Cách Mà Ai, Big Data Và Blockchain Có Thể Giúp Phát Triển Ngành Dược Phẩm

Discussion in 'News' started by hoatuy, Jul 5, 2018.

Moderators: Trung_Peter
  1. hoatuy

    hoatuy Banned

    Joined:
    Feb 17, 2014
    Messages:
    4
    Likes Received:
    2
    Đối với việc kinh doanh và phát triển các loại thuốc, các công ty dược phẩm luôn với các công nghệ mới. Tuy nhiên, như một quy luật tất yếu, khi mà hầu hết các lĩnh vực truyền thống đều đang “nhờ cậy” các công nghệ mới để phát triển. Chính vì thế các công nghệ mới nhất như trí tuệ nhân tạo (AI), Big Data và Blockchain cũng đang được tiến hành nghiên cứu trong lĩnh vực dược phẩm. Những công nghệ này có thể giúp các công ty dược tìm thấy các tuyến đường nhanh hơn và hiệu quả hơn để khám phá và phát triển các dòng thuốc mới.

    Chi phí nghiên cứu thuốc tăng cao

    Phát triển thuốc chưa bao giờ là một nhiệm vụ dễ dàng và nó ngày trở nên khó khăn hơn. Theo Trung tâm Nghiên cứu Phát triển Dược của Tufts 2014 (CSDD), chi phí phát triển thuốc đã tăng 145% kể từ năm 2003. Tổng chi phí phát triển một loại thuốc được thị trường chấp nhận ước tính khoảng 2,6 tỷ USD.

    CSDD đã đưa ra con số này dựa trên chi phí đầu tư trong thời gian trung bình thêm 10 năm để nghiên cứu phát triển một loại thuốc thành công. Và khi được phê duyệt , chi phí được công thêm khoảng 0,3 triệu USD thì tổng chi phí lên đến 2,9 tỷ USD.

    Chỉ có 4,1% tổng chi phí dành cho R & D ( phát triển) dẫn đến nghiên cứu thuốc thành công. Các chi phí CSDD trên đây có tính đến những nỗ lực phát triển thuốc mới , nhưng không thành công.

    Có nhiều yếu tố góp phần làm tăng chi phí nghiên cứu và phát triển thuốc:

    Thử nghiệm lâm sàng dài hơn

    Nhiều yếu tố đang góp phần vào các thử nghiệm lâm sàng dài hơn:
    • Các quy định khác về cách xử lý các thử nghiệm cho các bệnh mãn tính.
    • FDA có quy trình phê duyệt dài hơn.
    Các công ty đang chạy thử nghiệm tiền lâm sàng một cách không hiệu quả.

    Tỷ lệ thành công thấp hơn

    Tỷ lệ Thành công cũng bị ảnh hưởng:

    • Quá trình R & D có ít quyền truy cập vào dữ liệu có liên quan.
    • Đặt hàng các tổ chức nhỏ hơn gia công không hiệu quả và cũng dẫn đến tỷ lệ thành công thấp hơn.
    Vì vậy, các nhà sản xuất dược phẩm đang xem xét các công nghệ mới nhất để cải thiện hiệu quả của chúng và tìm cách giảm thời gian thử nghiệm lâm sàng.

    Trí tuệ nhân tạo (AI)
    [​IMG]


    Sự phát triển AI hiện đại bắt đầu vào những năm 1950. Trong những năm qua, AI đã trải qua nhiều giai đoạn. Các thuật toán AI sớm tập trung vào các vấn đề tối ưu hóa. Nó tạo ra các hệ thống như STUDENT có thể giải quyết các vấn đề đại số hoặc ELIZA có thể được coi là tiền thân của các chatbots ngày nay.

    Giai đoạn tiếp theo của sự phát triển AI tập trung vào tầm nhìn máy tính và các vấn đề xử lý ngôn ngữ tự nhiên mà cuối cùng dẫn đến thuật toán Máy Học (machine learning). Vào năm 2016, khi AlphaGo của DeepMind có thể đánh bại huyền thoại Lee Se-dol, nó mở ra một buổi bình minh mới cho AI.

    Ngày nay, AI đang cho thấy sự xuất hiện của các chương trình "bình thường hóa theo ngữ cảnh" (contextual normalization programs) có thể xử lý các biến thể về dữ liệu do các yếu tố theo ngữ cảnh. Nó có ứng dụng thực tế trong ngành công nghiệp dược phẩm.

    Lợi ích của việc chuẩn hóa theo ngữ cảnh là dữ liệu thu thập được trong các thử nghiệm thuốc có thể được thực hiện với tốc độ nhanh hơn nhiều. Các công ty có thể chạy thử nghiệm hiệu quả hơn với cùng một lượng tài nguyên.

