dessas células, para garantir a validade dos resultados”.
- Etapa pré-clínica: validação da capacidade de induzir resposta imune, proteção e segurança;
- Fase 1: a dose correta, a segurança e a imunogenicidade da vacina são avaliadas;
- Fase 2: realizada com mais de 100 participantes, continua-se avaliando a segurança e a resposta imune;
- Fase 3: a vacina é administrada e comparada com um grupo que recebeu um placebo (substância incapaz de produzir efeito).
Aplicação de APIs na análise de pesos moleculares para produção de vacinas
Diversas etapas do processo de fabricação de vacinas requerem sistemas automatizados com programação para garantir a eficiência, como a cultivação de antígenos e a fase de purificação. Paulo destacou que a automatização é essencial na indústria farmacêutica para garantir a segurança dos processos de produção de biológicos: “[…] muitos processos são automatizados para garantir a precisão e a consistência, reduzindo a possibilidade de erros humanos.”
Para exemplificar o uso de APIs na indústria farmacêutica, será tomado como base a etapa de pesagem molecular, que impacta diretamente na eficácia de resposta imune de uma vacina. Um dos possíveis métodos de trabalho, envolve a coleta de dados em publicações do PubMed, por meio da API do NCBI, chamada “Entrez Programming Utilities”.
Após extrair as informações sobre a publicação desejada, os dados precisam ser processados, limpos (para evitar inconsistências) e armazenados em um CSV ou JSON. Também é possível visualizá-los utilizando bibliotecas como matplotlib, seaborn ou plotly para criar gráficos de tendências.
Para essa simulação em específico, foi utilizado um conjunto de dados baseado na proteína “HelA [Escherichia phage Tls]” ou YP_001285548.1, que podem ser coletados com um Notebook Python:
df = pd. DataFrame(dados)
#Criar gráfico de distribuição peso molecular
plt.figure(figsize=(10,5))
plt.bar(df['Amostra'], df['Peso_Molecular_kDa'])
#Personalizar gráfico
plt. xlabel('Amostra')
plt.ylabel('Peso Molecular (kDa)')
plt. title('Distribuição do Peso Molecular da Proteína YP_001285548.1')
plt.grid(axis='y')
plt. show()
Nesse contexto, o uso de uma API tem como objetivo automatizar consultas a banco de dados, como o PubMed, com um código Python programado para essa finalidade. Para gerar a visualização dessa simulação, é possível utilizar um Notebook Python e expor a relação das propriedades da proteína em questão e a distribuição de pesos moleculares:
A compreensão do peso molecular do antígeno na produção de uma vacina, tem como objetivo identificar suas propriedades físico-químicas e controlar sua qualidade. Ela age como parâmetro crítico em todas as etapas da produção, garantindo segurança para seu uso.
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