AI และเภสัชกรรมเร่งสร้างนวัตกรรมในงานวิจัยและพัฒนาได้อย่างไร

ค้นหาข่าวสารบล็อกล่าสุดจาก Canaan
บล็อก - AI และเภสัชกรรมเร่งสร้างนวัตกรรมในงานวิจัยและพัฒนาได้อย่างไร
คานาอัน

ต้นทุนและเวลาในการนำยาตัวใหม่เข้าสู่ตลาดยังคงเพิ่มสูงขึ้นเรื่อยๆ โดยเฉลี่ยแล้วต้องใช้เวลาถึงหนึ่งทศวรรษและต้องใช้เงินหลายพันล้านดอลลาร์ในการพัฒนายาเพียงชนิดเดียว เพื่อให้สามารถแข่งขันได้ บริษัทเภสัชกรรมจึงหันมาใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อให้ทำงานได้อย่างชาญฉลาดมากขึ้น ไม่ใช่ทำงานช้าลง 

ในบทความนี้เราจะตรวจสอบวิธีการ ปัญญาประดิษฐ์และเภสัชกรรม กำลังร่วมมือกันเพื่อเร่งการวิจัยและพัฒนา เราจะครอบคลุมกรณีการใช้งานจริง ประโยชน์ ความท้าทาย และความหมายของสิ่งเหล่านี้ ผู้ผลิต และพันธมิตรในห่วงโซ่อุปทาน

เหตุใดอุตสาหกรรมยาจึงต้องการ AI ในตอนนี้

การพัฒนายาเป็นเรื่องซับซ้อนมาโดยตลอด แต่ช่องว่างระหว่างการลงทุนและผลผลิตกำลังกว้างขึ้น บริษัทเภสัชภัณฑ์กำลังเผชิญกับผลตอบแทนจากการวิจัยและพัฒนาที่ลดลง ระยะเวลาที่ยาวนานขึ้น และแรงกดดันที่เพิ่มขึ้นในการส่งมอบการบำบัดที่ตรงเป้าหมายได้เร็วขึ้น ตามข้อมูลของ Deloitte ผลตอบแทนจากการวิจัยและพัฒนาโดยเฉลี่ยในปี 2024 ลดลงเหลือ 1.2%แม้ว่าต้นทุนการพัฒนาจะสูงเกิน $2.2 พันล้านต่อยา.

AI นำเสนอวิธีที่จะย้อนกลับแนวโน้มดังกล่าว ช่วยให้ทีมงานประมวลผลข้อมูลได้เร็วขึ้น ลดการพึ่งพาการลองผิดลองถูก และระบุตัวเลือกยาที่ดีกว่าได้ตั้งแต่เนิ่นๆ ซึ่งมีประโยชน์อย่างยิ่งในการค้นพบในระยะเริ่มต้นและการออกแบบการทดลองทางคลินิก ซึ่งเป็นสองด้านที่มักเกิดความล่าช้าและมีค่าใช้จ่ายสูง

สำหรับบริษัทที่ต้องเผชิญกับอัตรากำไรที่ลดลงและความเสี่ยงที่มากขึ้น AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือเท่านั้น แต่เป็นวิธีการสร้างประสิทธิภาพขึ้นมาใหม่และรักษาความสามารถในการแข่งขันในภูมิทัศน์ที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว

การประยุกต์ใช้ AI ในโลกแห่งความเป็นจริงในการวิจัยและพัฒนาเภสัชกรรม

AI กำลังสร้างผลกระทบที่เป็นรูปธรรมในขั้นตอนต่างๆ ของการพัฒนายา:

  • การระบุเป้าหมาย: อัลกอริทึม AI สามารถคาดการณ์โครงสร้างของโปรตีน ช่วยในการค้นพบเป้าหมายยาใหม่ ตัวอย่างเช่น อัลฟาโฟลด์ที่พัฒนาโดย DeepMind ได้ก้าวหน้าไปอย่างมากในการทำความเข้าใจเกี่ยวกับการพับโปรตีน
  • การคัดกรองโมเลกุล: โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรสามารถคัดกรองคลังสารประกอบจำนวนมากได้อย่างรวดเร็วเพื่อระบุสารประกอบที่มีศักยภาพ ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการตีสู่ผลลัพธ์
  • การออกแบบการทดลองทางคลินิก: AI เพิ่มประสิทธิภาพการออกแบบการทดลองทางคลินิกโดยปรับปรุงการแบ่งกลุ่มผู้ป่วยและการรับสมัคร ทำให้การทดลองมีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากขึ้น
  • การนำยาไปใช้ใหม่: AI สามารถระบุการใช้งานทางการรักษาใหม่สำหรับยาที่มีอยู่ได้ ช่วยลดเวลาและต้นทุนในการพัฒนา ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้ค้นพบการใช้งานใหม่สำหรับยาที่ได้รับอนุมัติ ทำให้เส้นทางสู่ตลาดคล่องตัวขึ้น

