기존 연구소 폐쇄: 데이터 인텔리전스를 잃지 않고 비용을 절감하는 방법
제약 회사들은 실패한 임상 시험, 폐기된 실험실 애플리케이션, 완료된 프로젝트에서 생성된 페타바이트 규모의 "다크 데이터"를 보유하고 있는 경우가 많습니다. 이러한 데이터는 저장 공간 확보를 위해 무시되거나 삭제되는 경우가 흔하지만, 이는 전략적인 오류입니다. 연구에 따르면 유전체의 "미탐색" 영역과 과거 실패 데이터에는 숨겨진 가치가 있는 경우가 많습니다. […]
스토리지 그 이상: AI 기반 신약 개발을 위한 데이터 패브릭 구축
"사일로" 문제: 데이터 파편화는 제약 업계에서 AI 도입을 가로막는 가장 큰 장애물입니다. 노바티스와 같은 업계 거물조차도 글로벌 조직 전체에 걸쳐 이질적인 데이터를 정리하고 통합하는 것이 매우 어렵다고 공개적으로 언급했습니다. 귀중한 데이터는 서로 다른 형식(정형화된 SQL과 비정형화된 병리 이미지), 서로 다른 레거시 애플리케이션(오래된 전자사례기록(ELN)과 같은 시스템)에 갇혀 있습니다.
이미 존재하는 것을 다시 발명하지 마세요: 시맨틱 콘텐츠 라이브러리가 약물 용도 변경을 가속화하는 방법
"기존" 약물의 가치 새로운 화학 물질(NCE)을 발견하는 것은 위험 부담이 크며 90%가 실패합니다. 약물 재활용(기존 약물의 새로운 용도를 찾는 것)은 전략적인 지름길입니다. 이러한 약물들은 이미 독성 검사를 통과했으며 안전성 프로필이 알려져 있습니다. 바리시티닙이 대표적인 예입니다. 원래 류마티스 관절염 치료제였던 이 약물은 […]
양자 약물 개발에 "대형 제약회사" 수준의 예산이 필요 없는 이유
비용 장벽이 사라졌습니다. 수십 년 동안 고정밀 분자 모델링은 거대 제약 회사들만이 누릴 수 있는 사치였습니다. 신약 개발에는 거의 2억 달러가 소요되며, 그 예산의 상당 부분은 복잡한 시뮬레이션을 실행하는 데 필요한 대규모 고성능 컴퓨팅(HPC) 클러스터에 투자됩니다. 소규모 바이오 기업과 스타트업들은 이러한 제약 때문에 자체적인 기술에 의존할 수밖에 없었습니다. […]
신약 개발을 위한 AI 데이터 관리: Solix EAI Pharma를 통한 연구 개발 가속화
생명과학 분야에서 AI 데이터 관리란 무엇일까요? 우리는 '데이터의 시대'에 살고 있습니다. 차세대 염기서열 분석(NGS) 비용의 급격한 하락, 의료 기록의 디지털화, 웨어러블 센서의 등장으로 생명과학 분야는 정보의 폭발적인 증가를 경험하고 있습니다. 그러나 대부분의 제약 회사에게 이러한 데이터는 여전히 처리하기 어려운 과제입니다. […]
GenAI가 신약 개발에서 실패하는 이유와 시맨틱 데이터가 이를 해결하는 방법
서론: 제약 AI의 약속과 현실 제약 업계는 현재 역설적인 "신약 가뭄"을 겪고 있습니다. 지난 10년간 연구 개발 투자는 급증했지만, 주요 제약 회사들의 투자 수익률(ROI)은 2010년 약 10%에서 최근 2% 미만으로 급락했습니다. 업계는 필사적으로 신약 개발을 모색하고 있습니다. […]