医药研发企业CSO、CIO最想知道的数智化路径

本文系统阐述了医药研发数智化转型的必要性和全流程解决方案。背景方面，传统新药研发面临周期长（10-15年）、成本高（26亿美元）和临床失败率超90%的困境。研究目的旨在通过大数据、人工智能等技术重构研发体系，实现效率提升、成本控制和成功率突破。具体方案覆盖从靶点识别到上市后研究的八大环节：靶点识别通过知识图谱将验证周期压缩至6-12个月；化合物筛选借助AI虚拟筛选提升5倍效率；先导化合物优化采用生成模型节省50%-80%时间；CMC阶段通过机器学习将API合成收率从30%提升至70%；临床前毒理学应用器官芯片替代动物实验；临床试验利用AI工具缩短患者招募时间20%-90%；上市后研究通过真实世界数据构建全生命周期管理。结论表明数智化可使研发周期压缩至5-10年，成本降至5-10亿美元，临床成功率从30%提升至50%以上，并展望未来将向超级AI科学家、联邦数据共享和动态研发网络演进。