数据驱动时代药物发现的未来 | Revvity Signals

药物发现的未来：在数据驱动时代中导航趋势、挑战与机遇

药物发现一直是一项复杂且高风险的挑战。但科学创新的步伐、生物数据的庞大数量以及市场对更快推出突破性疗法的日益增长的压力，正在重塑组织如何开展研发。未来药物发现越来越多地由人工智能和机器学习、数字生态系统以及协作创新所定义。对于研发领导者来说，预见并适应变化至关重要。
 

数据驱动发现与 AI 集成

人工智能和机器学习在药物发现领域引发了深刻的变革。从识别新的治疗靶点到预测药代动力学，AI 学习和计算模型正在减少研发中传统的试错过程。

根据德勤2023年的一份报告预测，人工智能在药物发现中的应用可能将研发成本降低高达30%，并将时间表缩短近四分之一。一个吸引人的可能性在于分析复杂的多种组学：深度学习人工智能在多模态数据集上显示出潜力，而人类单凭自身难以应对。这有可能阐明基因、蛋白质和通路之间可能原本隐藏的联系。

但基于 AI 的进步，这些进步有助于理解复杂的生物问题，依赖于结构化、高质量的数据。许多组织仍然在处理碎片化、孤岛式的数据集，且格式不一致方面存在困难。这就是数字实验室生态系统变得基础性作用的地方，它利用云原生平台来统一来自各种来源的数据。
 

新型药物研发模式与拓展治疗领域

生物制剂包括细胞和基因疗法、基于 RNA 的药物以及其他新型疗法，正在将治疗可能性远远扩展到传统小分子之外，但它们也带来了复杂性。开发这些疗法需要能够管理从基因组数据到细胞培养结果等所有内容的集成方法，在同一个发现流程中完成。

麦肯锡近期一项分析得出的结论强调了在生物制剂时代整合多样化数据集对于改进靶点验证的必要性。新的治疗方法和即将涌现的下一次浪潮都需要一个连贯且灵活的发现流程，能够连接多样化的数据和流程。在线 AI 驱动的方法可以让科学家通过预测建模、更快的决定是否继续或放弃以及更高效的流程来应对这种复杂性。
 

合作与开放式创新

药物发现不再是局限于单一组织内部的孤立、个人化的追求。需要建立协作生态系统，将学术界、初创企业、合同研究组织（CROs）以及生物制药公司等各方汇聚在一起。这些网络通过实时协作来帮助团队快速对齐、减少重复工作，并提高可重复性。

虽然它们可以加速创新，但协作网络也要求无缝、安全且合规的数据共享。为人工智能和机器学习准备的数据设计的数字平台正在实现跨数据类型、组织壁垒和广阔地域的协作。平台现在可以提供数字实验室笔记本、审计追踪以及跨合作伙伴和团队的集成，在保护知识产权的同时打破信息孤岛。

为人工智能未来做准备

人工智能在药物发现中的价值取决于其学习数据的质量和结构。不完整的数据集或过于僵化的模式可能会剥离支持深度分析的关键元数据。同样，整合来自多个来源的数据往往会引入不一致性，从而限制未来的洞察力。设计能够保留上下文并允许灵活重构的数据捕获方法对于长期效用至关重要。

解决这些挑战的一种新兴方法是联邦学习，它使模型能够在不集中敏感信息的情况下，从分布式数据集中获取洞察。这可以支持跨组织的合作，并在不损害数据完整性的情况下扩展分析。通过结合强大的系统集成和适应性算法，研究人员可以解锁更丰富的洞察，加速发现，同时保持合规性和可重复性。

Revvity Signals：赋能药物发现未来

药物发现的未来取决于对强大、人工智能准备就绪的数字生态系统的需求。Revvity Signals 通过一套旨在加速数据驱动世界科学解决方案来应对这一需求：

• Signals One 整合发现流程中的数据，确保信息为人工智能和机器学习应用而结构化。
• Signals Notebook 提供了一个协作式数字工作空间，通过跨团队的无缝共享增强可重复性和监管准备。
• Signals Synergy 简化药企与 CRO 之间的外部合作。

这些平台共同赋予研究人员更快、更智能、更可持续地创新，以实现下一次突破。