ประโยชน์ของ AI ในการวิจัยเภสัชกรรม

การรวม AI เข้ากับงานวิจัยและพัฒนาเภสัชกรรมมีข้อดีหลายประการ:

  • ลดเวลาในการค้นพบ: AI ช่วยเร่งความเร็วในการระบุตัวเลือกยา ทำให้ขั้นตอนเริ่มต้นของการพัฒนาสั้นลง
  • ต้นทุนการวิจัยและพัฒนาที่ต่ำลง: AI ช่วยลดค่าใช้จ่ายโดยรวมในการพัฒนายาโดยการปรับกระบวนการให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้นและปรับปรุงอัตราความสำเร็จ
  • อัตราความสำเร็จที่เพิ่มขึ้น: แบบจำลองการทำนายที่ได้รับการปรับปรุงจะเพิ่มโอกาสในการประสบความสำเร็จทางคลินิก โดยลดอัตราการลาออกที่สูงซึ่งมักพบเห็นในการพัฒนายา
  • การแพทย์เฉพาะบุคคล: AI ช่วยให้สามารถพัฒนาวิธีการรักษาที่เหมาะกับลักษณะเฉพาะของผู้ป่วยแต่ละราย ทำให้การรักษามีประสิทธิภาพมากขึ้น

ความท้าทายที่ทำให้การนำ AI มาใช้ช้าลง

แม้ว่าจะมีแนวโน้มที่ดี แต่การนำ AI มาใช้ในอุตสาหกรรมยาต้องเผชิญกับอุปสรรคหลายประการ:

  • คุณภาพข้อมูลและการบูรณาการ: โมเดล AI ต้องใช้ข้อมูลที่มีมาตรฐานและมีคุณภาพสูง แต่บ่อยครั้งที่อุตสาหกรรมต้องเผชิญกับชุดข้อมูลที่กระจัดกระจายและไม่สอดคล้องกัน
  • ความไม่แน่นอนของกฎระเบียบ: ภูมิทัศน์ด้านกฎระเบียบสำหรับการพัฒนายาที่ขับเคลื่อนด้วย AI ยังคงมีการพัฒนาอยู่ ส่งผลให้บริษัทต่างๆ ที่ต้องการการอนุมัติมีความไม่แน่นอน
  • ช่องว่างทักษะ: มีผู้เชี่ยวชาญที่เชี่ยวชาญทั้งด้านโดเมนและ AI ไม่เพียงพอ ทำให้การบูรณาการราบรื่นไม่ราบรื่น

อนาคตของความร่วมมือระหว่าง AI และเภสัชกรรม

แนวโน้มของ AI ในอุตสาหกรรมยามีแนวโน้มที่ดี:

  • การเพิ่มความร่วมมือ: ความร่วมมือระหว่างบริษัท AI และบริษัทเภสัชกรรมเพิ่มมากขึ้น โดยมุ่งหวังที่จะใช้ประโยชน์จากศักยภาพของ AI ในการค้นพบยา โดยเฉพาะอย่างยิ่ง แล็บไอโซมอร์ฟิคซึ่งเป็นบริษัทสตาร์ทอัพค้นพบยาที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้ร่วมมือกับบริษัทเภสัชกรรมชั้นนำ เช่น Novartis และ Eli Lilly​
  • วิวัฒนาการของกฎระเบียบ: หน่วยงานกำกับดูแลกำลังเริ่มปรับตัว โดยมีแผนที่จะนำวิธีการ AI เข้ามาใช้ในกระบวนการอนุมัติ
  • เหนือกว่าการวิจัยและพัฒนา: อิทธิพลของ AI กำลังขยายไปสู่ด้านต่างๆ เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทาน การตลาดแบบเฉพาะบุคคล และการมีส่วนร่วมของผู้ป่วย

สิ่งนี้หมายถึงอะไรสำหรับผู้ผลิตยาและพันธมิตร

เนื่องจากปัญญาประดิษฐ์เร่งการค้นพบยา ผู้ผลิตจึงต้องเตรียมพร้อมรับมือกับสารประกอบใหม่ๆ จำนวนมากที่ต้องมีการพัฒนา ซึ่งจำเป็นต้องมีสายการผลิตที่ปรับเปลี่ยนได้เพื่อรองรับสูตรยาที่หลากหลายและการดำเนินการที่ปรับขนาดได้เพื่อตอบสนองความต้องการที่แตกต่างกัน การจัดตำแหน่งร่วมกับพันธมิตรที่เชี่ยวชาญด้านปัญญาประดิษฐ์จะมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการนำทางภูมิทัศน์ที่เปลี่ยนแปลงนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

