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從藥物設計到藥品上市的全流程智能數據驅動解決方案
生物醫藥
生物醫藥
從藥物設計到藥品上市的全流程智能數據驅動解決方案
數據智能驅動 加速藥品上市

藥品研發與上市過程中面臨的挑戰

高投入、高風險、長周期

  • 複雜的研發流程
    藥物研發過程十分複雜,從早期藥物靶標發現、化合物篩選、到臨床前研究和臨床試驗,各階段都有其獨特的挑戰和高失敗率。
    複雜的研發流程
  • 高昂的研發成本和漫長周期
    一款新藥從研發到上市成本大約是26億美元,耗時約10年。漫長的周期不僅風險巨大,也可能使藥物因市場變動失去競爭力。
    高昂的研發成本和漫長周期
  • 知識產權保護
    新藥研發麵臨來自同類藥物的競爭壓力。知識產權的保護、專利申請和爭議解決也是新藥研發中不可忽視的方面。
    知識產權保護
  • 嚴格的監管與法規要求
    全球藥品監管组织都有嚴格的法規要求,藥物必須經過嚴格的評估和審批才能上市。滿足法規要求需要耗費大量人力物力成本。
    嚴格的監管與法規要求
  • 數據的管理與整合
    藥物研發過程中,會產生海量諸如生物信息學、臨床試驗等數據。如何有效地管理、整合、分析數據,從數據中取得洞見,是一個重大挑戰。
    數據的管理與整合
  • 藥物研發過程十分複雜,從早期藥物靶標發現、化合物篩選、到臨床前研究和臨床試驗,各階段都有其獨特的挑戰和高失敗率。
    複雜的研發流程
  • 一款新藥從研發到上市成本大約是26億美元,耗時約10年。漫長的周期不僅風險巨大,也可能使藥物因市場變動失去競爭力。
    高昂的研發成本和漫長周期
  • 新藥研發麵臨來自同類藥物的競爭壓力。知識產權的保護、專利申請和爭議解決也是新藥研發中不可忽視的方面。
    知識產權保護
  • 全球藥品監管组织都有嚴格的法規要求,藥物必須經過嚴格的評估和審批才能上市。滿足法規要求需要耗費大量人力物力成本。
    嚴格的監管與法規要求
  • 藥物研發過程中,會產生海量諸如生物信息學、臨床試驗等數據。如何有效地管理、整合、分析數據,從數據中取得洞見,是一個重大挑戰。
    數據的管理與整合

一站式數據驅動智能創新解決方案

三大平台聯動 智能創新整體解決方案

  • 建立數碼化實驗室 告別紙質記錄

    给予全方位、全生命周期的數碼化實驗室解決方案。iLabPower平台整合了項目、實驗記錄、試劑耗材、自有化合物、樣品送檢和儀器等核心管理需求。

  • 知識產權保護與知識庫建立

    嚴格的電子簽名、審計追蹤和權限控制確保實驗數據安全性與完整性;企業建立並維護自己的知識庫、模型庫,實現團隊的知識積累與傳承。

  • 高效精準的資源管理

    實現實驗資源(試劑、儀器、耗材等)的實時追蹤與全生命周期管理,確保精準、合規、彈性的管理,實現實驗資源的高效利用,提高效率、節約成本,降低安全風險。

  • 三大平台聯動 全方位數據整合

    模塊間整合、平台間聯動形成統一的全流程管理,避免數據孤島;全方位提升數據整合分析與共享能力;精簡研發流程,大幅降低團隊協作和數據利用成本,提高效率。

  • 智能數據驅動 超越傳統研發

    MaXFlow分子模擬與人工智能平台,大大降低分子模擬和人工智能的應用門檻;與SDH科學數據基因組平台的結合,给予多樣數據源和強大的數據融合分析能力,實現模型自由與數據自由。

  • 合規性保證

    標準化數據記錄和規範化流程;嚴格的用戶權限管理和數據加密技術;專業的計算機化系統驗證;持續疊代,確保與最新法規、監管同步。

拉斯维加斯9888基於SaaS的三大平台

给予集數據採集與管理、AI決策與合規保證於一體的高效研發平台

解決方案收益

助力快速、安全地推進新藥研發與上市

  • 80%-90%

    數據採集與整理時間

    自動化數據採集
    智能化數據預處理和清洗
    模板化數據錄入

  • 70%-80%

    數據共享與利用效率

    統一的數據格式與標準
    智能化數據檢索與分析
    實時數據同步與SaaS雲共享

  • 30%-40%

    研發效率

    實時協作與流程自動化
    高度可配置和靈活性
    雲計算支持

  • 30%-40%

    研發成本

    合規性與安全性保障
    優化資源利用與AI輔助決策
    上線快見效快的SaaS部署

應用場景

豐富的應用場景實例

  • 抗體藥物篩選與設計
  • 藥物製劑檢測工藝設計

MaXFlow平台融合了AI+分子模擬算法,為研發人員给予了豐富的研究手段,有助於進行抗體序列設計和性質預測 研發人員顺利获得藉助MaXFlow平台可以實現: 1. 抗體和抗原的序列功能預測; 2. 抗體和抗原的序列設計; 2. 抗體和抗原的結構建模; 4. 抗體和抗原的AI+模擬計算。 顺利获得抗體人源化預測和抗體親和力成熟,有助於取得親和力較好的人源化抗體序列。研究者根據序列進行濕實驗,並在iLabPower平台集中管理所有實驗數據。濕實驗數據和預測模擬數據可傳輸到SDH進行融合,評估預測模擬準確度,提升研發效率,助力項目決策。 三大平台的聯動實現了從序列到三維結構的完整計算流程,避免了研究者在大量不同軟件中進行分散、孤立地研究和數據處理,大幅降低人工成本,推進了AI+模擬計算在抗體藥研發中的實際應用。

Z公司,一家專注於化藥的公司,製劑部門使用SDH平台處理其產品中試階段的大量數據。SDH平台提取並融合了存儲在Excel和iLabPower平台上的數據,篩選清理了產品工藝數據,數據提取後導入至MaXFlow平台。顺利获得貝葉斯優化的機器學習實驗設計功能,製劑部門實驗人員快速顺利获得已有實驗數據進行預測分析,並取得溶出速率更高的實驗方案。