Перспективы развития информационных технологий в фармацевтической отрасли

Информационные технологии – важнейший фактор трансформации фармацевтической отрасли. Сегодня для этой отрасли пришло время поставить на службу колоссальные научные достижения эры геномики. Для этого компаниям необходимо инвестировать средства в новые технологии, способные стать двигателем для беспрецедентного роста и средством выживания на конкурентном рынке. Компании, не сумевшие отреагировать на возникающие сегодня требования рынка, в ближайшем будущем столкнутся с дальнейшим снижением привлекательности своих акций.[2]

Сегодня ведущие компании фармацевтической отрасли мира тратят на информационные технологии около $20 млрд. в год, однако редко получают от этих инвестиций полноценную отдачу. Большинство ИТ-ресурсов компаний направляется на технологии, предназначенные для сокращения затрат – управление цепочкой поставок, обработку транзакций, услуги поддержки, – и все больше таких технологий передается для поддержки внешним поставщикам.

Отрасль уже переживает важнейшие изменения, связанные с появлением молекулярных подходов. Генетика, геномика, протеомика в будущем позволят фармацевтическим компаниям точнее идентифицировать заболевания и создавать целые пакеты решений по защите здоровья для пациентов с конкретными подтипами заболеваний, вместо того, чтобы производить «безразмерные» лекарства для пациентов со схожими симптомами, но разными, по сути, болезнями. Компании, которые научатся создавать, «целенаправленные терапевтические решения» в будущем смогут в разы увеличить прибыль своих акционеров. Ключом к такой трансформации станут информационные технологии.

Важным фактором преобразования и повышения инвестиционной привлекательности фармацевтических компаний в ближайшее десятилетие станут семь ключевых технологий:[6]

1. Вычислительные системы с производительностью уровня петафлоп (1015 операций с плавающей запятой в секунду) и Grid-технологии предоставят отрасли не виданные ранее вычислительные возможности. Поколение компьютеров с производительностью на уровне петафлоп создадут условия для массового применения биомолекулярного моделирования, например, конформационного анализа белков. Grid-технологии, позволяющие эффективно использовать простаивающие вычислительные ресурсы настольных ПК и серверов компаний, предоставят компаниям возможность браться за такие задачи, как скрининг на совпадение ДНК-последовательностей или анализ данных о продажах и маркетинге в реальном времени. Ряд исследовательских grid-систем уже действует. В качестве примера можно привести проект Smallpox Research Grid, в рамках которого на двух миллионах компьютерах добровольцев по всему миру был проведен скрининг 35 млн. потенциальных лекарств для лечения ветряной оспы.

2. Прогностическое биомоделирование – использование сложных компьютерных моделей для исследования функционирования биологических систем как целого. Благодаря прогностическому биомоделированию, фармацевтические компании получают возможность существенно сократить количество лабораторных экспериментов, затрачиваемых на выявление потенциальных лекарственных средств. Такое моделирование «in silico» (в кремнии, в противоположность экспериментам «in vitro» – в пробирке или «in vivo» – на живом организме) также позволяет исследователям прогнозировать влияние лекарств на организм человека, в том числе оценивая их эффективность и безопасность. Построением компьютерных моделей реагирования клеток на химические воздействия занимается целый ряд исследовательских организаций, включая Центр клеточной и вирусной теории университета Индианы.

3. Всепроникающие вычислительные технологии – миниатюрные устройства индивидуального слежения, мобильные телекоммуникационные средства и беспроводные технологии – в будущем изменят сами подходы к разработке лекарственных средств и оказанию услуг здравоохранения, упростив доставку и сбор биологических данных в реальном времени вне стен клиники. Это, в свою очередь, означает возможность контролировать состояние пациентов и управлять им; принципиально новые возможности для испытания новых лекарств; возможность оказания услуг здравоохранения в любое время и в любом месте. Ряд компаний, включая Philips Medical, уже разрабатывают интеллектуальную «биомедицинскую одежду», а компания Bang & Olufsen создала упаковку для таблеток, которая сама напоминает пациенту, что пришло время принимать лекарство.[9]

4. Интеллектуальные маркеры и радиочастотные идентификаторы позволят идентифицировать продукцию на любых этапах производства и дистрибуции. Радиометки будут играть ключевую роль в замене традиционно медленных и неэффективных производственных процессов и переходе фармацевтических компаний на новые методы работы и выпуск более широкого ассортимента более сложных лекарственных средств более мелкими партиями. Они также помогут компаниям удовлетворить все более жестким нормативным и законодательным требованиям, позволив контролировать движения фармацевтической продукции во всех звеньях цепочки поставок, и откроют новые возможности для оказания услуг здравоохранения.

5. Усовершенствованные решения для хранения данных предоставят средства для организации хранения огромных объемов данных, которые создаются сегодня в отрасли, и управления ими. Новые мощные серверы хранения данных, виртуализованные распределенные сети хранения и прозрачные интегрированные системы управления записями и архивирования помогут отрасли выполнять все более жесткие требования американского Управления по надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (FDA), Комиссии по ценным бумагам и биржам и других регулирующих организаций.

6. Технологии анализа производственных процессов (PAT) позволяют компаниям постоянно и автоматически контролировать процессы производства в реальном времени вместо того, чтобы делать это постфактум, на основании контрольных образцов и данных выходного контроля качества. Технологии PAT повышают качество производства и экономят средства, поскольку дешевле провести текущую коррекцию параметров производственного процесса, чем браковать продукцию, вышедшую за рамки допустимых отклонений. Новые правила FDA в отношении организации производства приведут к существенному росту инвестиций в PAT.

7. Поиск и анализ информации в масштабах интернета и усовершенствованные средства анализа текста позволяют с помощью интеллектуальных алгоритмов анализа исследовать всю цифровую информацию, появляющуюся в интернете, по мере ее возникновения. Эти новые средства анализа данных и текстов позволят фармацевтическим компаниям быстро и эффективно извлекать содержательную информацию из колоссальных объемов данных по исследованиям, маркетингу и лечению пациентов. Средства интеллектуального анализа веб-информации помогут компаниям отрасли вести исследования, выбирать потенциальные лекарственные средства для дальнейшего изучения, анализировать тенденции, более активно реагировать на побочные действия лекарств, предвидеть потенциальные кризисные ситуации и лучше понимать потребности пациентов.