Следобед на 26 октомври, 11-ата годишна среща на Medidata NEXT China 2022 Suzhihua подконференция за изследване и развитие на лекарствата се проведе онлайн. Годишната конференция на Medidata NEXT в Китай с темата „Смело да мислим напред, да създаваме бъдещето“ се провежда от Medidata, изцяло притежавано дъщерно дружество на Dassault Systemes, Франция. Той обединява най-модерните иноватори в бионауката в света, обменя и сблъсква идеи с далновидност, обсъжда границите на дигиталната медицина и улавя пулса на тенденцията за развитие на медицината. Представлява грандиозно събитие за обмен на идеи, сътрудничество и общо развитие.
Сред тях, конференцията за изследване и развитие на лекарства Suzhihua, специално поканена от Dassault BIOVIA, консултант по решения за наука за живота Хуа Пенг, старши директор на Beigen Analytical Research and Development Гао Янг, директор на отдел Wuxi HitS д-р Ин Джиан, Beijing Zhuoya Medical Technology Co., LTD, главен изпълнителен директор Джоу Джуанг , тематичен доклад, фокусиран върху авангардни технологии за изследване и развитие на лекарства.
Цифровите интелигентни изследвания и разработки на лекарства са една от ключовите области, на които персоналът в индустрията обръща внимание, ефективно избягва хаоса, причинен от ръчно управление, статистически грешки в данните и други проблеми, така че да се постигне интелигентна експериментална операция, експлоатация на проекти, управление на изследвания и разработки , е важно средство за подобряване на способността за изследване и развитие на фармацевтичните предприятия, укрепване на производствения капацитет. Как да използваме цифрова интелигентна система, за да подпомогнем иновативните изследвания и разработки на лекарства? Как да подобрим ефективността на фармацевтичните изследвания и разработки чрез информатизация?
Като първи гост-лектор г-н Хуа Пенг, консултант на BIOVIA life Science Solutions на Dassault Systemes, откри форума с доклад, озаглавен „ELN System Assists the Transformation of digital intelligence in pharmaceutical R&D Laboratories“. Той първо анализира пет от най-често срещаните предизвикателства в R&D LABS:
● Организирайте и съхранявайте данни: как да класифицирате и съхранявате данните по разумен начин, за да ги улесните за достъп, обработка и анализ.
● Споделяне на данни: Споделянето на данни с други хора или други организации често отнема много време и усилия.
● Използвайте твърде много системи: твърде много системи и бази данни увеличават разходите за поддръжка и намаляват ефективността на достъпа до данни.
● Управление на големи количества данни: Нарастващата сложност на изследванията доведе до бързо нарастване на обема на изследователски данни, което изисква по-ефективни средства за справяне с тях.
В тази връзка той счита, че:
Променете традиционния режим на управление на лабораторията: например системата BIOVIA Workbook ELN се използва за подобряване на управлението на лабораторията на всички нива чрез използване на експериментален шаблон, експериментална заявка, обработка на данни, експериментален доклад, одитна пътека и други функции.
Изграждане на лабораторна екосистема за научноизследователска и развойна дейност: Чрез създаването на унифицирана платформа, включваща управление на материали, управление на инструменти, библиотека с биомакромолекули и съединения, управление на задачи и други модули, както и интеграция с други видове системи и програми на трети страни, за постигане на ефективна лаборатория информационна взаимосвързаност.
Според Хуа Пенг BIOVIA Workbook ще помогне за фармацевтичните иновации и ще ускори пускането на нови лекарства
Впоследствие Гао Янг, старши директор на аналитични изследвания и развитие на Beigene, направи доклад, озаглавен „Съответствие на ELN Assisted Drug Process Research and Development“. Гао Янг посочи, че в изследванията и разработването на лекарствени процеси оценката на риска за качеството (QRA) на API процеса е важна част от данните за маркетинговите приложения на продукта, което е много важно за маркетинга на продукта. По-специално, проучванията за пренасяне на примеси (F&P) предоставят основни данни за демонстриране на възможностите на процеса за отстраняване на примеси, така че се изисква целостта и надеждността на данните. „Сложният експериментален дизайн носи големи предизвикателства пред целостта на данните“. Следователно експерименталният дизайн, базиран на ELN, е особено важен. Като платформа за събиране и обработка на данни, ELN може да намали човешките грешки и да подобри ефективността на работата. Одитната пътека и функцията за електронен подпис на ELN също гарантират автентичността и надеждността на данните.
Д-р Jian Yin, директор на Wuxi Apptec HitS, представи доклада „Нови възможности за CADD и хемоинформатика в биомедицината“. Д-р Ин посочва, че с експлозията на методите за задълбочено обучение и облачните изчисления през последните години има повече място за работа на традиционния CADD. В допълнение, някои авангардни технологии за откриване на лекарства, като технологията на ДНК кодиращи библиотечни съединения, бяха разпознати от повече потребители на откриване на нови лекарства и също така генерираха масивни данни. Следователно, как тези данни да играят по-добра роля се превърна в пробивна точка за CADD и химиоинформатиката, съчетана с технология за задълбочено обучение, за да играят наистина роля в областта на биомедицината.
При разработването на някои нови модели и горещи лекарства, като ковалентни лекарства с малка молекула, антивирусни лекарства, PROTAC, PPI и т.н., комбинацията от CADD и AlphaFold също може да играе магическа роля.
И накрая, Zhou Zhuang, главен изпълнителен директор на Beijing Zhuoya Medical Technology Co., LTD., представи доклада „BIOVIA Molecular Simulation and Data science software Enabling a New Model of Drug Development“. Изследванията и разработката на нови лекарства са признати в световен мащаб като забележителна гореща точка на „три високи и една дълга“, а именно „високи технологии, високи инвестиции, висок риск, дълъг цикъл“. В този контекст, Джоу вярва, че техниките за моделиране и симулация предлагат възможност за взаимодействия на атомно ниво, които подкрепят откриването на лекарства, позволявайки на изследователите в индустрията на науките за живота да тестват възможностите за „концепция към реалност“ с минимален риск и по-ниска цена. Той каза, че Dassault Systemes BIOVIA предоставя на индустрията на науките за живота отлични инструменти за молекулярна симулация и симулационни изследвания и може да комбинира софтуер за наука за данни, за да постигне всичко от достъп до данни и агрегиране до комплексен анализ на данни, моделиране и докладване. Автоматизирането на тези процеси позволява на учените да се възползват максимално от своите данни. Подпомагане на учените да създават по-добри, по-безопасни и по-рентабилни продукти за подобряване на резултатите за пациентите.
Тъй като глобалните фармацевтични предприятия променят оформлението все по-бързо и по-бързо, непрекъснато се въвеждат иновативни технологии и приложението им се превръща в остър инструмент в изследването и разработването на цифрови интелигентни лекарства. BIOVIA ще продължи да се фокусира върху откриването на лекарства и да внесе по-напреднал опит и дигитални решения в глобалния сектор на науките за живота.
