ในช่วงบ่ายของวันที่ 26 ตุลาคม การประชุมย่อยการวิจัยและพัฒนายา Suzhihua ครั้งที่ 11 ครั้งที่ 11 ของ Medidata NEXT China จัดขึ้นทางออนไลน์ การประชุมประจำปี Medidata NEXT China ในหัวข้อ "กล้าที่จะคิดล่วงหน้า สร้างอนาคต" จัดขึ้นโดย Medidata ซึ่งเป็นบริษัทในเครือ Dassault Systemes ประเทศฝรั่งเศส เป็นการรวมตัวกันของนักประดิษฐ์ด้านชีววิทยาศาสตร์ที่ล้ำหน้าที่สุดในโลก แลกเปลี่ยนและขัดแย้งทางความคิดด้วยการมองการณ์ไกล อภิปรายเกี่ยวกับพรมแดนของยาดิจิทัล และจับชีพจรของแนวโน้มการพัฒนาของยา เป็นการนำเสนองานที่ยิ่งใหญ่สำหรับการแลกเปลี่ยนความคิด ความร่วมมือ และการพัฒนาร่วมกัน
ในหมู่พวกเขา การประชุมวิจัยและพัฒนายา Suzhihua ได้เชิญ Dassault BIOVIA ที่ปรึกษาด้านโซลูชั่นวิทยาศาสตร์เพื่อชีวิต Hua Peng, Beigen Analytical Research and Development ผู้อำนวยการอาวุโส Gao Yang, Wuxi HitS ผู้อำนวยการฝ่าย Dr. Yin Jian, Beijing Zhuoya Medical Technology Co., LTD CEO Zhou Zhuang , หัวข้อรายงานเน้นที่เทคโนโลยีการวิจัยและพัฒนายาที่ทันสมัย
การวิจัยและพัฒนายาอัจฉริยะแบบดิจิทัลเป็นหนึ่งในประเด็นสำคัญที่บุคลากรในอุตสาหกรรมให้ความสนใจ หลีกเลี่ยงความสับสนวุ่นวายที่เกิดจากการจัดการด้วยตนเอง ข้อผิดพลาดทางสถิติของข้อมูล และปัญหาอื่นๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อให้บรรลุการดำเนินการทดลองที่ชาญฉลาด การดำเนินโครงการ การวิจัยและพัฒนา เป็นวิธีที่สำคัญในการปรับปรุงความสามารถในการวิจัยและพัฒนาของผู้ประกอบการด้านเภสัชกรรม เสริมสร้างกำลังการผลิต จะใช้ระบบดิจิทัลอัจฉริยะช่วยวิจัยและพัฒนายาได้อย่างไร? จะปรับปรุงประสิทธิภาพของ R&D ด้านเภสัชกรรมโดย Informatization ได้อย่างไร?
