26 अक्टूबर की दोपहर को 11वीं मेडिडेटा नेक्स्ट चाइना एनुअल मीटिंग 2022 सुझिहुआ ड्रग रिसर्च एंड डेवलपमेंट सब-कॉन्फ्रेंस ऑनलाइन आयोजित की गई। मेडिडाटा नेक्स्ट चाइना एनुअल कॉन्फ्रेंस, "ब्रेव टू थिंक अहेड, क्रिएट द फ्यूचर" की थीम के साथ, मेडिडाटा द्वारा आयोजित की जाती है, जो डसॉल्ट सिस्टम्स, फ्रांस की पूर्ण स्वामित्व वाली सहायक कंपनी है। यह दुनिया के सबसे अत्याधुनिक बायोसाइंस इनोवेटर्स को एक साथ लाता है, दूरदर्शिता के साथ विचारों का आदान-प्रदान करता है और टकराता है, डिजिटल मेडिसिन की सीमाओं पर चर्चा करता है, और मेडिसिन के विकास की प्रवृत्ति की नब्ज लेता है। यह विचारों के आदान-प्रदान, सहयोग और सामान्य विकास के लिए एक भव्य आयोजन प्रस्तुत करता है।
उनमें से, सुझिहुआ ड्रग रिसर्च एंड डेवलपमेंट कॉन्फ्रेंस ने विशेष रूप से डसॉल्ट बायोविया जीवन विज्ञान समाधान सलाहकार हुआ पेंग, बेगेन एनालिटिकल रिसर्च एंड डेवलपमेंट के वरिष्ठ निदेशक गाओ यांग, वूशी हिट्स डिवीजन के निदेशक डॉ। यिन जियान, बीजिंग झुओया मेडिकल टेक्नोलॉजी कं, लिमिटेड के सीईओ झोउ झुआंग को आमंत्रित किया। , थीम रिपोर्ट अत्याधुनिक दवा अनुसंधान और विकास प्रौद्योगिकी पर केंद्रित है।
डिजिटल इंटेलिजेंट ड्रग रिसर्च एंड डेवलपमेंट उन प्रमुख क्षेत्रों में से एक है, जिन पर उद्योग कर्मी ध्यान देते हैं, मैन्युअल प्रबंधन, डेटा सांख्यिकीय त्रुटियों और अन्य समस्याओं के कारण होने वाली अराजकता से प्रभावी ढंग से बचते हैं, ताकि बुद्धिमान प्रायोगिक संचालन, परियोजना संचालन, अनुसंधान और विकास प्रबंधन को प्राप्त किया जा सके। , दवा उद्यमों की अनुसंधान और विकास क्षमता में सुधार, उत्पादन क्षमता को मजबूत करने का एक महत्वपूर्ण साधन है। नवोन्मेषी दवा अनुसंधान और विकास में मदद के लिए डिजिटल इंटेलिजेंट सिस्टम का उपयोग कैसे करें? सूचनाकरण द्वारा फार्मास्युटिकल आर एंड डी की दक्षता में सुधार कैसे करें?
