Stilllegung veralteter Labore: Wie man Kosten senkt, ohne Datenintelligenz zu verlieren
Der verborgene Wert von „Dark Data“: Pharmaunternehmen verfügen oft über Petabytes an „Dark Data“, die in gescheiterten Studien, eingestellten Laboranträgen und abgeschlossenen Projekten anfallen. Diese Daten werden häufig ignoriert oder gelöscht, um Speicherplatz zu sparen. Dies ist ein strategischer Fehler. Studien zeigen, dass „unerforschte“ Bereiche des Genoms und historische Daten zu Fehlschlägen oft wertvolle Informationen bergen.
Über die Datenspeicherung hinaus: Aufbau einer Dateninfrastruktur für die KI-gestützte Wirkstoffforschung
Das „Silo“-Problem: Datenfragmentierung ist das größte Hindernis für die KI-Einführung in der Pharmabranche. Selbst Branchenriesen wie Novartis haben öffentlich die extreme Schwierigkeit der Bereinigung und Verknüpfung heterogener Daten in einem globalen Unternehmen eingeräumt. Wertvolle Daten sind in unterschiedlichen Formaten (strukturiertes SQL vs. unstrukturierte Pathologiebilder) und verschiedenen Legacy-Anwendungen (alte ELNs vs. […]) gefangen.
Hört auf, das Rad neu zu erfinden: Wie semantische Inhaltsbibliotheken die Wiederverwendung von Medikamenten beschleunigen
Der Wert „alter“ Medikamente: Die Entdeckung einer neuen chemischen Substanz (NCE) ist riskant – 90 % scheitern. Drug Repurposing (die Suche nach neuen Anwendungsgebieten für bereits zugelassene Medikamente) ist der strategische Weg. Diese Medikamente haben bereits Toxizitätstests bestanden; ihre Sicherheitsprofile sind bekannt. Ein bekanntes Beispiel hierfür ist Baricitinib. Ursprünglich ein Medikament gegen rheumatoide Arthritis, wurde es von […] identifiziert.
Warum Sie für die Quanten-Wirkstoffforschung kein Budget der großen Pharmakonzerne benötigen
Die Kostenbarriere ist gefallen. Jahrzehntelang war hochpräzise Molekülmodellierung ein Luxus, der der Elite der großen Pharmakonzerne vorbehalten war. Die Entwicklung eines neuen Medikaments kostet fast 2 Milliarden US-Dollar, und ein erheblicher Teil dieses Budgets fließt in massive Hochleistungsrechnercluster (HPC), die für die Durchführung komplexer Simulationen benötigt werden. Kleine Biotech-Unternehmen und Startups waren gezwungen, sich auf […] zu verlassen.
KI-Datenmanagement für die Wirkstoffforschung: Beschleunigung von Forschung und Entwicklung mit Solix EAI Pharma
Was ist KI-Datenmanagement in den Lebenswissenschaften? Wir leben im „Jahrzehnt der Daten“. Der biomedizinische Bereich hat eine Informationsexplosion erlebt, angetrieben durch die rapide sinkenden Kosten der Next-Generation-Sequenzierung (NGS), die Digitalisierung von Gesundheitsdaten und den Aufstieg tragbarer Sensoren. Für die meisten Pharmaunternehmen stellen diese Daten jedoch eine Herausforderung dar.
Warum GenAI in der Wirkstoffforschung scheitert und wie semantische Daten das Problem beheben
Einleitung: Versprechen und Realität von KI in der Pharmabranche Die Pharmaindustrie befindet sich derzeit in einer paradoxen „Medikamentenknappheit“. In den letzten zehn Jahren sind die Investitionen in Forschung und Entwicklung sprunghaft angestiegen, doch die Kapitalrendite (ROI) der führenden Pharmaunternehmen ist drastisch gesunken – von rund 10 % im Jahr 2010 auf zuletzt unter 2 %. Die Branche sucht dringend nach neuen Lösungen. […]