深入了解药物发现软件
什么是药物发现软件？
随着时间推移，制药和生物技术领域已利用电子数据采集(EDC)和实验室信息管理系统来支持其研发工作。技术发展到为药物开发生命周期提供相同类型的流程自动化、数据管理和其他辅助是理所当然的。
药物发现软件确保所有计算、确定和试验都得到彻底完成，没有人为错误，也没有潜在偏见。药物发现软件还通过流程标准化、数据存储和复制、准确的候选物识别以及与风险和合规措施的一致性，帮助研究人员、化学家和科学家扩大他们的努力。药物发现软件大大减少了以前在开发新药上花费的时间、精力和资源。药物发现软件使科学家能够积极影响日益增长的慢性疾病的管理。
药物发现软件的关键优势
- 确保结果的可重复性
- 缩短图像分析时间
- 提高聚合数据的质量、相关性和影响力
- 帮助制药公司在药物市场上保持竞争力
为何使用药物发现软件？
历史上，药物开发过程一直很复杂、昂贵且耗时。这还不包括新开发药物必须经过的所有质量和监管方面才能上市。药物发现软件利用现有技术，既有利于能够从新药物中获利的制药公司，也有利于现在可以获得以前不存在的药物的患者。
药物发现软件显著提高了研发生产力。自动化对于加速药物开发过程至关重要，但它还通过机器学习、模拟和数据挖掘技术减少了人为错误的余地。此外，药物发现软件阻止研究人员过度依赖化学。研究人员现在可以利用所有现有的药物、检测、分子和蛋白质信息。
节省时间 — 像机器学习服务和人工智能这样的技术和方法帮助科学家解析海量数据集，从而实现新药的快速开发和推向市场。科学家和实验室不再仅依靠化学来批准或拒绝药物开发，而是可以使用计算机和其他计算方法来分析和生成有关正在开发的药物的见解。
自动化 — 像高含量筛选(HCS)——自动化识别靶细胞类型和物质如何改变它们的过程——和高通量筛选(HTS)——筛选现有化合物以缩小新药物候选物数量——这样的任务曾经极其耗费人力。科学家不得不花费数周甚至数月的时间等待系统搜索现有药物以找到潜在候选物。通过自动化，这段时间减少到仅仅几小时。这意味着研发团队可以更多地专注于调整和适应药物，而不是在批准过程中等待。
谁使用药物发现软件？
药物发现软件满足了一个特定需求：自动化（从而简化和加速）药物开发生命周期。因此，药物发现软件有一个非常特定的用户群体：
研发科学家 — 在制药行业和生物技术实验室工作的研究人员和科学家依靠药物发现软件来提高生产力，自动化耗时的任务，并跟踪他们在实验室中已完成的工作。
临床试验组织者、管理者、分析师 — 药物发现的最后一步是进行临床试验。虽然临床试验组织者可以依赖CTMS来处理实际的试验细节，但他们可以依靠药物发现软件来减少筛选药物候选物所花费的时间。
药物发现软件功能
药物发现解决方案不断推出新的改进功能，但以下功能在业界相当典型和标准：
预测 — 自动生成数据、识别潜在目标、确定相互作用和活性预测以及识别开发中药物潜在缺陷的自动化预测公式计算有助于加快药物发现过程。
虚拟筛选 — 扫描和搜索化学化合物和分子结构库以针对药物目标。一些虚拟筛选模块可以配置为选择特定化合物。虚拟筛选通过显著降低分析、检测和分析开发中药物分子动力学和蛋白质配体结构组件的潜在成本，加速药物发现过程。
分子对接 — 预测两个分子之间的结合亲和力，这在药物设计过程中使用。此外，定期进行分子对接评估对于产品的对接功能尽可能有效和准确是必需的。
工作流程管理 — 高效全面的工作流程工具可以加速制药工艺开发。工作流程管理功能可以包括更好的数据和信息交换、流程标准化以及IT流程的自动化。
与药物发现软件相关的趋势
药物发现市场随着慢性疾病水平、药物需求以及生物技术领域的进步而起伏。此外，专利到期、不可避免的病原体抗性、药物制造商之间的激烈竞争以及技术治疗以前无法治疗疾病的不断发展的能力，都导致药物发现解决方案的增长。
精准医学 — 数据推动精准医学策略，最终目标是利用对个体患者的更全面视角。精准医学可以带来更好的靶向疗法，因为它摒弃了泛化的统计数据。更好的个性化医学和疗法也为科学家提供了更多数据，他们可以利用这些数据来改进研发工作，并为任何临床试验微调候选药物。
人工智能 — 人工智能(AI)加速新药的发现和开发。AI有能力改进药物亲和力预测，缩小药物开发与不确定临床试验结果之间的差距。将AI应用于药物发现过程也有潜力大幅降低开发成本。
深度学习 — 深度学习技术比AI更进一步，能够更有效地处理进行科学研究所需的所有信息。科学家可以利用深度学习来扫描和分析在药物开发阶段必须解析的数千份出版物和药物数据库，尤其是在靶向过程中。
药物发现软件的潜在问题
规模 — 许多被提出和讨论为对药物发现行业产生积极影响的技术创新和发现尚未在大规模上实施。这带来了一些问题，包括未知的监管复杂性和重复问题。
数据管理 — 一旦药物发现过程自动化，研究人员和科学家可能会被生成的大量数据所淹没。虽然更多的数据等于更多的上下文和用例可以参考，但更多的数据也需要有效的数据管理和分析解决方案，以便科学家利用这些数据。
与药物发现软件相关的软件和服务
临床试验管理 — 为了让药物上市，它们必须经过并通过临床试验，以便获得联邦政府机构的批准。制药公司使用临床试验管理软件对药物进行质量保证，跟踪临床试验结果，并管理试验参与者。
质量管理 — 针对医疗保健的质量管理软件(QMS)帮助制药公司和监管机构检查、记录和报告新开发的药物。当新药进入质量管理阶段时，它们通常已经通过了临床试验阶段，因此需要单独的软件来确保在药物上市前没有任何遗漏。
制药和生物技术中的CRM — 在需要管理的临床试验志愿者和参与者、需要咨询的临床研究人员和专家，以及需要建立关系的制药代表之间，需要创建、维护和查询某种联系人或化学品数据库。这就是制药和生物技术中CRM软件的作用。
疾病管理 — 疾病管理软件可以作为任何制药公司或药物开发商在药物发现过程开始前的参考点。疾病管理软件通过从聚合源提取的数据维护和监控持续的健康状况，对于那些想要将全新药物推向市场并击败竞争对手的人来说，这是一个宝贵的资源。
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