पहले अतिथि वक्ता के रूप में डसॉल्ट सिस्टम्स के बायोविया लाइफ साइंस सॉल्यूशंस के कंसल्टेंट श्री हुआ पेंग ने "ईएलएन सिस्टम असिस्ट्स द ट्रांसफॉर्मेशन ऑफ डिजिटल इंटेलिजेंस इन फार्मास्युटिकल आरएंडडी लैबोरेट्रीज" नामक रिपोर्ट के साथ फोरम की शुरुआत की। उन्होंने सबसे पहले R&D LABS में सबसे आम चुनौतियों में से पांच का विश्लेषण किया:
● डेटा ढूंढें: आवश्यकता होने पर डेटा और जानकारी को जल्दी और सही तरीके से कैसे ढूंढें।
● डेटा को व्यवस्थित और संग्रहीत करें: डेटा तक पहुंच, प्रक्रिया और विश्लेषण को आसान बनाने के लिए उचित तरीके से डेटा को वर्गीकृत और संग्रहीत कैसे करें।
● डेटा साझा करना: अन्य लोगों या अन्य संगठनों के साथ डेटा साझा करने में अक्सर बहुत समय और प्रयास लगता है।
● बहुत अधिक प्रणालियों का उपयोग करें: बहुत अधिक प्रणालियां और डेटाबेस रखरखाव की लागत को बढ़ाते हैं और डेटा एक्सेस दक्षता को कम करते हैं।
● बड़ी मात्रा में डेटा का प्रबंधन: अनुसंधान की बढ़ती जटिलता के कारण अनुसंधान डेटा की मात्रा में तेजी से वृद्धि हुई है, इससे निपटने के लिए अधिक प्रभावी साधनों की आवश्यकता है।
इस संबंध में उनका मानना है कि:
प्रयोगशाला के पारंपरिक प्रबंधन मोड को बदलें: उदाहरण के लिए, BIOVIA वर्कबुक ELN प्रणाली का उपयोग प्रयोगात्मक टेम्पलेट, प्रायोगिक क्वेरी, डेटा प्रोसेसिंग, प्रायोगिक रिपोर्ट, ऑडिट ट्रेल और अन्य कार्यों का उपयोग करके प्रयोगशाला प्रबंधन को सभी स्तरों पर बेहतर बनाने के लिए किया जाता है।
आर एंड डी प्रयोगशाला पारिस्थितिक तंत्र का निर्माण: सामग्री प्रबंधन, उपकरण प्रबंधन, बायोमैक्रोमोलेक्यूल और कंपाउंड लाइब्रेरी, कार्य प्रबंधन और अन्य मॉड्यूल सहित एक एकीकृत मंच की स्थापना के साथ-साथ कुशल प्रयोगशाला प्राप्त करने के लिए अन्य प्रकार के तीसरे पक्ष के सिस्टम और कार्यक्रमों के साथ एकीकरण सूचना अंतर्संबंध।
हुआ पेंग के अनुसार, बायोविया वर्कबुक फार्मास्युटिकल इनोवेशन और नई दवाओं के लॉन्च में तेजी लाने में मदद करेगी
इसके बाद, Beigene के विश्लेषणात्मक अनुसंधान और विकास के वरिष्ठ निदेशक गाओ यांग ने "ईएलएन असिस्टेड ड्रग प्रोसेस रिसर्च एंड डेवलपमेंट का अनुपालन" शीर्षक से एक रिपोर्ट तैयार की। गाओ यांग ने बताया कि दवा प्रक्रिया अनुसंधान और विकास में, एपीआई प्रक्रिया का गुणवत्ता जोखिम मूल्यांकन (क्यूआरए) उत्पाद विपणन अनुप्रयोग डेटा का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है, जो उत्पाद विपणन के लिए बहुत महत्वपूर्ण है। विशेष रूप से, अशुद्धता ले जाने वाले अध्ययन (एफएंडपी) प्रक्रिया की अशुद्धता हटाने की क्षमताओं को प्रदर्शित करने के लिए कोर डेटा प्रदान करते हैं, इसलिए डेटा अखंडता और विश्वसनीयता की आवश्यकता होती है। "जटिल प्रयोगात्मक डिजाइन डेटा अखंडता के लिए बड़ी चुनौतियां लाता है"। इसलिए, ईएलएन पर आधारित प्रायोगिक डिजाइन विशेष रूप से महत्वपूर्ण है। डेटा संग्रह और प्रसंस्करण मंच के रूप में, ईएलएन मानवीय त्रुटि को कम कर सकता है और कार्य कुशलता में सुधार कर सकता है। ईएलएन का ऑडिट ट्रेल और इलेक्ट्रॉनिक सिग्नेचर फंक्शन भी डेटा की प्रामाणिकता और विश्वसनीयता सुनिश्चित करता है।