ในฐานะวิทยากรรับเชิญคนแรก Mr. Hua Peng ที่ปรึกษาของ BIOVIA life Science Solutions ของ Dassault Systemes ได้เปิดฟอรัมพร้อมรายงานเรื่อง "ELN System Assists the Transformation of Digital Intelligence in Pharmaceutical R&D Laboratories" อันดับแรก เขาวิเคราะห์ความท้าทายที่พบบ่อยที่สุดห้าข้อใน R&D LABS:
● ค้นหาข้อมูล: วิธีค้นหาข้อมูลและข้อมูลอย่างรวดเร็วและแม่นยำเมื่อจำเป็น
● จัดระเบียบและจัดเก็บข้อมูล: วิธีการจัดประเภทและจัดเก็บข้อมูลด้วยวิธีที่เหมาะสมเพื่อให้เข้าถึง ประมวลผล และวิเคราะห์ได้ง่ายขึ้น
● การแบ่งปันข้อมูล: การแบ่งปันข้อมูลกับบุคคลอื่นหรือองค์กรอื่นๆ มักใช้เวลาและความพยายามอย่างมาก
● ใช้ระบบมากเกินไป: ระบบและฐานข้อมูลมากเกินไปจะเพิ่มค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษาและลดประสิทธิภาพในการเข้าถึงข้อมูล
● การจัดการข้อมูลจำนวนมาก: ความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้นของการวิจัยทำให้ปริมาณข้อมูลการวิจัยเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ซึ่งต้องใช้วิธีการที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นในการจัดการกับข้อมูลนั้น
ในเรื่องนี้เขาเชื่อว่า:
เปลี่ยนโหมดการจัดการแบบดั้งเดิมของห้องปฏิบัติการ: ตัวอย่างเช่น ระบบ BIOVIA Workbook ELN ใช้เพื่อปรับปรุงการจัดการห้องปฏิบัติการในทุกระดับโดยใช้เทมเพลตการทดลอง การสืบค้นข้อมูลในการทดลอง การประมวลผลข้อมูล รายงานการทดลอง เส้นทางการตรวจสอบ และฟังก์ชันอื่นๆ
การสร้างระบบนิเวศของห้องปฏิบัติการ R&D: ผ่านการจัดตั้งแพลตฟอร์มแบบครบวงจรซึ่งรวมถึงการจัดการวัสดุ การจัดการเครื่องมือ คลังชีวโมเลกุลและสารประกอบ การจัดการงานและโมดูลอื่นๆ รวมถึงการผสานรวมกับระบบและโปรแกรมของบุคคลที่สามประเภทอื่นๆ เพื่อให้ห้องปฏิบัติการมีประสิทธิภาพ การเชื่อมต่อโครงข่ายข้อมูล
ตามคำกล่าวของ Hua Peng BIOVIA Workbook จะช่วยสร้างสรรค์นวัตกรรมด้านเภสัชกรรมและเร่งการเปิดตัวยาตัวใหม่
ต่อจากนั้น Gao Yang ผู้อำนวยการอาวุโสฝ่ายวิจัยและพัฒนาเชิงวิเคราะห์ของ Beigene ได้จัดทำรายงานเรื่อง "การปฏิบัติตามข้อกำหนดของการวิจัยและพัฒนากระบวนการยาช่วย ELN" Gao Yang ชี้ให้เห็นว่าในการวิจัยและพัฒนากระบวนการยา การประเมินความเสี่ยงด้านคุณภาพ (QRA) ของกระบวนการ API เป็นส่วนสำคัญของข้อมูลแอปพลิเคชันการตลาดผลิตภัณฑ์ ซึ่งมีความสำคัญมากสำหรับการตลาดผลิตภัณฑ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การศึกษาการขนถ่ายสิ่งเจือปน (F&P) ให้ข้อมูลหลักเพื่อแสดงความสามารถในการกำจัดสิ่งเจือปนของกระบวนการ ดังนั้นความสมบูรณ์ของข้อมูลและความน่าเชื่อถือจึงเป็นสิ่งจำเป็น "การออกแบบการทดลองที่ซับซ้อนทำให้เกิดความท้าทายอย่างมากต่อความสมบูรณ์ของข้อมูล" ดังนั้น การออกแบบทดลองตาม ELN จึงมีความสำคัญเป็นพิเศษ ในฐานะที่เป็นแพลตฟอร์มการรวบรวมและประมวลผลข้อมูล ELN สามารถลดข้อผิดพลาดของมนุษย์และปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานได้ เส้นทางการตรวจสอบและฟังก์ชันลายเซ็นอิเล็กทรอนิกส์ของ ELN ยังรับรองความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของข้อมูลอีกด้วย
