Fra silo til strømlinjeformet: Håndtering av farmasøytiske data er i endring

Covid-19-pandemien satte søkelyset på legemiddelutviklingsprosessen på en ny måte. Utfordringen for biofarmasøytiske selskaper - å utvikle, teste og produsere en vaksine på måneder i stedet for år - ser ut til å ha vært vellykket, og utrullingen av vaksinen har allerede gjort en målbar forskjell i de samfunnene som har fått den1. Dette har understreket både de potensielle fordelene ved å gjøre det riktig2 (Pfizer/BioNTech) og de høye kostnadene ved å gjøre feil3 (Sanofi-GSK).
I løpet av ett år ble den biofarmasøytiske industrien presset til å akselerere utviklingen i retninger den allerede var i gang med å utforske, i tillegg til å omfavne helt nye måter å jobbe på. Apropos suksesser: Pfizer utviklet en effektiv metode for å resirkulere spesialfiltre som det var mangel på i vaksineproduksjonen, og Moderna reduserte tiden det tok å inspisere og pakke vaksinen. Til syvende og sist lærte pandemien oss mye om hvilke gamle systemer som kan forlates, og hvilke nye som bør bli normen.

Det er mange grunner til optimisme når vi beveger oss videre inn i dette tiåret med industrialisert biologi og BioPharma 4.0 - men det er fortsatt utfordringer innen forskning og utvikling (FoU) som må løses før den biofarmasøytiske industrien kan høste fordelene av en stadig mer digital verden. En stor del av mulighetene ligger i å ta tak i det enorme, men fortsatt fragmenterte datarammeverket som ligger til grunn for nesten alle trinn i FoU.

Årsaken er at etter hvert som behandlingsmulighetene vokser og blir en realitet, øker også kompleksiteten og datamengden. Selv om data burde flyte kontinuerlig mellom avdelingene, er realiteten at data er ekstremt siloformet, og bare en liten mengde flyter fra ett trinn til det neste. For å kunne ta fremtidsrettede skritt må FoU-organisasjoner ta i bruk nye, gjennomgående teknologier for datahåndtering som løser de grunnleggende problemene knyttet til arbeidsflyt, prosesskvalitet, samarbeid og dataanalyse. Dagens elektroniske løsninger, som LIMS (Laboratory Information Management Systems) og ELN (Electronic Laboratory Notebooks), er ikke tilstrekkelige for det kommende tiåret, selv om de har vært gode nok. Nøkkelen er å revidere og effektivisere prosessen med styringssystemer som dekker hele utviklingssyklusen.

Last ned informasjonsarket vårt nedenfor for å lære mer!