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신약 개발에서 빅데이터의 역할

~에 의해 Zac Amos4m2024/05/27

너무 오래; 읽다

신약 개발에는 평균 12년이 걸리지만, 빅데이터는 프로세스의 모든 단계를 개선할 수 있습니다. 이는 AI 약물 발견을 촉진하고, 서비스가 부족한 요구 사항을 식별하고, 임상 시험을 간소화하고, 잠재적인 문제를 모니터링하는 데 도움이 됩니다.

빅데이터는 많은 산업 분야에서 판도를 바꾸는 요소입니다. 의료 분야의 발전이 돈뿐만 아니라 생명을 구할 수 있다는 점을 고려하면 의료 부문은 대부분의 분야보다 훨씬 더 많은 이점을 얻을 수 있습니다. 특히 의학 개발은 빅데이터 덕분에 큰 진전을 이룰 수 있습니다.

의약품 개발 과정은 어떤 모습인가요?

신약을 개발하는 것은 길고 비용이 많이 드는 과정입니다. 소요되는 시간은 평균 12년 약품을 발견부터 출시까지 진행하려면 수백만 달러의 비용이 듭니다. 이러한 극단적인 일정과 비용은 주로 두 가지 요인에서 비롯됩니다. 즉, 해결해야 할 규제 장애물이 많고 수집하고 처리해야 할 정보가 많습니다.

일반적인 개발 일정은 총 5단계로 나뉩니다. 첫째, 과학자들은 주어진 상태를 해결할 수 있는 잠재력을 보여주는 분자인 약물 후보를 발견해야 합니다. 다음으로, 그들은 이를 테스트하고 사용 가능한 의약품으로 전환하기 위해 전임상 연구를 수행합니다.

제약회사가 약품을 개발하면 일련의 임상시험을 통해 이를 테스트해야 합니다. 이는 4단계 과정이며, 약은 30%만 사용 마지막 단계까지 가세요. 이러한 실험을 완료하고 필요에 따라 약품을 정제한 후 기업은 승인을 위해 결과를 FDA에 제출합니다.

의약품이 FDA 승인을 받은 후 제약회사는 이를 대중에게 출시할 수 있습니다. 그러나 여전히 모니터링이 필요합니다. 이 개발의 마지막 단계에는 임상 시험이나 FDA 검토에서 나타나지 않은 문제를 관찰하기 위한 지속적인 모니터링이 포함됩니다.

의학 개발에서 빅데이터의 역할

빅데이터는 이 프로세스의 거의 모든 단계를 크게 개선합니다. 의학 개발에서 점점 커지는 역할에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

1. AI 신약개발 촉진

신약 개발에서 빅데이터의 첫 번째이자 가장 영향력 있는 적용 중 하나는 발견 단계입니다. 대용량 데이터는 다양한 분자 간의 상호 작용을 시뮬레이션하기 위한 기계 학습 모델의 토대를 마련합니다. 이러한 AI 모델은 기록적인 시간 내에 유망한 의학 후보를 찾을 수 있습니다.

일부 AI 약물 발견 도구는 잠재적인 치료법을 식별했습니다. 며칠 안에 그렇지 않으면 몇 달이 걸릴 것입니다. 거기에서 기계 학습 모델은 약품의 성능을 예측하여 전임상 연구 단계를 간소화할 수 있습니다. 이러한 속도는 생명을 구하는 의약품이 더 빨리 시장에 출시될 수 있음을 의미하며, 이는 빅데이터 없이는 불가능합니다.

2. 소외된 요구사항 파악

마찬가지로, 빅데이터는 신약에 대한 기회를 더 쉽게 찾을 수 있게 해줍니다. 효과적인 새로운 치료법을 만드는 것은 주로 현재 옵션이 모든 사람의 요구를 충족시키지 못하는 영역을 찾는 문제입니다. 다양한 인구통계의 의료 데이터를 통해 이러한 격차를 밝혀 제약회사가 무엇을 조사해야 할지 알 수 있습니다.

이러한 종류의 예측 분석은 이미 의료 분야에서 흔히 볼 수 있습니다. 일부 기업은 빅데이터를 활용한다 환자의 나쁜 결과를 찾기 위해 개선이 필요함을 시사합니다. 다른 사람들은 이를 분석하여 질병 발병을 예측하고, 약물 개발 과정을 시작하며, 더 빠른 치료를 보장합니다.

