Роль больших данных в разработке новых лекарств

Большие данные меняют правила игры во многих отраслях. Сектор здравоохранения может получить даже больше, чем большинство других, учитывая, что достижения здесь могут спасти жизни, а не только деньги. В частности, развитие медицины может сделать значительные шаги вперед благодаря большим данным.

Как выглядит процесс разработки медицины?

Разработка нового лекарства – долгий и дорогостоящий процесс. Это требует в среднем 12 лет пройти путь лекарства от открытия до запуска, и это стоит миллионы долларов. Эти крайние сроки и расходы в основном обусловлены двумя факторами: существует множество нормативных препятствий, которые необходимо устранить, и большой объем информации, которую необходимо собрать и обработать.

Типичный график разработки делится на пять общих этапов. Во-первых, ученые должны найти кандидатов на лекарства, то есть молекулы, обладающие потенциалом для лечения определенного заболевания. Затем они проводят доклинические исследования, чтобы проверить и превратить их в пригодные для использования лекарства.

Как только у фармацевтических компаний появится лекарство, они должны протестировать его посредством серии клинических испытаний. Это четырехэтапный процесс, и только 30% лекарств дойти до заключительного этапа. После завершения этих испытаний и необходимой доработки препарата компании представляют результаты в FDA на утверждение.

После того как лекарство получит одобрение FDA, фармацевтические компании смогут опубликовать его для широкой публики. Однако за этим все равно придется следить. Этот последний этап разработки включает в себя постоянный мониторинг для выявления любых проблем, которые не были выявлены в ходе клинических испытаний или проверки FDA.

Роль больших данных в развитии медицины

Большие данные существенно улучшают практически каждый этап этого процесса. Вот более пристальный взгляд на его растущую роль в развитии медицины.

1. Стимулирование открытия лекарств с помощью ИИ

Первое и одно из наиболее эффективных применений больших данных в разработке лекарств находится на стадии открытия. Большие объемы данных закладывают основу для моделей машинного обучения, позволяющих моделировать взаимодействия между различными молекулами. Эти модели искусственного интеллекта могут найти перспективных кандидатов в лекарства в рекордно короткие сроки.

Некоторые инструменты поиска лекарств с использованием ИИ выявили потенциальные методы лечения в течение нескольких дней когда в противном случае это заняло бы месяцы. Таким образом, модели машинного обучения могут прогнозировать эффективность лекарства, чтобы упростить этап доклинических исследований. Такая скорость означает, что жизненно важные лекарства могут появиться на рынке раньше, что было бы невозможно без больших данных.

2. Выявление недостаточно обслуживаемых потребностей

Аналогичным образом, большие данные могут облегчить поиск возможностей для новых лекарств. Создание нового эффективного лечения — это во многом вопрос поиска области, в которой существующие варианты не отвечают потребностям всех. Медицинские данные разных демографических групп могут выявить эти пробелы, чтобы фармацевтические компании знали, на что обращать внимание.

Подобный вид прогнозной аналитики уже распространен в здравоохранении. Некоторые компании используют большие данные найти плохие результаты лечения пациентов это говорит о необходимости улучшения. Другие анализируют его, чтобы предсказать вспышки заболеваний, запустить процесс разработки лекарств и обеспечить более быстрое лечение.

3. Оптимизация клинических исследований

Большие данные также имеют широкое применение на длительной стадии клинических испытаний. Во-первых, это может помочь определить идеальные области тестирования. Найти популяцию с достаточным количеством желающих пациентов с необходимыми условиями и достаточным разнообразием непросто. Сбор и анализ больших данных о демографии региона делает эту работу намного быстрее.

Фармацевтические компании также могут получать большие данные из этих испытаний, когда они начнутся. Сбор как можно большего количества информации в режиме реального времени в ходе процесса тестирования дает исследователям доказательства, необходимые для будущей проверки FDA. Скорость больших данных также означает, что они могут быстрее выявлять и устранять потенциальные проблемы безопасности.

4. Мониторинг потенциальных проблем

Большие данные также могут улучшить этап постмаркетингового мониторинга разработки лекарств. FDA напоминает более 1000 препаратов каждый год. Признание необходимости этих действий раньше приведет к тому, что меньше людей будут испытывать проблемы.

Сбор данных из различных источников и мест для выявления предупреждающих признаков проблем, связанных с медициной, помогает регулирующим органам выявлять проблемы на ранней стадии. Затем они могут изменить сам препарат, рекомендации по его назначению или что-либо еще, чтобы защитить здоровье людей.

Проблемы с большими данными при разработке лекарств

Какими бы полезными ни были эти варианты использования, большие данные сталкиваются с некоторыми препятствиями в здравоохранении. Главной из них является вопрос конфиденциальности пациентов. Такие правила, как HIPAA, затрудняют доступ к некоторым медицинским записям, а приложения для работы с большими данными должны обеспечивать конфиденциальность, чтобы избежать утечки конфиденциальной медицинской информации.

Инструменты больших данных также часто требуют обучения. Многие фармацевтические компании ссылаться на отсутствие соответствующих талантов как главное препятствие для использования этой технологии. Этот дефицит кадров затрудняет внедрение этих инструментов и эффективную адаптацию их к конкретной компании.

Затраты — еще одна проблема. Разработка лекарств уже стоит дорого, а цифровая инфраструктура и программное обеспечение искусственного интеллекта, необходимые для хранения и обработки больших данных, далеко не дешевы. Следовательно, малым фармацевтическим предприятиям может быть сложно использовать эту технологию в полной мере.

Возможные решения

К счастью, есть возможные решения этих проблем. Многообещающий 55,3% организаций здравоохранения увеличили свои бюджеты на кибербезопасность в прошлом году. По мере распространения искусственного интеллекта и других технологий обработки данных будет появляться и больше сервисов больших данных, соответствующих требованиям HIPAA. Эти тенденции сделают инвестиции в большие данные более безопасными для фармацевтических компаний.

Несмотря на то, что привлекать технические таланты по-прежнему сложно, фармацевтические предприятия могут решить проблему нехватки за счет переподготовки существующей рабочей силы. Многие платформы больших данных и искусственного интеллекта также становятся все более удобными для пользователей по мере развития этого рынка. Следовательно, со временем эти пробелы в талантах перестанут вызывать беспокойство.

Аналогичным образом, стоимость больших данных будет снижаться по мере совершенствования технологий и роста рынка. Фармацевтические компании также могут распределить эти затраты путем постепенного внедрения. Применение этой технологии в небольшом случае использования, прежде чем постепенно распространять ее на другие, обеспечит более высокую отдачу от инвестиций.

Большие данные меняют фармацевтическую отрасль

Несмотря на то, что проблемы остаются, большие данные уже набирают обороты в фармацевтической промышленности. Эта технология способна изменить подход исследователей к разработке новых лекарств.

Эти улучшения могут привести к появлению более дешевых и доступных лекарств в гораздо более короткие сроки. В свою очередь, результаты лечения улучшатся для большего числа пациентов. Все начинается с признания потенциала больших данных.