AI และเภสัชกรรม: บทสรุป

การผสานรวม AI เข้ากับการวิจัยและพัฒนาเภสัชกรรมกำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการที่อุตสาหกรรมค้นพบและพัฒนายาใหม่ๆ ด้วยการเร่งการวิจัยในระยะเริ่มต้น ลดต้นทุน และปรับปรุงอัตราความสำเร็จในการทดลอง ปัญญาประดิษฐ์และเภสัชกรรม กำลังทำงานร่วมกันเพื่อแก้ไขปัญหาคอขวดที่เป็นมายาวนาน

แต่การค้นพบเป็นเพียงจุดเริ่มต้นเท่านั้น เนื่องจากมีสารประกอบจำนวนมากขึ้นที่เคลื่อนตัวผ่านกระบวนการได้เร็วขึ้น ผู้ผลิตจึงต้องการระบบที่สามารถตามทันได้ มีความยืดหยุ่น ปรับขนาดได้ และพร้อมสำหรับ GMP นั่นคือจุดที่ Canaan เข้ามามีบทบาท

Canaan ออกแบบเครื่องจักรเภสัชกรรมขั้นสูง ที่ช่วยให้คุณปรับขนาดได้อย่างมั่นใจ ไม่ว่าคุณจะผลิตแคปซูล เม็ดยา หรือสูตรยาที่ซับซ้อน เตรียมสายการผลิตของคุณให้พร้อมสำหรับนวัตกรรมที่ขับเคลื่อนด้วย AI รุ่นใหม่ติดต่อเรา เพื่อเรียนรู้ว่าเราสามารถสนับสนุนการเติบโตในระยะต่อไปของคุณได้อย่างไร

ติดต่อด่วน
บทความที่เกี่ยวข้อง
เมษายน 30.2025
คานาอัน
ห้องปฏิบัติการเภสัชกรรมใช้เครื่องมืออะไร?

ก่อนที่ยาจะไปถึงมือผู้ป่วย จะต้องเริ่มจากห้องแล็ปเสียก่อน ซึ่งเป็นที่ที่สูตรยาจะถูกทดสอบ ตรวจสอบชุดยา และยืนยันหรือตั้งคำถามถึงคุณภาพ เพื่อให้ทำงานได้อย่างถูกต้อง ห้องแล็ปจะต้องพึ่งพาอุปกรณ์ที่เหมาะสม ซึ่งเครื่องมือเหล่านี้ไม่เพียงแต่ทำหน้าที่ให้สำเร็จลุล่วงเท่านั้น แต่ยังทำงานได้อย่างแม่นยำอีกด้วย หากคุณมีหน้าที่รับผิดชอบในการดำเนินการหรือ […]

อ่านเพิ่มเติม
เมษายน 30.2025
คานาอัน
บรรจุภัณฑ์แบบพุพอง: วิธีการ ส่วนประกอบ และข้อดี

บรรจุภัณฑ์แบบพุพองมีอยู่ทั่วไปในอุตสาหกรรมยา ไม่ว่าจะเป็นยาเม็ด แคปซูล หรือบรรจุภัณฑ์ตัวอย่าง บรรจุภัณฑ์แบบนี้ช่วยปกป้องผลิตภัณฑ์ ยืดอายุการเก็บรักษา และเพิ่มความปลอดภัยให้กับผู้ป่วย แต่สำหรับผู้ผลิตแล้ว บรรจุภัณฑ์แบบนี้ไม่ใช่แค่บรรจุภัณฑ์เท่านั้น แต่ยังเป็นระบบที่สร้างขึ้นโดยคำนึงถึงความเร็ว ความแม่นยำ และการปฏิบัติตามข้อกำหนด หากคุณอยู่ในอุตสาหกรรมการผลิตยาหรือจัดซื้อบรรจุภัณฑ์ นี่คือสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้เกี่ยวกับบรรจุภัณฑ์แบบพุพอง […]

อ่านเพิ่มเติม
เมษายน 30.2025
คานาอัน
ซอฟต์เจลเทียบกับแท็บเล็ต: ความแตกต่างหลักที่คุณควรรู้

หากคุณกำลังตัดสินใจว่าจะส่งมอบผลิตภัณฑ์ยาหรืออาหารเสริมอย่างไร รูปแบบที่คุณเลือก ไม่ว่าจะเป็นเจลหรือเม็ดยา จะไม่เพียงแต่ส่งผลต่อรูปลักษณ์ของผลิตภัณฑ์เท่านั้น แต่ยังส่งผลต่อวิธีการผลิตผลิตภัณฑ์ ความเร็วในการดูดซึม ประเภทของอุปกรณ์ที่คุณต้องการ และประสบการณ์ของผู้ใช้ปลายทางอีกด้วย สารออกฤทธิ์บางชนิดจะได้ผลดีกว่าใน […]

อ่านเพิ่มเติม