3. 임상시험 간소화

빅데이터는 또한 장기간의 임상시험 단계에 광범위하게 적용됩니다. 첫째, 이상적인 테스트 영역을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 필요한 조건과 충분한 다양성을 갖춘 충분한 의지가 있는 환자를 갖춘 인구 집단을 찾는 것은 어려운 일입니다. 특정 지역의 인구통계에 대한 빅데이터를 수집하고 분석하면 작업 속도가 훨씬 빨라집니다.

제약회사는 임상시험이 진행되면 빅데이터를 가져올 수도 있습니다. 이 테스트 과정 전반에 걸쳐 가능한 한 많은 실시간 정보를 수집하면 연구원은 향후 FDA 검토에 필요한 증거를 얻을 수 있습니다. 빅 데이터의 속도는 잠재적인 안전 문제를 더 빨리 발견하고 해결할 수 있음을 의미합니다.

4. 잠재적인 문제에 대한 모니터링

빅데이터는 의약품 개발의 시판 후 모니터링 단계를 개선할 수도 있습니다. FDA는 회상한다. 1,000개 이상의 약물 매년. 이러한 조치의 필요성을 더 빨리 인식하면 문제를 경험하는 사람이 줄어들 것입니다.

의료 관련 문제의 경고 징후에 대해 다양한 소스와 위치에서 데이터를 수집하면 규제 기관이 문제를 조기에 감지하는 데 도움이 됩니다. 그런 다음 사람들의 건강을 보호하기 위해 약 자체, 처방 권장 사항 또는 기타 모든 사항을 수정할 수 있습니다.

의약품 개발에서 빅데이터의 과제

이러한 사용 사례가 유익한 만큼 빅 데이터는 의료 분야에서 몇 가지 장애물에 직면해 있습니다. 그 중 가장 중요한 것은 환자의 개인 정보 보호 문제입니다. HIPAA와 같은 규정으로 인해 일부 의료 기록에 액세스하는 것이 어려워지고 빅 데이터 애플리케이션은 민감한 건강 정보 유출을 방지하기 위해 개인 정보 보호를 보장해야 합니다.

빅 데이터 도구에는 종종 학습 곡선이 함께 제공됩니다. 많은 제약회사 관련 인재가 부족하다고 언급 이 기술을 사용하는 데 주요 장애물이 됩니다. 이러한 인재 격차로 인해 이러한 도구를 구현하고 특정 회사에 효과적으로 맞춤화하는 것이 어려워졌습니다.

비용은 또 다른 문제입니다. 신약 개발에는 이미 비용이 많이 들고, 빅데이터를 저장하고 처리하는 데 필요한 디지털 인프라와 AI 소프트웨어는 결코 저렴하지 않습니다. 결과적으로 소규모 제약 기업은 이 기술을 최대한 활용하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

잠재적인 솔루션

다행히도 이러한 문제에 대한 가능한 해결책이 있습니다. 유망한 의료 기관의 55.3% 작년에 사이버 보안 예산을 늘렸습니다. AI 및 기타 데이터 기술이 일반화됨에 따라 HIPAA를 준수하는 빅 데이터 서비스도 더 많이 등장할 것입니다. 이러한 추세는 제약회사의 빅데이터 투자를 더욱 안전하게 만들 것입니다.

기술 인재를 유치하는 것은 여전히 어려운 일이지만, 제약 기업은 기존 인력을 재교육하여 부족 문제를 해결할 수 있습니다. 많은 빅데이터 및 AI 플랫폼 역시 이 시장이 성숙해짐에 따라 점점 사용자 친화적으로 변하고 있습니다. 결과적으로 이러한 재능 격차는 시간이 지나면서 덜 문제가 될 것입니다.

마찬가지로 빅데이터 비용은 기술이 향상되고 시장이 성장함에 따라 감소할 것입니다. 제약회사는 점진적인 구현을 통해 이러한 비용을 분산시킬 수도 있습니다. 이 기술을 다른 사용 사례로 천천히 확장하기 전에 소규모 사용 사례에 적용하면 더 나은 투자 수익을 얻을 수 있습니다.