Biopharmaceutical R & D는 그 어느 때보 다 더 많은 압력에 직면하고 있습니다. 기업은 혁신 속도를 가속화하고 개발 일정을 줄이며 균열 비용을 제어하면서 점점 더 복잡한 과학을 탐색 할 것으로 예상됩니다. 오늘날, 일반적으로 단일 의약품을 시장에 출시하는 데 10 ~ 15 년, 최대 26 억 달러가 소요되며 성공률은 12%미만입니다. 이 높은 위험, 높은 스테이크 환경에서 과학이 어떻게 이루어지는 지 최적화하는 것은 더 이상 선택 사항이 아닙니다.
이러한 요구를 충족시키기 위해 바이오 제약 리더는 디지털 인프라를 다시 생각하고 있습니다. IT 업그레이드로 여겨지는 통합 정보학 플랫폼은 이제 필수 성능 동인으로 간주됩니다. 이 플랫폼은 데이터를 관리하고 워크 플로우를 간소화하며 팀이보다 빠르고 자신감있는 결정을 내릴 수있는 더 똑똑하고 연결된 방법을 제공합니다.
연결이 끊긴 도구의 숨겨진 비용
데이터 수집의 발전에도 불구하고 오늘날 대부분의 실험실은 여전히 매일 연구를 지원하기 위해 단편화 된 시스템에 의존합니다. LIMS (실험실 정보 관리 시스템), ELNS (전자 실험실 노트북) 및 분석 도구는 종종 특정 작업을 위해 설계된 사일로에 종종 존재합니다. 그러나 원활한 통합이 없으면 이러한 시스템은 해결하는 것보다 더 많은 문제를 일으 킵니다.
정확하게 말하면, 원활한 통합은 데이터가 자동으로 정확하게 흐르는 방식으로 여러 소프트웨어 시스템 또는 구성 요소를 결합하여 통합 인터페이스를 경험하고 비즈니스 워크 플로우 기능은 수동 개입이나 시스템 간의 가시적 인 전환없이 끝까지 끝납니다. 이는 종종 분리 된 데이터 사일로, 일관성없는 사용자 인터페이스 및 워크 플로 스테이지 간의 수동 핸드 오프와 관련이있는 기초 통합과 대조됩니다.
과학자들은 일상적으로 플랫폼간에 데이터를 전송하는 데 시간의 15-25%를 수동으로 소비합니다. 이 노력은 불필요한 지연을 도입하고 인간 오류의 가능성을 증가시킵니다. 수동 전사 중에 5-8%의 오류율은 드문 일이 아닙니다. 이러한 실수는 종종 작지만 워크 플로에서 복합적으로 복합적으로 만들어 질 수 있으며 결과에 대한 신뢰를 침식하는 변동성을 도입 할 수 있습니다.
정확성 외에도 파편화는 의사 결정 - 제작 지연을 유발합니다. 연결이 끊긴 도구에서 데이터를 집계하면 각 개발 이정표에 평균 3-4 주가 추가되어 모든 단계에서 진행 상황이 느려집니다. 개발주기를 단축 시키거나 신흥 기회에 대응하려는 경영진의 경우 이러한 비 효율성은 주요 장애물을 나타냅니다.
통합의 과학적 가치
통합 정보학 플랫폼 데이터, 도구 및 팀을 통합하여 이러한 과제를 해결하십시오. 이점은 편의성을 넘어서서 과학의 질을 향상시키고 타임 라인을 가속화하며 운영 위험을 줄입니다. 다음은 가장 중요한 장점 중 세 가지입니다.
1. 자동 유효성 검사를 통해 데이터 무결성이 향상되었습니다
통합 시스템은 과학자들이 한 번 수동으로 수행 한 많은 수표를 자동화합니다. 구축 - 유효성 검사 알고리즘에서 디지털 서명, 체크섬 및 기타 기술을 사용하여 데이터 정확도를 확인하여 품질 관리에 필요한 시간을 크게 줄입니다. 이 플랫폼은 또한 기기 교정, 시약 로트 번호 및 실험 조건과 같은 상황에 맞는 정보를 캡처하여 전체 감사 트레일을 유지합니다. 이는 21 CFR Part 11과 같은 규정 준수를 지원하고 향후 감사 또는 조사를 단순화하는 과학 활동에 대한 포괄적 인 기록을 만듭니다.
