Technologie verändert die Art und Weise, wie Pharmaunternehmen neue Medikamente entdecken und entwickeln. Für Matt Studie, der als Chemieingenieur zu Merck kam, veränderte die Technologie den Verlauf seiner Karriere. Im Jahr 2017 war der Pharmagiant eines von mehreren Gesundheitsunternehmen, die von einem Cyberangriff verletzt wurden. Studne wurde beauftragt, die Genesung des Unternehmens zu leiten.
Laut Studney habe die Erfahrung ihm einen tiefen Inside -Blick in Mercks Technologiestapel gegeben. Als Vizepräsident für Informationstechnologie von Merck Research Labs umfasst seine Verantwortlichkeiten nun die Identifizierung und Implementierung neuer Technologien wie künstlicher Intelligenz, die die Drogenforschung des Unternehmens unterstützen. Es ist eine große Veränderung gegenüber seiner ersten Arbeit bei Merck vor mehr als 20 Jahren.
„Was ich getan habe und unter der Motorhaube in einem Labor, jetzt können wir viel größere Maßstäbe tun und diese Daten produzieren und diese Daten analysieren, ohne dass ich es selbst als Einzelperson tun muss“, sagte Studie in dem jüngsten Interview. „Das Experimentieren mit hohem Durchsatz schafft so viel mehr Daten, dass es für eine Person sehr schwierig wäre, mit der Geschwindigkeit zu verarbeiten, mit der wir heute können.“
Die KI -Tools Merck verwendet eine Mischung aus intern entwickelten und externen Technologien. Aus dieser Fundament passen Merck diese Tools an ihre Bedürfnisse an, sagte Studie. Merck verfolgt einen strategischen Ansatz für die Investition in KI. Manchmal ist es eine kleine Investition zu sehen, wie etwas innerhalb des Unternehmens funktionieren könnte. Wenn die Technologie darauf hinweist, dass sie sich positiv auf die Arzneimittelforschung auswirken könnte, kann Merck ein minimal lebensfähiges Produkt aufbauen, um in seinen Workflow einzubeziehen.
„Es gibt viele Behauptungen darüber, was KI tun kann, als wäre es ein magischer Knopf, aber es ist wirklich nicht“, sagte Studie. „Man muss wirklich sehr fokussiert und selektiv sein und dort investieren, wo es einen wirklichen Einfluss haben kann.“
In der Arzneimittelforschung verwendet Merck AI, um bessere Ziele zu identifizieren oder Ziele zu identifizieren, die wahrscheinlich nicht funktionieren. Die AI -Technologie hilft dem Unternehmen auch, schneller die chemische Zusammensetzung eines potenziellen Arzneimittels schneller aufzubauen und es mit Eigenschaften zu schaffen, die für ein Medikament wünschenswert sind, sagte Gestern. Merck kann tiefe Lernmodelle erstellen, die Wissenschaftlern helfen, zu verstehen, ob sie eine bestimmte Drogenstruktur verfolgen oder nicht. Beispielsweise kann die Analyse darauf hinweisen, dass das Molekül eine Wechselwirkung mit anderen Arzneimitteln aufweist. Diese Analyse verkürzt die Zeit, um Moleküle von besserer Qualität zu erreichen.
„Wir können Bildgebungstechnologien und Vorhersagen nutzen, um die Dinge früher zu identifizieren und in einigen Fällen Projekte früher abzusagen und dann weiterzumachen, woanders investieren“, sagte Studie.
Merck wird nicht nur versucht, die Erfolgswahrscheinlichkeit bei der Entdeckung der Arzneimittelentdeckung zu verbessern, sondern nutzt auch die AI, um die Effizienz zu verbessern und die Zeit zu verkürzen, die ein Medikament durch den Entwicklungszyklus verlängert. Effizienz muss im gesamten Workflow realisiert werden, ansonsten kann sie an anderer Stelle Engpässe erzeugen, sagte Studie.
Eines der Dinge, die Merck gelernt hat, ist die Bedeutung, voll geschlossene Systeme zu haben. Als Beispiel sagte Gestern, dass nach dem Durchführen eines Experiments über das Design eines Moleküls das Ergebnis dem Deep -Learning -Modell zurückgegeben wird. Wenn Sie das Ergebnis wissen, kann das Modell verstehen, was passiert ist, damit es beim nächsten Mal eine bessere Vorhersage bieten kann.
Andere AI -Anwendungen umfassen das Zusammenstellen der Dokumentation, die die Grundlage für regulatorische Einreichungen bildet. Eine FDA -Anmeldung kann aus Hunderttausenden von Seiten bestehen. AI hilft Merck, schneller einen ersten Entwurf zu generieren und die Reise zum endgültigen Dokument zu beschleunigen, das den Aufsichtsbehörden eingereicht wurde, sagte Studie, Laut Studie. Aber er betonte, dass KI den Menschen nicht ersetzt.
„Wir haben immer einen Menschen in der Schleife“, sagte Studie. “[AI] ist ein Instrument, mit dem unseren Menschen, unseren Wissenschaftlern, einige dieser früheren Aufgaben schneller durchlaufen wird, und dann haben wir robuste Überprüfungszyklen und -prozesse. “
Einige der Daten, die Merck mit KI analysiert, stammen aus jahrelangen klinischen Tests seiner eigenen Medikamente, wie der Blockbuster -Immuntherapie Keytruda. Daten aus klinischen Studien sind der Goldstandard für das Verständnis einer Therapie bei der Behandlung von Patienten, sagte Studie. Die Analyse von Daten von Vollbefragenden, teilweisen Respondern und Nicht-Respondern kann Merck helfen, zu verstehen, welche Arzneimittelkombination eine bessere Auswirkung haben könnte, erklärte er.
Bei all diesen KI -Investitionen muss es einen Business Case geben, sagte Studie. Merck ist mehr als die Kosten für den Erwerb und die Umsetzung einer neuen Technologie und untersucht die Auswirkungen der Technologie. Die Reduzierung der Zykluszeit und die Schaffung von Arbeitskräften wirksam haben die Kosten für das Unternehmen. Die Fähigkeit, schneller Dokumentation für eine regulatorische Einreichung zu erstellen, führt auch zu Effizienz.
„Darin ist ein großer Wert darin, insbesondere wenn Sie gegen Ende einer klinischen Studie schauen und wenn es erfolgreich ist, mit der Geschwindigkeit, mit der Sie dann zusätzliche oder neue Arzneimittelanwendungen verfolgen können oder [biologics license applications]„Sagte Study.
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