La tarda del 26 d'octubre es va celebrar en línia l'11a reunió anual de Medidata NEXT Xina 2022 Suzhihua Drug Research and Development. La Conferència Anual de Medidata NEXT Xina, amb el lema "Brave to Think forward, Create the Future", està organitzada per Medidata, una filial de propietat total de Dassault Systemes, França. Reuneix els innovadors en biociència més avantguardistes del món, intercanvia i xoca idees amb previsió, discuteix les fronteres de la medicina digital i pren el pols de la tendència de desenvolupament de la medicina. Presenta un gran esdeveniment per a l'intercanvi d'idees, la cooperació i el desenvolupament comú.
Entre ells, la conferència de recerca i desenvolupament de drogues de Suzhihua va convidar especialment el consultor de solucions de ciències de la vida de Dassault BIOVIA, Hua Peng, el director sènior de recerca i desenvolupament analític de Beigen, Gao Yang, el director de la divisió Wuxi HitS, el doctor Yin Jian, el director general de Beijing Zhuoya Medical Technology Co., LTD, Zhou Zhuang , informe temàtic centrat en la tecnologia d'avantguarda en recerca i desenvolupament de fàrmacs.
La investigació i desenvolupament de fàrmacs intel·ligents digitals és una de les àrees clau a les quals el personal de la indústria presta atenció, evita amb eficàcia el caos causat per la gestió manual, errors estadístics de dades i altres problemes, per tal d'aconseguir un funcionament experimental intel·ligent, operació de projectes, gestió de recerca i desenvolupament. , és un mitjà important per millorar la capacitat d'investigació i desenvolupament de les empreses farmacèutiques, reforçar la capacitat de producció. Com utilitzar el sistema intel·ligent digital per ajudar a la investigació i desenvolupament de fàrmacs innovadors? Com millorar l'eficiència de la R+D farmacèutica mitjançant la informatització?
Com a primer ponent convidat, el Sr. Hua Peng, consultor de BIOVIA Life Science Solutions de Dassault Systemes, va obrir el fòrum amb un informe titulat "ELN System Assists the Transformation of digital intelligence in farmaceutical R+D Laboratories". Primer va analitzar cinc dels reptes més comuns en R+D LABS:
● Cercar dades: com trobar dades i informació de manera ràpida i precisa quan sigui necessari.
● Organitzar i emmagatzemar les dades: com classificar i emmagatzemar les dades de manera raonable per facilitar-ne l'accés, el tractament i l'anàlisi.
● Compartir dades: compartir dades amb altres persones o altres organitzacions sovint requereix molt de temps i esforç.
● Utilitzeu massa sistemes: massa sistemes i bases de dades augmenten els costos de manteniment i redueixen l'eficiència de l'accés a les dades.
● Gestió de grans quantitats de dades: la complexitat creixent de la recerca ha provocat un ràpid augment del volum de dades de recerca, la qual cosa requereix mitjans més efectius per fer-hi front.
En aquest sentit, creu que:
Canviar el mode de gestió tradicional del laboratori: per exemple, el sistema BIOVIA Workbook ELN s'utilitza per millorar la gestió del laboratori a tots els nivells mitjançant la plantilla experimental, la consulta experimental, el processament de dades, l'informe experimental, la pista d'auditoria i altres funcions.
Construcció d'un ecosistema de laboratori d'R+D: mitjançant l'establiment d'una plataforma unificada que inclou gestió de materials, gestió d'instruments, biblioteca de biomacromolècules i compostos, gestió de tasques i altres mòduls, així com la integració amb altres tipus de sistemes i programes de tercers, per aconseguir un laboratori eficient. interconnexió de la informació.
Segons Hua Peng, BIOVIA Workbook ajudarà a la innovació farmacèutica i accelerarà el llançament de nous fàrmacs
Posteriorment, Gao Yang, director sènior d'investigació analítica i desenvolupament de Beigene, va fer un informe titulat "Compliance of ELN Assisted drug process research and Development". Gao Yang va assenyalar que en la investigació i desenvolupament de processos de fàrmacs, l'avaluació del risc de qualitat (QRA) del procés API és una part important de les dades de l'aplicació de màrqueting del producte, que és molt important per al màrqueting del producte. En particular, els estudis de transport d'impureses (F&P) proporcionen dades bàsiques per demostrar les capacitats d'eliminació d'impureses del procés, de manera que es requereix la integritat i la fiabilitat de les dades. "El disseny experimental complicat comporta grans reptes per a la integritat de les dades". Per tant, el disseny experimental basat en ELN és especialment important. Com a plataforma de recollida i processament de dades, ELN pot reduir l'error humà i millorar l'eficiència del treball. La pista d'auditoria i la funció de signatura electrònica d'ELN també garanteixen l'autenticitat i la fiabilitat de les dades.
El Dr. Jian Yin, director de Wuxi Apptec HitS, va presentar l'informe "Noves oportunitats per a CADD i quimioinformàtica en biomedicina". El Dr. Yin assenyala que amb l'explosió dels mètodes d'aprenentatge profund i la computació en núvol en els darrers anys, hi ha més espai perquè funcioni el CADD tradicional. A més, algunes tecnologies d'avantguarda de descobriment de fàrmacs, com la tecnologia de biblioteques de compostos que codifica l'ADN, han estat reconegudes per més usuaris de descobriment de nous fàrmacs i també han generat dades massives. Per tant, com fer que aquestes dades tinguin un millor paper s'ha convertit en el punt d'avenç per al CADD i la quimioinformàtica combinada amb la tecnologia d'aprenentatge profund per jugar realment un paper en el camp de la biomedicina.
En el desenvolupament d'alguns nous models i fàrmacs calents, com ara fàrmacs de molècules petites covalents, fàrmacs antivirals, PROTAC, PPI, etc., la combinació de CADD i AlphaFold també pot tenir un paper màgic.
Finalment, Zhou Zhuang, director general de Beijing Zhuoya Medical Technology Co., LTD., va presentar l'informe "BIOVIA Molecular Simulation and Data Science Software Enabling a New Model of Drug Development". La investigació i desenvolupament de nous fàrmacs ha estat reconegut a nivell mundial com un punt destacat de "tres alts i un de llarg", és a dir, "alta tecnologia, alta inversió, alt risc, cicle llarg". En aquest context, Zhou creu que les tècniques de modelització i simulació ofereixen la possibilitat d'interaccions a nivell atòmic que donen suport al descobriment de fàrmacs, la qual cosa permet als investigadors de la indústria de les ciències de la vida provar les possibilitats del "concepte a la realitat" amb un risc mínim i un cost més baix. Va dir que Dassault Systemes BIOVIA ofereix a la indústria de les ciències de la vida excel·lents eines d'investigació de simulació molecular i simulació, i pot combinar programari de ciència de dades per aconseguir tot, des de l'accés i l'agregació de dades fins a l'anàlisi, modelització i informes de dades complexes. L'automatització d'aquests processos permet als científics treure el màxim profit de les seves dades. Ajudar els científics a crear productes millors, més segurs i més rendibles per millorar els resultats dels pacients.
A mesura que les empreses farmacèutiques globals canvien el disseny cada cop més ràpid, s'introdueix constantment tecnologia innovadora i la seva aplicació s'està convertint en una eina aguda en la investigació i el desenvolupament de fàrmacs intel·ligents digitals. BIOVIA continuarà centrant-se en el descobriment de fàrmacs i aportant experiència i solucions digitals més avançades al sector global de les ciències de la vida.