    Dưới đây là một số ứng dụng thực tế của AI trong khám phá thuốc:

    • Học nhanh hơn: Học máy và thuật toán học sâu với sự giúp đỡ của bình thường hóa theo ngữ cảnh có thể làm tăng đáng kể tốc độ mà các nhà nghiên cứu thuốc có thể xem xét các giải pháp tiềm năng mới. Trong quá khứ, các nhà nghiên cứu đã phát triển các mô hình để chạy mô phỏng. Các cải tiến mới của thuật toán AI sẽ có thể tăng tốc quá trình bằng cách tiếp nhận công việc mô hình hóa từ con người.
    • Nhận thức các mẫu: Các nhà nghiên cứu dược phẩm đã sử dụng các kỹ thuật nhận dạng mẫu để tìm ra các loại thuốc tiềm năng. Nhưng những tiến bộ của AI đang tiến tới cấp độ tiếp theo. Các nhà nghiên cứu sẽ có quyền truy cập vào các kết quả có chất lượng cao hơn.
    • Các loại thuốc được cá nhân hóa khác: Các loại thuốc trong tương lai có thể không hoàn toàn giống nhau. Các công ty dược phẩm đang tìm cách sử dụng AI để tạo ra các khuyến nghị được cá nhân hóa cho bệnh nhân. Các công ty dược phẩm có thể có các loại thuốc dựa trên AI sẽ tạo ra các chế phẩm pha chế đặc biệt dựa trên các yếu tố di truyền và môi trường của bệnh nhân.
    Các công ty dược trên khắp thế giới đã bắt đầu sử dụng AI để cải thiện cơ hội tìm ra giải pháp đúng đắn. Đơn vị phát hiện thuốc AI có trụ sở tại Baltimore của GlaxoSmithKline đã sử dụng AI để tìm kiếm cơ sở dữ liệu của công ty họ với 230.000 loại thuốc có thể nhắm vào các bệnh não khác nhau như Alzheimer, Parkinson, trầm cảm và nhiều hơn nữa. Một công ty khác đang sử dụng AI để hiểu ngôn ngữ y sinh và tìm mối quan hệ giữa các loại thuốc, bệnh tật và protein cơ thể.

    IBM’s Watson được quảng cáo là giải pháp AI tối ưu cho ngành công nghiệp dược phẩm. IBM và Pfizer hợp tác trong năm 2016 để xem xét các vấn đề liên quan đến hệ miễn dịch. Nhưng Watson không đủ tinh vi để tạo ra kết quả rõ ràng.

    Nhưng sự ủng hộ vẫn mạnh mẽ cho AI trong thị trường dược phẩm lớn. Những tên tuổi lớn như Merck & Co, Johnson & Johnson và Sanofi đang đầu tư mạnh vào AI. Những khoản đầu tư lớn này sẽ thu hút thêm nhiều công ty khởi nghiệp tham gia phát triển AI để phát triển các loai thuốc mới.

    Big Data

    [​IMG]



    Các doanh nghiệp đang thu thập dữ liệu về khách hàng của họ với tốc độ chưa từng có. Dữ liệu này được gọi là Big Data. Hầu hết các doanh nghiệp vẫn đang cố gắng tìm ra cách sử dụng thông tin này để có được kết quả thực sự.

    Các công ty dược phẩm có thể sử dụng dữ liệu đã có để đạt được những điều sau:

    • Mô hình dự báo: Các công ty dược có thể tận dụng dữ liệu lâm sàng và phân tử, mô hình tiên đoán có thể tìm ra các thành phần mới tiềm năng có thể được phát triển thành thuốc.
    • Thiết kế thử nghiệm tốt hơn: Các nhóm nghiên cứu có thể phụ thuộc vào thông tin truyền thông xã hội để tìm các ứng viên được nhắm mục tiêu cho các thử nghiệm thuốc của họ. Hiện tại, các nhà nghiên cứu phải phụ thuộc vào bệnh nhân đến phòng mạch bác sĩ. Nhắm mục tiêu phát triển thuốc có thể có kết quả tốt hơn trong thời gian ngắn hơn.
    • Theo dõi thời gian thực: Phòng khám có thể theo dõi bệnh nhân thử nghiệm của họ trong thời gian thực để tránh phản ứng bất lợi với thuốc mới.
    • Cơ sở hạ tầng tốt hơn: Big Data là nguồn truyền cảm hứng để tạo ra cơ sở hạ tầng tốt hơn.. Nó giúp việc phân tích dự đoán theo thời gian thực và dễ dàng hơn cho việc khám phá thuốc mới.
    Các công ty dược hết lòng chấp nhận Big Data để cải tiến các quy trình khám phá thuốc hiện tại. Công ty haiXAR, một dược phẩm sinh học, đã bắt đầu tận dụng các ưu việt của Big Data. Thay vì chi hàng tỷ đô la và hơn 10 năm với việc phát triển các loại thuốc, các công ty dược phẩm có thể sử dụng haiXAR. Công ty đã sử dụng Big Data để tìm các ứng cử viên thuốc cho bênh viêm khớp .

    Một công ty Data4Cure tại San Diego đã tạo ra một đám mây y sinh học thông minh, nơi các nhà nghiên cứu có thể sắp xếp và sử dụng dữ liệu. Nó kết hợp AI với Big Data để tạo phân tích cập nhật cho các công ty dược phẩm.