वूशी एप्टेक हिट्स के निदेशक डॉ. जियान यिन ने "बायोमेडिसिन में सीएडीडी और केमोइन्फॉर्मेटिक्स के लिए नए अवसर" रिपोर्ट प्रस्तुत की। डॉ यिन बताते हैं कि हाल के वर्षों में गहन शिक्षण विधियों और क्लाउड कंप्यूटिंग के विस्फोट के साथ, पारंपरिक सीएडीडी के काम करने के लिए और अधिक जगह है। इसके अलावा, ड्रग डिस्कवरी की कुछ अत्याधुनिक तकनीकों, जैसे डीएनए कोडिंग कंपाउंड लाइब्रेरी टेक्नोलॉजी, को नई ड्रग डिस्कवरी के अधिक उपयोगकर्ताओं द्वारा मान्यता दी गई है, और बड़े पैमाने पर डेटा भी उत्पन्न किया है। इसलिए, इन आंकड़ों को एक बेहतर भूमिका निभाने के लिए कैसे बनाया जाए, यह CADD और केमोइन्फॉर्मेटिक्स के लिए गहन शिक्षण तकनीक के साथ संयुक्त रूप से बायोमेडिसिन के क्षेत्र में वास्तव में एक भूमिका निभाने के लिए महत्वपूर्ण बिंदु बन गया है।
कुछ नए मॉडल और गर्म दवाओं के विकास में, जैसे सहसंयोजक छोटे अणु दवाएं, एंटीवायरल ड्रग्स, PROTAC, PPI, आदि, CADD और AlphaFold का संयोजन भी एक जादुई भूमिका निभा सकता है।
अंत में, बीजिंग झुओया मेडिकल टेक्नोलॉजी कं, लिमिटेड के सीईओ झोउ झुआंग ने "बायोविया मॉलिक्यूलर सिमुलेशन एंड डेटा साइंस सॉफ्टवेयर इनेबलिंग ए न्यू मॉडल ऑफ ड्रग डेवलपमेंट" रिपोर्ट प्रस्तुत की। नई दवा अनुसंधान और विकास को विश्व स्तर पर "तीन उच्च और एक लंबे", अर्थात् "उच्च प्रौद्योगिकी, उच्च निवेश, उच्च जोखिम, लंबे चक्र" के एक प्रमुख हॉटस्पॉट के रूप में मान्यता दी गई है। इस संदर्भ में, झोउ का मानना है कि मॉडलिंग और सिमुलेशन तकनीकें परमाणु-स्तर की बातचीत की संभावना प्रदान करती हैं जो दवा की खोज का समर्थन करती हैं, जिससे जीवन विज्ञान उद्योग में शोधकर्ताओं को न्यूनतम जोखिम और कम लागत के साथ "अवधारणा-से-वास्तविकता" संभावनाओं का परीक्षण करने में मदद मिलती है। उन्होंने कहा कि डसॉल्ट सिस्टम्स BIOVIA जीवन विज्ञान उद्योग को उत्कृष्ट आणविक सिमुलेशन और सिमुलेशन अनुसंधान उपकरण प्रदान करता है, और डेटा एक्सेस और एकत्रीकरण से लेकर जटिल डेटा विश्लेषण, मॉडलिंग और रिपोर्टिंग तक सब कुछ प्राप्त करने के लिए डेटा विज्ञान सॉफ़्टवेयर को संयोजित कर सकता है। इन प्रक्रियाओं का स्वचालन वैज्ञानिकों को अपने डेटा का अधिकतम लाभ उठाने की अनुमति देता है। रोगी परिणामों को बेहतर बनाने के लिए वैज्ञानिकों को बेहतर, सुरक्षित और अधिक लागत प्रभावी उत्पाद बनाने में मदद करना।
जैसा कि वैश्विक फार्मास्युटिकल उद्यम तेजी से और तेजी से लेआउट बदलते हैं, नवीन तकनीक लगातार पेश की जाती है, और इसका अनुप्रयोग डिजिटल बुद्धिमान दवाओं के अनुसंधान और विकास में एक तेज उपकरण बन रहा है। BIOVIA दवा की खोज पर ध्यान केंद्रित करना जारी रखेगी और वैश्विक जीवन विज्ञान क्षेत्र में अधिक उन्नत अनुभव और डिजिटल समाधान लाएगी।