시간 절약은 중요합니다. 검증주기 시간은 일반적으로 60-70%감소하여 과학자와 QA 팀이 더 높은 가치 작업에 집중하도록합니다.
2. 더 빠르고 신뢰할 수있는 방법 전송
실험실 간, 특히 규모 - UP 또는 늦게 - 스테이지 개발 사이의 방법 전송은 종종 병목 현상입니다. 전통적인 접근 방식은 몇 달이 걸리므로 팀이 프로토콜을 재현하고 지원 데이터를 재생해야합니다. 통합 플랫폼은 표준화 된 메소드 전송 키트와 검증 된 절차에 중앙 집중식 액세스를 제공 하여이 프로세스를 단순화합니다. 결과적으로, 방법 전송 시간은 종종 절반으로 줄어들어 부서 간의 부드러운 전환과 개발 파이프 라인을 통한 더 빠른 진행을 가능하게합니다.
3. 과학 AI를 통한 더 똑똑한 분석
현대 플랫폼은 또한 제약 연구의 고유 한 요구를 위해 설계된 인공 지능 및 기계 학습을 통합하여보다 고급 분석을 가능하게합니다. 약물 발견은 일반적으로 불균형 데이터 세트를 포함하며, 여기서 활성 화합물은 비활성 화합물에 의해 크게 많습니다. 일반 - 목적 AI 이러한 조건에서는 어려움을 겪지 만 과학 - 인식 알고리즘은 드문하지만 중요한 패턴을 감지하고, 특이 치를 강조하며, 초기 발견 및 리드 최적화에서 결정을 내리기 위해 조정할 수 있습니다. 이 기능을 통해 팀은 소음에서 손실 될 수있는 통찰력을 표면 할 수 있습니다.
현장에서 입증 된 결과
통합의 영향은 이론적 인 것이 아닙니다. 사례 연구에 따르면 통합 정보 플랫폼은 R & D 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.
~에 PTC 치료제결합 된 구현 임스 ELN 플랫폼은 소형 및 대형 분자 발견 프로그램을 정렬하는 데 도움이되었습니다. 이는 크로스 - 팀 협업뿐만 아니라 중앙 집중식 화합물 추적 및 실제 시간 데이터 분석을 가능하게하여 이전에 진행 상황을 둔화시킨 사일로를 분류했습니다.
다른 조직에서는이를보고합니다 통합 된 전자 실험실 노트북 생물학 워크 플로에서 효율성을 15-25% 증가시킵니다. 이러한 개선은 과학자들을위한 벤치에서 더 많은 시간으로 직접 변환되며 수동 문서 나 데이터가 랭킹하는 데 소요되는 시간이 줄어 듭니다.
통합의 재무 사례
재정적 인 관점에서 통합 정보학 플랫폼은 강력한 수익을 제공합니다. 순 현재 가치 (NPV), 할인 된 현금 흐름 및 위험 민감도에 따른 투자 수익 (ROI) 모델은 생산성 이익만으로는 종종 투자를 정당화한다는 것을 보여줍니다. 그러나 실제 값은 데이터 품질 향상, 더 빠른 규제 제출 및 비준수 또는 데이터 손실 가능성이 줄어 듭니다.
앞으로 살펴보면 : 발견으로가는 더 똑똑한 길
통합 정보학으로의 전환은 바이오 제약 조직의 운영 방식에 대한 더 넓은 변화를 나타냅니다. 반응성, 단편화 된 워크 플로에서 사전 예방 적 데이터 - 구동 과학으로 이동 한 것입니다. 이러한 변화를 받아들이는 경영진은 경쟁력 있고 빠르게 변화하는 시장에서 조직을 더 빠르고, 더 똑똑하며, 탄력적으로 배치하고 있습니다.
결국 통합은 더 많은 기술을 추가하는 것이 아니라 훌륭한 과학을 느리게하는 마찰을 제거하는 것입니다. Biopharma 리더는 통합 플랫폼에 투자함으로써 팀, 데이터 및 파이프 라인의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있습니다.
참고 : Bioparmadive에서 다시 게시했습니다. 저작권 문제가 있으면 웹 사이트 팀에 문의하여 제거하십시오.
후 시간 : 2025 - 05 - 30 10:47:51
