R & D dược phẩm sinh học đang phải đối mặt với áp lực nhiều hơn bao giờ hết. Các công ty dự kiến sẽ đẩy nhanh tốc độ đổi mới, giảm các mốc thời gian phát triển và kiểm soát chi phí khinh khí cầu, trong khi điều hướng khoa học ngày càng phức tạp. Ngày nay, thường phải mất 10 năm15 và lên tới 2,6 tỷ đô la để đưa một loại thuốc ra thị trường, với tỷ lệ thành công bị mắc kẹt dưới 12%. Trong môi trường cao, rủi ro, cao - Cổ phần, tối ưu hóa cách khoa học được thực hiện không còn là tùy chọn.
Để đáp ứng những nhu cầu này, các nhà lãnh đạo Biopharma đang suy nghĩ lại về cơ sở hạ tầng kỹ thuật số của họ. Các nền tảng tin học tích hợp, một lần được xem khi nó nâng cấp hiện đang được xem là trình điều khiển thiết yếu của hiệu suất. Các nền tảng này cung cấp một cách thông minh hơn, kết nối hơn để quản lý dữ liệu, hợp lý hóa quy trình công việc và các nhóm trao quyền để đưa ra các quyết định nhanh hơn, tự tin hơn.
Chi phí ẩn của các công cụ bị ngắt kết nối
Mặc dù có những tiến bộ trong việc thu thập dữ liệu, hầu hết các phòng thí nghiệm ngày nay vẫn dựa vào các hệ thống phân mảnh để hỗ trợ nghiên cứu hàng ngày. LIMS (Hệ thống quản lý thông tin phòng thí nghiệm), ELNS (máy tính xách tay trong phòng thí nghiệm điện tử) và các công cụ phân tích thường tồn tại trong các silo, mỗi công cụ được thiết kế cho một nhiệm vụ cụ thể. Nhưng không có sự tích hợp liền mạch, các hệ thống này tạo ra nhiều vấn đề hơn chúng giải quyết.
Nói chính xác, tích hợp liền mạch đề cập đến việc kết hợp nhiều hệ thống phần mềm hoặc các thành phần theo cách mà dữ liệu tự động chảy và chính xác, người dùng trải nghiệm giao diện thống nhất và quy trình công việc kinh doanh từ đầu đến cuối mà không cần can thiệp thủ công hoặc chuyển đổi có thể nhìn thấy giữa các hệ thống. Điều này tương phản với sự tích hợp thô sơ, thường liên quan đến các silo dữ liệu bị ngắt kết nối, giao diện người dùng không nhất quán và bàn giao thủ công giữa các giai đoạn của quy trình công việc.
Các nhà khoa học thường xuyên dành 15 trận25% thời gian của họ chuyển dữ liệu giữa các nền tảng. Nỗ lực này giới thiệu sự chậm trễ không cần thiết và tăng khả năng lỗi của con người, tỷ lệ sai số 5 %8% không phải là hiếm trong quá trình phiên mã thủ công. Những sai lầm này, mặc dù thường nhỏ, có thể kết hợp giữa các quy trình công việc và giới thiệu sự biến đổi làm xói mòn niềm tin vào kết quả.
Ngoài tính chính xác, sự phân mảnh cũng gây ra sự chậm trễ trong quyết định - đưa ra. Tổng hợp dữ liệu từ các công cụ bị ngắt kết nối thêm trung bình từ ba đến bốn tuần cho mỗi cột mốc phát triển, chậm tiến độ ở mọi giai đoạn. Đối với các nhóm điều hành cố gắng rút ngắn các chu kỳ phát triển hoặc đáp ứng các cơ hội mới nổi, những sự thiếu hiệu quả này đại diện cho một trở ngại lớn.
Giá trị khoa học của hội nhập
Nền tảng tin học tích hợp Giải quyết những thách thức này bằng cách thống nhất dữ liệu, công cụ và nhóm. Những lợi ích vượt xa sự tiện lợi, họ nâng cao chất lượng khoa học, tăng tốc các mốc thời gian và giảm rủi ro hoạt động. Dưới đây là ba trong số những lợi thế quan trọng nhất:
1. Tính toàn vẹn dữ liệu được cải thiện với xác thực tự động
Các hệ thống tích hợp tự động hóa nhiều kiểm tra mà các nhà khoa học đã từng thực hiện thủ công. Được xây dựng - Trong các thuật toán xác nhận xác minh độ chính xác dữ liệu bằng cách sử dụng chữ ký kỹ thuật số, tổng kiểm tra và các kỹ thuật khác, làm giảm đáng kể thời gian cần thiết để kiểm soát chất lượng. Các nền tảng này cũng duy trì các đường mòn kiểm toán đầy đủ, nắm bắt thông tin theo ngữ cảnh như hiệu chuẩn công cụ, số lô thuốc thử và các điều kiện thử nghiệm. Điều này tạo ra một hồ sơ toàn diện về hoạt động khoa học hỗ trợ tuân thủ các quy định như 21 CFR Phần 11 và đơn giản hóa các cuộc kiểm toán hoặc điều tra trong tương lai.
