Bagaimana AI dan Pharma Mempercepatkan Inovasi dalam R&D

Kos dan masa untuk membawa ubat baharu ke pasaran terus meningkat. Secara purata, ia mengambil masa sehingga satu dekad dan berbilion dolar untuk membangunkan satu rawatan. Untuk kekal berdaya saing, syarikat farmasi beralih kepada kecerdasan buatan (AI) untuk bekerja dengan lebih bijak, bukan lebih perlahan. 

Dalam artikel ini, kita akan mengkaji bagaimana AI dan farmasi sedang bekerjasama untuk mempercepatkan penyelidikan dan pembangunan. Kami akan merangkumi kes penggunaan dunia sebenar, faedah, cabaran dan maksudnya pengilang dan rakan kongsi dalam rantaian bekalan.

Mengapa Farmasi Memerlukan AI Sekarang

Pembangunan dadah sentiasa rumit, tetapi jurang antara pelaburan dan pengeluaran semakin melebar. Syarikat farmasi menghadapi pulangan yang lebih rendah dalam R&D, garis masa yang lebih panjang dan tekanan yang meningkat untuk menyampaikan terapi yang disasarkan dengan lebih pantas. Menurut Deloitte, purata pulangan R&D pada 2024 menurun kepada 1.2%, walaupun kos pembangunan melebihi $2.2 bilion setiap ubat.

AI menawarkan cara untuk membalikkan arah aliran itu. Ia membantu pasukan memproses data dengan lebih pantas, mengurangkan pergantungan pada percubaan dan kesilapan, dan mengenal pasti calon ubat yang lebih baik lebih awal dalam perancangan. Ini amat berguna dalam penemuan awal dan reka bentuk percubaan klinikal—dua bidang yang kelewatan adalah perkara biasa dan mahal.

Bagi syarikat yang menavigasi margin yang lebih kecil dan risiko yang lebih besar, AI bukan sekadar alat—ia adalah cara untuk membina semula kecekapan dan kekal berdaya saing dalam landskap yang berkembang pesat.

Aplikasi Dunia Sebenar AI dalam R&D Farmasi

AI membuat impak ketara merentasi pelbagai peringkat pembangunan dadah:

• Pengenalan Sasaran: Algoritma AI boleh meramalkan struktur protein, membantu dalam penemuan sasaran dadah baharu. Sebagai contoh, AlphaFold, dibangunkan oleh DeepMind, telah memajukan pemahaman tentang lipatan protein dengan ketara.
  
• Saringan Molekul: Model pembelajaran mesin boleh menyaring perpustakaan sebatian yang luas dengan pantas untuk mengenal pasti calon ubat yang berpotensi, mengoptimumkan proses hit-to-lead.
  
• Reka Bentuk Percubaan Klinikal: AI meningkatkan reka bentuk percubaan klinikal dengan menambah baik stratifikasi dan pengambilan pesakit, yang membawa kepada ujian yang lebih cekap dan berkesan.
  
• Penggunaan Semula Dadah: AI boleh mengenal pasti kegunaan terapeutik baharu untuk ubat sedia ada, mengurangkan masa dan kos pembangunan. Sebagai contoh, analisis dipacu AI telah menemui aplikasi baharu untuk ubat yang diluluskan, memperkemas laluan ke pasaran.​

Faedah AI dalam Penyelidikan Farmaseutikal

Mengintegrasikan AI ke dalam R&D farmaseutikal menawarkan beberapa kelebihan:

• Mengurangkan Masa untuk Penemuan: AI mempercepatkan pengecaman calon dadah, memendekkan peringkat awal pembangunan.
  
• Kos R&D yang lebih rendah: Dengan memperkemas proses dan meningkatkan kadar kejayaan, AI membantu mengurangkan perbelanjaan keseluruhan dalam pembangunan dadah.​
  
• Kadar Kejayaan yang Diperbaiki: Model ramalan yang dipertingkatkan meningkatkan kemungkinan kejayaan klinikal, mengurangkan kadar pergeseran tinggi yang biasanya dilihat dalam pembangunan ubat.​
  
• Perubatan Peribadi: AI membolehkan pembangunan terapi yang disesuaikan dengan profil pesakit individu, meningkatkan keberkesanan rawatan.​
  

Cabaran Memperlahankan Penggunaan AI

Walaupun dijanjikan, penggunaan AI dalam farmasi menghadapi beberapa halangan:

• Kualiti dan Penyepaduan Data: Model AI memerlukan data yang berkualiti tinggi dan standard, tetapi industri sering bergelut dengan set data yang berpecah-belah dan tidak konsisten.
  
• Ketidakpastian Peraturan: Landskap kawal selia untuk pembangunan ubat yang dipacu AI masih berkembang, mewujudkan ketidakpastian bagi syarikat yang mencari kelulusan.​
  
• Jurang Kemahiran: Terdapat kekurangan profesional yang memiliki kedua-dua kepakaran domain dan kecekapan AI, menghalang penyepaduan yang lancar.
  

Masa Depan AI dan Kerjasama Farmasi

Trajektori AI dalam farmasi menjanjikan:

• Peningkatan Perkongsian: Kerjasama antara firma AI dan syarikat farmaseutikal semakin meningkat, bertujuan untuk memanfaatkan potensi AI dalam penemuan ubat. Terutamanya, Makmal Isomorfik, sebuah syarikat permulaan penemuan ubat yang dipacu AI, telah bekerjasama dengan syarikat farmaseutikal utama seperti Novartis dan Eli Lilly.​
  
• Evolusi kawal selia: Badan kawal selia mula menyesuaikan diri, dengan inisiatif untuk memasukkan metodologi AI ke dalam proses kelulusan.​
  
• Di luar R&D: Pengaruh AI berkembang ke dalam bidang seperti pengoptimuman rantaian bekalan, pemasaran diperibadikan dan penglibatan pesakit.

Maksud Ini untuk Pengeluar dan Rakan Kongsi Farmasi

Memandangkan AI mempercepatkan penemuan dadah, pengeluar mesti bersedia untuk kemasukan sebatian baru yang memerlukan pembangunan. Ini memerlukan barisan pengeluaran yang boleh disesuaikan yang mampu mengendalikan pelbagai formulasi dan operasi berskala untuk memenuhi permintaan yang berbeza-beza. Menjajarkan dengan rakan kongsi yang mahir AI akan menjadi penting untuk menavigasi landskap yang berkembang ini dengan berkesan.​

AI dan Farmasi: Kesimpulan

Penyepaduan AI dalam R&D farmaseutikal mengubah cara industri menemui dan membangunkan ubat baharu. Dengan mempercepatkan penyelidikan awal, mengurangkan kos, dan meningkatkan kadar kejayaan percubaan, AI dan farmasi sedang bekerjasama untuk menyelesaikan kesesakan yang telah lama wujud.

Tetapi penemuan hanyalah permulaan. Apabila lebih banyak sebatian bergerak melalui saluran paip dengan lebih pantas, pengeluar memerlukan sistem yang boleh bersaing—fleksibel, berskala dan sedia GMP. Di situlah Kanaan masuk.

Canaan mereka bentuk jentera farmaseutikal termaju yang membantu anda membuat skala dengan yakin—sama ada anda menghasilkan kapsul, tablet atau formulasi kompleks. Sediakan barisan pengeluaran anda untuk gelombang seterusnya inovasi dipacu AI.Hubungi kami untuk mengetahui cara kami boleh menyokong fasa pertumbuhan anda yang seterusnya.