Dữ liệu hoạt động: yếu tố ẩn giúp tăng tốc phát hiện thuốc

Mở đầu

Trong lĩnh vực phát hiện thuốc, dữ liệu hoạt động thường bị bỏ qua nhưng lại đóng vai trò quan trọng trong việc rút ngắn quy trình phát triển. Nhờ vào việc phát hiện ra những độ trễ và thiếu sót, dữ liệu này giúp các nhóm nghiên cứu tiến nhanh hơn và hiệu quả hơn trong việc đưa ra các ứng cử viên hứa hẹn.

Quy trình phát hiện thuốc

Mỗi bước trong quy trình phát hiện thuốc phụ thuộc vào chu kỳ học tập, ví dụ như quá trình thiết kế, chế tạo, thử nghiệm và phân tích các phân tử ứng cử viên, được gọi là chu kỳ DMTA. Các chu kỳ này liên tục xây dựng dựa trên những hiểu biết từ những chu kỳ trước. Trong phát triển thử nghiệm, mục tiêu là sản xuất một thử nghiệm có liên quan, đáng tin cậy và có thể tái tạo, đồng thời tạo ra dữ liệu chất lượng tốt. Để đạt được điều này, cần nhiều lần phát triển, với mỗi lần phát triển đều dựa trên dữ liệu từ các vòng trước.

Tối ưu hóa ứng cử viên

Trong tối ưu hóa ứng cử viên, mỗi vòng tổng hợp sẽ được thông báo bởi dữ liệu từ các hồ sơ hoạt động mới nhất. Việc giảm thời gian thử nghiệm sẽ có tác động tích cực đến thời gian chu kỳ tổng thể, trong khi nếu không làm điều này, sẽ có nguy cơ cao về việc tổng hợp dựa trên dữ liệu không đầy đủ hoặc lỗi thời, dẫn đến nguy cơ theo đuổi những hợp chất không hiệu quả.

Quyết định kịp thời

Để tránh đầu tư thời gian và tiền bạc vào sản phẩm không phù hợp, việc ra quyết định kịp thời về việc từ bỏ một phân tử hoặc thử nghiệm là rất cần thiết. Điều này dẫn đến triết lý “nhanh chóng thất bại” nhằm chuyển hướng đầu tư sang các ứng cử viên tiềm năng hơn.

Dữ liệu hoạt động

Để hiểu rõ hơn về những nơi có thể tiết kiệm thời gian trong các chu kỳ phát hiện, cần truy cập vào dữ liệu hoạt động chính xác, tức là thông tin được tạo ra bởi các quy trình hàng ngày trong quy trình phát hiện thuốc. Một số ví dụ bao gồm:

• Dữ liệu cho phép xác định thông tin về thời gian chu kỳ, tức là các chỉ số theo dõi thời gian mà một phân tử cần để đi qua các giai đoạn khác nhau trong quy trình phát hiện thuốc.
• Ví dụ, việc hiểu rõ thời gian từ khi đặt yêu cầu cho một tấm thử nghiệm cho đến khi tấm đó được tạo ra thực tế.

Nguồn dữ liệu hoạt động

Dữ liệu hoạt động thường bị bỏ qua trong các hệ thống phần mềm, nơi mà sự chú ý thường tập trung vào những gì đầu vào và đầu ra, trong khi ít chú ý đến những gì xảy ra ở giữa. Tuy nhiên, dữ liệu hoạt động thực sự cần được chú ý hơn vì nó là chìa khóa để giảm thời gian chu kỳ trong phát hiện thuốc.

Một số dữ liệu sẽ được thu thập từ các quy trình thủ công như ghi nhận mẫu, yêu cầu từ các nhà khoa học, hoặc khi dữ liệu thí nghiệm được ghi lại trong sổ tay điện tử. Tuy nhiên, các nguồn dữ liệu lớn hơn thường được thu thập từ các nền tảng tự động hóa.

Tự động hóa trong phát hiện thuốc

Tự động hóa ngày càng được áp dụng để tăng tốc độ phát hiện thuốc, cải thiện chất lượng dữ liệu và giảm bớt các nút thắt. Các hệ thống xử lý lỏng tự động được sử dụng để tăng cường thông lượng và độ chính xác. Điều này giúp giảm lỗi thủ công và cải thiện khả năng tái tạo.

Tận dụng dữ liệu hoạt động

Có rất nhiều dữ liệu hoạt động có thể được đưa vào công việc giảm thời gian chu kỳ. Nhiều nhóm khoa học dữ liệu đã thành công trong việc kết hợp thông tin từ các hệ thống dữ liệu phân mảnh và tạo ra các bảng điều khiển trực quan hóa quy trình phát hiện. Ví dụ, một bảng điều khiển có thể hiển thị tiến trình của các phân tử từ yêu cầu thử nghiệm đến kết quả thử nghiệm, cho thấy thời điểm từng phân tử được nộp, tạo mẫu và thử nghiệm.

Tích hợp dữ liệu

Một thách thức lớn trong việc hiểu dữ liệu hoạt động là tích hợp dữ liệu từ nhiều hệ thống và nguồn khác nhau. Điều này có thể mở rộng đến các hệ thống dữ liệu vận chuyển khi các CRO bên thứ ba tham gia vào quy trình. Tuy nhiên, ngày càng có nhiều nhà cung cấp phần mềm và phần cứng cung cấp API toàn diện hỗ trợ truy cập dữ liệu.

Tác động rộng rãi

Việc sử dụng dữ liệu hoạt động không chỉ giúp làm cho thời gian chu kỳ trở nên minh bạch mà còn cho phép các tổ chức đánh giá hiệu suất, biện minh cho các khoản đầu tư vào tự động hóa phòng thí nghiệm và thúc đẩy văn hóa cải tiến liên tục.

Tương lai với AI và hồ dữ liệu

Khai thác dữ liệu hoạt động như một nền tảng, còn có tiềm năng tích hợp các dữ liệu phát hiện khác – như dữ liệu kết quả thí nghiệm lịch sử và thông tin lô hóa chất – và áp dụng sức mạnh của trí tuệ nhân tạo/học máy. Những công nghệ này có khả năng phân tích khối lượng dữ liệu lớn và phức tạp để tạo ra những hiểu biết sâu sắc hơn.

Kết luận

Việc giảm thời gian chu kỳ trong phát hiện thuốc không chỉ là vấn đề vận hành mà còn mang tính chiến lược. Tốc độ xử lý nhanh hơn tại mỗi giai đoạn giúp các nhà khoa học đưa ra quyết định kịp thời về phát triển hợp chất và ưu tiên thử nghiệm. Điều này cực kỳ quan trọng trong môi trường cạnh tranh cao của ngành phát hiện thuốc.

• Dữ liệu hoạt động là chìa khóa, nhưng thường bị bỏ qua.
• Tự động hóa là nguồn chính của dữ liệu hoạt động.
• Tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn có thể cải thiện hiệu quả hoạt động.

Read more → www.drugtargetreview.com