Tiết kiệm thời gian rất đáng kể: Thời gian chu kỳ xác nhận thường giảm 60 %70%, giải phóng các nhà khoa học và các nhóm QA để tập trung vào công việc giá trị cao hơn.
2. Chuyển phương pháp nhanh hơn và đáng tin cậy hơn
Phương pháp chuyển giữa các phòng thí nghiệm, đặc biệt là trong quy mô - Up hoặc muộn - Phát triển giai đoạn thường là một nút cổ chai. Phương pháp tiếp cận truyền thống có thể mất nhiều tháng, yêu cầu các nhóm tái tạo các giao thức và tái tạo dữ liệu hỗ trợ. Các nền tảng tích hợp đơn giản hóa quá trình này bằng cách cung cấp bộ chuyển đổi phương thức được tiêu chuẩn hóa và truy cập tập trung vào các quy trình được xác thực. Do đó, thời gian chuyển phương pháp thường được cắt làm đôi, cho phép chuyển đổi mượt mà hơn giữa các bộ phận và tiến triển nhanh hơn thông qua đường ống phát triển.
3. Phân tích thông minh hơn thông qua AI khoa học
Các nền tảng hiện đại cũng cho phép phân tích nâng cao hơn bằng cách kết hợp trí tuệ nhân tạo và học máy được thiết kế cho các nhu cầu độc đáo của nghiên cứu dược phẩm. Khám phá thuốc thường liên quan đến các bộ dữ liệu mất cân bằng, trong đó các hợp chất hoạt động bị đông hơn rất nhiều bởi các bộ dữ liệu không hoạt động. General - Mục đích AI đấu tranh trong các điều kiện này, nhưng khoa học - Các thuật toán nhận thức có thể được điều chỉnh để phát hiện các mô hình hiếm gặp nhưng quan trọng, làm nổi bật các ngoại lệ và quyết định hướng dẫn - đưa ra khám phá sớm và tối ưu hóa chì. Khả năng này cho phép các nhóm hiểu rõ hơn về những hiểu biết có thể bị mất trong tiếng ồn.
Kết quả đã được chứng minh trong lĩnh vực này
Tác động của hội nhập không chỉ là lý thuyết. Các nghiên cứu trường hợp đã chỉ ra rằng các nền tảng tin học hợp nhất có thể cải thiện đáng kể hiệu suất R & D.
Tại Trị liệu PTC, thực hiện một kết hợp Lims và nền tảng ELN đã giúp sắp xếp các chương trình khám phá phân tử nhỏ và lớn. Điều này không chỉ cải thiện sự hợp tác của nhóm Cross - mà còn cho phép theo dõi hợp chất tập trung và phân tích dữ liệu thời gian thực, phá vỡ các silo trước đây đã làm chậm tiến trình.
Các tổ chức khác báo cáo rằng Notebook phòng thí nghiệm điện tử tích hợp Tăng hiệu suất 15% 25% trong quy trình công việc sinh học. Những cải tiến này chuyển trực tiếp thành nhiều thời gian hơn tại băng ghế dự bị cho các nhà khoa học và ít thời gian hơn cho tài liệu thủ công hoặc sự cố dữ liệu.
Trường hợp tài chính để tích hợp
Từ góc độ tài chính, các nền tảng tin học tích hợp mang lại lợi nhuận mạnh mẽ. Các mô hình lợi tức đầu tư (ROI) dựa trên giá trị hiện tại ròng (NPV), dòng tiền chiết khấu và độ nhạy rủi ro cho thấy rằng việc tăng năng suất thường chỉ biện minh cho khoản đầu tư. Nhưng giá trị thực kéo dài hơn nữa, ngay lập tức cải thiện chất lượng dữ liệu, đệ trình quy định nhanh hơn và giảm khả năng không tuân thủ hoặc mất dữ liệu.
Nhìn về phía trước: Một con đường thông minh hơn để khám phá
Sự thay đổi đối với tin học tích hợp thể hiện sự chuyển đổi rộng hơn trong cách các tổ chức sinh học hoạt động. Nó có một động thái từ các quy trình công việc phân mảnh, phản ứng sang dữ liệu chủ động, được điều khiển bởi khoa học. Các giám đốc điều hành nắm lấy sự thay đổi này đang định vị các tổ chức của họ để nhanh hơn, thông minh hơn và kiên cường hơn trong một thị trường cạnh tranh và thay đổi nhanh chóng.
Cuối cùng, việc tích hợp không phải là về việc bổ sung thêm công nghệ. Nó về việc loại bỏ ma sát làm chậm khoa học tuyệt vời. Bằng cách đầu tư vào các nền tảng thống nhất, các nhà lãnh đạo Biopharma có thể mở khóa toàn bộ tiềm năng của các nhóm, dữ liệu và đường ống của họ.
Lưu ý: Được đăng lại từ Biopharmadive. Nếu có bất kỳ mối quan tâm bản quyền nào, xin vui lòng liên hệ với nhóm của trang web để xóa.
Thời gian đăng: 2025 - 05 - 30 10:47:51
