Dans l'après-midi du 26 octobre, la 11e sous-conférence Medidata NEXT China Annual Meeting 2022 Suzhihua Drug Research and Development s'est tenue en ligne. La conférence annuelle Medidata NEXT China, dont le thème est "Brave to Think ahead, Create the Future", est organisée par Medidata, une filiale à 100% de Dassault Systèmes, France. Il rassemble les innovateurs les plus avancés en biosciences au monde, échange et confronte des idées avec prévoyance, discute des frontières de la médecine numérique et prend le pouls de la tendance de développement de la médecine. Il présente un grand événement pour l'échange d'idées, la coopération et le développement commun.
Parmi eux, la conférence sur la recherche et le développement de médicaments de Suzhihua a spécialement invité le consultant en solutions pour les sciences de la vie de Dassault BIOVIA, Hua Peng, le directeur principal de la recherche et du développement analytiques de Beigen, Gao Yang, le directeur de la division Wuxi HitS, le Dr Yin Jian, le PDG de Beijing Zhuoya Medical Technology Co., LTD, Zhou Zhuang. , rapport thématique axé sur la technologie de pointe en matière de recherche et de développement de médicaments.
La recherche et le développement de médicaments intelligents numériques sont l'un des domaines clés auxquels le personnel de l'industrie prête attention, évite efficacement le chaos causé par la gestion manuelle, les erreurs statistiques de données et d'autres problèmes, afin de réaliser une opération expérimentale intelligente, une opération de projet, une gestion de la recherche et du développement , est un moyen important d'améliorer la capacité de recherche et développement des entreprises pharmaceutiques, de renforcer la capacité de production. Comment utiliser le système numérique intelligent pour aider la recherche et le développement de médicaments innovants ? Comment améliorer l'efficacité de la R&D pharmaceutique par l'informatisation ?
En tant que premier conférencier invité, M. Hua Peng, Consultant de BIOVIA life Science Solutions de Dassault Systèmes, a ouvert le forum avec un rapport intitulé "ELN System Assists the Transformation of digital intelligence in Pharmaceutical R&D Laboratories". Il a d'abord analysé cinq des défis les plus courants dans les LABS R&D :
● Trouver des données : comment trouver des données et des informations rapidement et précisément en cas de besoin.
● Organiser et stocker les données : comment classer et stocker les données de manière raisonnable pour en faciliter l'accès, le traitement et l'analyse.
● Partage de données : le partage de données avec d'autres personnes ou d'autres organisations demande souvent beaucoup de temps et d'efforts.
● Utilisez trop de systèmes : trop de systèmes et de bases de données augmentent les coûts de maintenance et réduisent l'efficacité de l'accès aux données.
● Gérer de grandes quantités de données : La complexité croissante de la recherche a conduit à une augmentation rapide du volume de données de recherche, nécessitant des moyens plus efficaces pour y faire face.
A cet égard, il estime que :
Changer le mode de gestion traditionnel du laboratoire : par exemple, le système BIOVIA Workbook ELN est utilisé pour améliorer la gestion du laboratoire à tous les niveaux en utilisant le modèle expérimental, la requête expérimentale, le traitement des données, le rapport expérimental, la piste d'audit et d'autres fonctions.
Construction d'un écosystème de laboratoire de R&D : grâce à la mise en place d'une plate-forme unifiée comprenant la gestion des matériaux, la gestion des instruments, la bibliothèque de biomacromolécules et de composés, la gestion des tâches et d'autres modules, ainsi que l'intégration avec d'autres types de systèmes et programmes tiers, pour obtenir un laboratoire efficace interconnexion des informations.
Selon Hua Peng, BIOVIA Workbook aidera l'innovation pharmaceutique et accélérera le lancement de nouveaux médicaments
Par la suite, Gao Yang, directeur principal de la recherche analytique et du développement de Beigene, a réalisé un rapport intitulé "Conformité de la recherche et du développement assistés par l'ELN sur les processus de médicaments". Gao Yang a souligné que dans la recherche et le développement des procédés pharmaceutiques, l'évaluation des risques de qualité (QRA) du processus API est une partie importante des données d'application de commercialisation des produits, ce qui est très important pour la commercialisation des produits. En particulier, les études de transport d'impuretés (F&P) fournissent des données de base pour démontrer les capacités d'élimination des impuretés du procédé, de sorte que l'intégrité et la fiabilité des données sont requises. "La conception expérimentale compliquée pose de grands défis à l'intégrité des données". Par conséquent, la conception expérimentale basée sur l'ELN est particulièrement importante. En tant que plate-forme de collecte et de traitement de données, l'ELN peut réduire les erreurs humaines et améliorer l'efficacité du travail. La piste d'audit et la fonction de signature électronique de l'ELN garantissent également l'authenticité et la fiabilité des données.
Le Dr Jian Yin, directeur de Wuxi Apptec HitS, a présenté le rapport "Nouvelles opportunités pour CADD et Chemoinformatics in Biomedicine". Le Dr Yin souligne qu'avec l'explosion des méthodes d'apprentissage en profondeur et de l'informatique en nuage ces dernières années, il y a plus de place pour que la CDAO traditionnelle fonctionne. En outre, certaines technologies de pointe de la découverte de médicaments, telles que la technologie des bibliothèques de composés codant pour l'ADN, ont été reconnues par un plus grand nombre d'utilisateurs de la découverte de nouveaux médicaments et ont également généré des données massives. Par conséquent, comment faire jouer ces données un meilleur rôle est devenu le point de rupture pour CADD et la chimioinformatique combinées à la technologie d'apprentissage en profondeur pour vraiment jouer un rôle dans le domaine de la biomédecine.
Dans le développement de certains nouveaux modèles et médicaments phares, tels que les médicaments covalents à petites molécules, les médicaments antiviraux, PROTAC, PPI, etc., la combinaison de CADD et d'AlphaFold peut également jouer un rôle magique.
Enfin, Zhou Zhuang, PDG de Beijing Zhuoya Medical Technology Co., LTD., a présenté le rapport "BIOVIA Molecular Simulation and Data science software Enabling a New Model of Drug Development". La recherche et le développement de nouveaux médicaments ont été reconnus à l'échelle mondiale comme un point chaud important de "trois hauts et un long", à savoir "haute technologie, investissement élevé, risque élevé, cycle long". Dans ce contexte, Zhou pense que les techniques de modélisation et de simulation offrent la possibilité d'interactions au niveau atomique qui soutiennent la découverte de médicaments, permettant aux chercheurs de l'industrie des sciences de la vie de tester les possibilités du "concept à la réalité" avec un risque minimal et à moindre coût. Il a déclaré que Dassault Systemes BIOVIA fournit à l'industrie des sciences de la vie d'excellents outils de simulation moléculaire et de recherche par simulation, et peut combiner des logiciels de science des données pour tout réaliser, de l'accès et de l'agrégation des données à l'analyse, la modélisation et la création de rapports de données complexes. L'automatisation de ces processus permet aux scientifiques de tirer le meilleur parti de leurs données. Aider les scientifiques à créer des produits meilleurs, plus sûrs et plus rentables pour améliorer les résultats pour les patients.
Au fur et à mesure que les entreprises pharmaceutiques mondiales changent de configuration de plus en plus rapidement, une technologie innovante est constamment introduite et son application devient un outil pointu dans la recherche et le développement de médicaments intelligents numériques. BIOVIA continuera à se concentrer sur la découverte de médicaments et apportera une expérience et des solutions numériques plus avancées au secteur mondial des sciences de la vie.