    Blockchain

    [​IMG]


    Blockchain là sổ cái kỹ thuật số. Blockchain là xương sống của Bitcoin . Nhưng ngay sau blockchain đã đạt được những sự quan tâm riêng của nó. Mọi người đang suy nghĩ lại mọi khía cạnh kinh doanh của họ để sử dụng blockchain để cải thiện hoạt động của họ.

    Cốt lõi, Blockchain là gì một cơ sở dữ liệu phân tán. Vì vậy, đó là một cách tuyệt vời để theo dõi hồ sơ.

    Ngành công nghiệp dược phẩm đã xem xét blockchain như một giải pháp tiềm năng cho những điều sau đây:

    • Bằng sáng chế và sở hữu trí tuệ (IP): Khám phá thuốc là một quá trình tốn thời gian và tốn kém. Một nhà sản xuất thuốc có thể mất hàng tỷ đầu tư nếu nghiên cứu thuốc bị đánh cắp. Vì vậy, blockchain cung cấp một cách tuyệt vời cho các nhà nghiên cứu để ghi lại các quy trình của họ để đảm bảo không có tranh chấp về quyền sở hữu.
    • Tiền bản quyền: Phát triển thuốc cần thời gian dài và gian khổ. Một loại thuốc có thể mất nhiều năm và nhiều nhóm để phát triển. Do chi phí lớn, các doanh nghiệp thường sử dụng quan hệ đối tác để chia sẻ chi phí nghiên cứu. Quan hệ đối tác thậm chí có thể diễn ra liên bộ trong cùng một tổ chức. Chia lệ phí cấp phép và tiền bản quyền cho một loại thuốc mới có thể trở nên phức tạp do các vấn đề theo dõi. Blockchain có thể cung cấp một cách minh bạch hơn để giữ hồ sơ về quan hệ đối tác và tiền bản quyền.
    • Nghiên cứu tính xác thực: Các nhà nghiên cứu thuốc phải đánh giá cẩn thận nguồn của họ. Khi trích dẫn dữ liệu, họ phải đảm bảo họ có quyền truy cập vào tập dữ liệu phù hợp. Chia sẻ dữ liệu dựa trên blockchain có thể giúp xác thực nghiên cứu dễ dàng hơn. Giảm khả năng nhận được những thông tin chưa được xác minh hơn trong quá trình nghiên cứu.
    • Thử nghiệm lâm sàng: Bất kỳ công ty nào cố gắng để có được thuốc của họ được phê duyệt cần phải chứng minh tính toàn vẹn dữ liệu của các thử nghiệm lâm sàng của họ. Blockchain cung cấp một cách cho các nhà sản xuất thuốc để hiển thị dữ liệu lâm sàng của họ đã được thu thập một cách thích hợp. Hợp đồng thông minh có thể giúp các công ty gửi dữ liệu đến các cơ quan quản lý như FDA một cách kịp thời. Nó sẽ tiếp tục tự động hóa và hợp lý hóa quy trình.
    Hiện tại, ngành công nghiệp dược phẩm đang tập trung vào quản lý chuỗi cung ứng dựa trên blockchain. Một nhóm các công ty dược phẩm đã công bố MediLedger. Những gã khổng lồ dược phẩm như Pfizer và Genentech đều tham gia vào dự án này. Mục tiêu chính của MediLedger là ngăn chặn việc lưu thông các loại thuốc bị đánh cắp và giả mạo. Nó sẽ được sử dụng để theo dõi một loại thuốc từ nhà sản xuất đến tay người tiêu dùng. Blockchain cũng sẽ mở ra các khả năng để theo dõi các thử nghiệm lâm sàng và bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ (IP) của các nhà sản xuất thuốc.

    SAP và Cryptowerk đã hợp tác để phát triển SAP Pharma Blockchain POC ứng dụng cho Merck và AmerisourceBergen. Ứng dụng này sẽ có thể theo dõi các khía cạnh khác nhau của quá trình sản xuất và phân phối thuốc. Ứng dụng này cũng có thể giúp các nhà nghiên cứu thuốc với phát hiện và phát triển thuốc của họ.

    Ngoài ra còn có rất nhiều công ty blockchain đang theo đuổi ngành công nghiệp dược phẩm. Các công ty như CargoChain, Everledger và Provenance có thể giúp các nhà nghiên cứu thuốc theo dõi thông tin về các quy trình phát triển thuốc.

    Kết Luận

    Khám phá và phát triển thuốc là một công việc mạo hiểm. Vì vậy, giảm thiểu rủi ro là một phần quan trọng trong việc đảm bảo sự tồn tại của ngành. Với chi phí phát hiện thuốc tăng cao, các công ty dược phẩm đang tiến nhanh theo hướng áp dụng AI, dữ liệu lớn và blockchain. Những công nghệ này có thể giảm thiểu rủi ro cho quá trình khám phá thuốc, tăng lợi nhuận, và giữ cho ngành công nghiệp bền vững.

    Blockchain Việt Biên Dịch
     

Share This Page