Dr. Jian Yin ผู้อำนวยการ Wuxi Apptec HitS นำเสนอรายงาน "โอกาสใหม่สำหรับ CADD และ Chemoinformatics ใน Biomedicine" ดร. Yin ชี้ให้เห็นว่าด้วยวิธีการเรียนรู้เชิงลึกและคลาวด์คอมพิวติ้งที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ทำให้ CADD แบบเดิมมีพื้นที่ทำงานมากขึ้น นอกจากนี้ เทคโนโลยีล้ำสมัยบางอย่างของการค้นพบยา เช่น เทคโนโลยีห้องสมุดสารประกอบการเข้ารหัส DNA ได้รับการยอมรับจากผู้ใช้การค้นพบยาใหม่ๆ มากขึ้น และได้สร้างข้อมูลจำนวนมหาศาลเช่นกัน ดังนั้นวิธีการทำให้ข้อมูลเหล่านี้มีบทบาทที่ดีขึ้นจึงกลายเป็นจุดสำคัญของ CADD และเคมีสารสนเทศที่ผสมผสานกับเทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อมีบทบาทในด้านชีวการแพทย์อย่างแท้จริง
ในการพัฒนารูปแบบใหม่และยาร้อนบางชนิด เช่น ยาโมเลกุลเล็กโควาเลนต์ ยาต้านไวรัส PROTAC,PPI เป็นต้น การรวมกันของ CADD และ AlphaFold ก็มีบทบาทมหัศจรรย์เช่นกัน
สุดท้าย Zhou Zhuang ซีอีโอของ Beijing Zhuoya Medical Technology Co., LTD. ได้นำเสนอรายงาน "ซอฟต์แวร์ BIOVIA Molecular Simulation and Data science Enabling a New Model of Drug Development" การวิจัยและพัฒนายาชนิดใหม่ได้รับการยอมรับจากทั่วโลกว่าเป็นฮอตสปอตที่โดดเด่นของ "สามสูงและหนึ่งยาว" ได้แก่ "เทคโนโลยีชั้นสูง การลงทุนสูง ความเสี่ยงสูง รอบยาว" ในบริบทนี้ Zhou เชื่อว่าเทคนิคการสร้างแบบจำลองและการจำลองมีความเป็นไปได้ของการมีปฏิสัมพันธ์ระดับอะตอมที่สนับสนุนการค้นพบยา ทำให้นักวิจัยในอุตสาหกรรมวิทยาศาสตร์เพื่อชีวิตสามารถทดสอบความเป็นไปได้ "แนวคิดสู่ความเป็นจริง" โดยมีความเสี่ยงน้อยที่สุดและต้นทุนต่ำลง เขากล่าวว่า Dassault Systemes BIOVIA มอบเครื่องมือการจำลองระดับโมเลกุลและการวิจัยการจำลองที่ยอดเยี่ยมแก่อุตสาหกรรมวิทยาศาสตร์เพื่อชีวิต และสามารถรวมซอฟต์แวร์วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อบรรลุทุกสิ่งตั้งแต่การเข้าถึงข้อมูลและการรวมไปจนถึงการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อน การสร้างแบบจำลองและการรายงาน ระบบอัตโนมัติของกระบวนการเหล่านี้ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้อย่างเต็มที่ ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์สร้างผลิตภัณฑ์ที่ดีขึ้น ปลอดภัยขึ้น และคุ้มค่ามากขึ้นเพื่อปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วย
ในขณะที่องค์กรเภสัชกรรมทั่วโลกเปลี่ยนรูปแบบอย่างรวดเร็วและเร็วขึ้น เทคโนโลยีที่เป็นนวัตกรรมก็ถูกนำมาใช้อย่างต่อเนื่อง และการประยุกต์ใช้งานก็กลายเป็นเครื่องมือที่เฉียบแหลมในการวิจัยและพัฒนายาอัจฉริยะดิจิทัล BIOVIA จะยังคงมุ่งเน้นไปที่การค้นคว้ายาและนำประสบการณ์ขั้นสูงและโซลูชั่นดิจิทัลมาสู่ภาควิทยาศาสตร์เพื่อชีวิตทั่วโลก
