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从药物设计到药品上市的全流程智能数据驱动解决方案
生物医药
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从药物设计到药品上市的全流程智能数据驱动解决方案
数据智能驱动 加速药品上市
方案咨询

药品研发与上市过程中面临的挑战

高投入、高风险、长周期

  • 复杂的研发流程
    药物研发过程十分复杂，从早期药物靶标发现、化合物筛选、到临床前研究和临床试验，各阶段都有其独特的挑战和高失败率。
    复杂的研发流程
  • 高昂的研发成本和漫长周期
    一款新药从研发到上市成本大约是26亿美元，耗时约10年。漫长的周期不仅风险巨大，也可能使药物因市场变动失去竞争力。
    高昂的研发成本和漫长周期
  • 知识产权保护
    新药研发面临来自同类药物的竞争压力。知识产权的保护、专利申请和争议解决也是新药研发中不可忽视的方面。
    知识产权保护
  • 严格的监管与法规要求
    全球药品监管机构都有严格的法规要求，药物必须经过严格的评估和审批才能上市。满足法规要求需要耗费大量人力物力成本。
    严格的监管与法规要求
  • 数据的管理与整合
    药物研发过程中，会产生海量诸如生物信息学、临床试验等数据。如何有效地管理、整合、分析数据，从数据中获得洞见，是一个重大挑战。
    数据的管理与整合
  • 药物研发过程十分复杂，从早期药物靶标发现、化合物筛选、到临床前研究和临床试验，各阶段都有其独特的挑战和高失败率。
    复杂的研发流程
  • 一款新药从研发到上市成本大约是26亿美元，耗时约10年。漫长的周期不仅风险巨大，也可能使药物因市场变动失去竞争力。
    高昂的研发成本和漫长周期
  • 新药研发面临来自同类药物的竞争压力。知识产权的保护、专利申请和争议解决也是新药研发中不可忽视的方面。
    知识产权保护
  • 全球药品监管机构都有严格的法规要求，药物必须经过严格的评估和审批才能上市。满足法规要求需要耗费大量人力物力成本。
    严格的监管与法规要求
  • 药物研发过程中，会产生海量诸如生物信息学、临床试验等数据。如何有效地管理、整合、分析数据，从数据中获得洞见，是一个重大挑战。
    数据的管理与整合

一站式数据驱动智能创新解决方案

三大平台联动 智能创新整体解决方案

  • 建立数字化实验室 告别纸质记录

    提供全方位、全生命周期的数字化实验室解决方案。iLabPower平台整合了项目、实验记录、试剂耗材、自有化合物、样品送检和仪器等核心管理需求。

  • 知识产权保护与知识库建立

    严格的电子签名、审计追踪和权限控制确保实验数据安全性与完整性；企业建立并维护自己的知识库、模型库，实现团队的知识积累与传承。

  • 高效精准的资源管理

    实现实验资源（试剂、仪器、耗材等）的实时追踪与全生命周期管理，确保精准、合规、弹性的管理，实现实验资源的高效利用，提高效率、节约成本，降低安全风险。

  • 三大平台联动 全方位数据整合

    模块间整合、平台间联动形成统一的全流程管理，避免数据孤岛；全方位提升数据整合分析与共享能力；精简研发流程，大幅降低团队协作和数据利用成本，提高效率。

  • 智能数据驱动 超越传统研发

    MaXFlow分子模拟与人工智能平台，大大降低分子模拟和人工智能的应用门槛；与SDH科学数据基因组平台的结合，提供多样数据源和强大的数据融合分析能力，实现模型自由与数据自由。

  • 合规性保证

    标准化数据记录和规范化流程；严格的用户权限管理和数据加密技术；专业的计算机化系统验证；持续迭代，确保与最新法规、监管同步。

创腾基于SaaS的三大平台

提供集数据采集与管理、AI决策与合规保证于一体的高效研发平台

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解决方案收益

助力快速、安全地推进新药研发与上市

  • 80%-90%

    数据采集与整理时间

    自动化数据采集
    智能化数据预处理和清洗
    模板化数据录入

  • 70%-80%

    数据共享与利用效率

    统一的数据格式与标准
    智能化数据检索与分析
    实时数据同步与SaaS云共享

  • 30%-40%

    研发效率

    实时协作与流程自动化
    高度可配置和灵活性
    云计算支持

  • 30%-40%

    研发成本

    合规性与安全性保障
    优化资源利用与AI辅助决策
    上线快见效快的SaaS部署

应用场景

丰富的应用场景实例

  • 抗体药物筛选与设计
  • 药物制剂检测工艺设计

MaXFlow平台融合了AI+分子模拟算法，为研发人员提供了丰富的研究手段，有助于进行抗体序列设计和性质预测 研发人员通过借助MaXFlow平台可以实现： 1. 抗体和抗原的序列功能预测； 2. 抗体和抗原的序列设计； 2. 抗体和抗原的结构建模； 4. 抗体和抗原的AI+模拟计算。 通过抗体人源化预测和抗体亲和力成熟，有助于获得亲和力较好的人源化抗体序列。研究者根据序列进行湿实验，并在iLabPower平台集中管理所有实验数据。湿实验数据和预测模拟数据可传输到SDH进行融合，评估预测模拟准确度，提升研发效率，助力项目决策。 三大平台的联动实现了从序列到三维结构的完整计算流程，避免了研究者在大量不同软件中进行分散、孤立地研究和数据处理，大幅降低人工成本，推进了AI+模拟计算在抗体药研发中的实际应用。

Z公司，一家专注于化药的公司，制剂部门使用SDH平台处理其产品中试阶段的大量数据。SDH平台提取并融合了存储在Excel和iLabPower平台上的数据，筛选清理了产品工艺数据，数据提取后导入至MaXFlow平台。通过贝叶斯优化的机器学习实验设计功能，制剂部门实验人员快速通过已有实验数据进行预测分析，并获得溶出速率更高的实验方案。

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