제약 제형 개발의 경우, 데이터 인프라의 범위가 포뮬레이터를 넘어 제조업체, 규제 팀, 법률 자문, 재무 부서, 그 외 사업부와 통합할 수 있는 기회를 제공합니다. 최종 목표는 조직 전반의 운영 효율성과 효과를 향상시키는 것입니다.

그러나 실험실 노트북 컴퓨터, 스프레드시트, 데이터베이스처럼 출처가 분산된 데이터 소스를 활용하면 제약 조직의 데이터를 관리하고 검색하기가 매우 어려워집니다. 이 경우 수동으로 텍스트 블록이나 스프레드시트를 꼼꼼히 살펴봐야 하기 때문에 연구 시간이 늘어나고 생산성이 저하되고 작업의 반복과 비용 낭비를 초래하게 됩니다. 또한 그룹 간의 투명성과 통찰력이 크게 제한되어, 이 문제가 더 복잡해집니다.

60%의 기업이 제형 문제로 인해 프로젝트 지연이나 실패를 경험하고 있으며, 이러한 지연 중 절반 이상이 12개월 이상 지속됩니다.

여러 위치에 존재하는 다크 데이터를 활용하고 구조화하면 팀원들이 데이터 요소들 간의 중요한 관계를 확인하여 과학, 운영, 비즈니스 측면에서 더 스마트하고 빠르게 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

중요한 패턴을 식별하고 제약 제형 개발 절차를 간소화하려면 정돈되고 연결되어 있으며 검색이 가능한 데이터를 확보해야 합니다

절차, 공정, 성분 정보를 보유한 기존의 데이터 관리 방법과 관련하여 핵심 질문에 대한 답변을 찾을 수도 있습니다. 의사 결정에 필요한 정보를 얻지 못하면 어떻게 될까요?

표준화가 진행되지 않았다면 불일치가 생기면서 효율적인 데이터 검색이 어려워집니다. 예를 들어 에탄올 같은 단순한 성분이 여러 실험실 노트북 컴퓨터에서 알코올 또는 에틸알코올로 기록되어 있을 수 있습니다. 이러한 불일치로 인해 검색 가능성이 저하되어 정보가 불완전해지며, 잘못된 의사 결정으로 이어져 약물을 다시 제조하는 데 많은 비용이 소요될 수 있습니다.

최근 CAS에서 진행한 설문 조사에 따르면, 포뮬레이터들은 실험실에서 제형 작업을 반복하는 데 60%의 시간을 할애하고 있습니다.

포뮬레이터와 IP 연구원들이 기업 파이프라인의 해당 단계에서 엄청난 시간을 할애하는 이 작업은 제품 출시에 소요되는 전반적인 시간에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 포뮬레이터들을 위해 엄선되고 신뢰할 수 있는 정보를 활용하는 기업은 제형 데이터에 대한 전략적 가치를 얻으면서 효율성도 높일 수 있습니다. 데이터를 사용하면 수동으로 정보를 처리하는 데 소요되는 시간을 줄이고, 불필요한 반복 작업을 없애고 제형 워크플로를 가속할 수 있습니다.

다크 데이터를 활용하면 다양한 경험이 부족한 직원들에게 큰 도움이 됩니다. 다양한 제형 요소와 관련된 기술, 과학, 호환성을 빠르게 이해할 수 있습니다. 신입 사원들은 다양한 단계의 데이터를 추적하고 속성을 고려하고 기능을 조사하고 일반적인 용도를 분석하여 현재의 복잡한 제약 제형 개발과 이전에 수행한 작업을 빠르게 파악할 수 있습니다.

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정보의 구조화와 데이터 연결 지원은 제약 제형 개발 팀 너머까지 확장되어야 합니다

여러 제품 라인을 관리하고 약물과 성분을 재창출하고 새로운 치료제를 개발하는 경우, 데이터를 공유하는 것이 필수적입니다.

제약 수명 주기에 속하는 각 단계는 새로운 데이터를 생성합니다. 다크 데이터 활용 전략을 채택하고 데이터 사일로를 제거하고 정보 구조를 최적화하면 특허 동향 분석에서 원재료 선택부터 가격, 제품 수명 종료에 이르는 제약 수명 주기 전반에서 정보에 숨겨져 있는 패턴과 기회를 식별하는 데 도움이 됩니다.

모든 관련 정보를 식별한 후에는 점진적으로 일관성을 확보하고 제형 데이터, 규제 승인, 임상 시험 현황, 재료 등급 및 범위, 공급원료 가격 책정, 성분 공급업체 정보 등에 대해 검색 가능한 플랫폼을 구축할 수 있습니다. 그러면 개발 포뮬레이터, 제조 포뮬레이터, IP 자문가, 재무 부서, 마케팅 팀 사이에 새로운 수준의 투명성과 협력성을 구축해 필요한 정보를 효율적으로 검색할 수 있습니다.

• 지식재산권(IP), 규제, 경쟁 통찰력을 기반으로 약물 재창출 또는 새로운 치료제를 개발하기 위한 활성 성분 관련 기회와 리스크를 식별합니다.
• 조직 내 모든 분야에 대해 활성 성분과 관련이 있는 처방집을 활용합니다.
• 안정적인 공급업체로부터 재료를 얻거나 개발 지원과 규모 확장이 가능한 공급업체 대안을 식별합니다.
• 시장 데이터를 활용하여 고객의 NAICS 코드를 식별하고 해당 코드의 가장 높은 수에 제형을 맞춥니다.
• 공급원료 분석을 수행하고 새로운 제품 관련 비용과 적절한 가격을 판별합니다.
• 재료 속성과 유사한 구조를 연구하고 특정 성분을 사용한 내부 개발 활동 및 제형의 모든 예시를 식별합니다.

신뢰할 수 있는 경쟁 지능 메커니즘을 구축하여 ROI를 극대화합니다

제약 업계에서 말하는 '전체 공개'란 영업 비밀 환경이 존재하지 않는다는 것을 의미합니다. 특허, 임상 시험, 규제 승인은 모두 고도로 구조화되어 있습니다. 제약회사들은 이 정보를 사용하여 내부 제형 전략을 주도할 수 있습니다.

예를 들어, 특허가 제형을 보호하는지 판별하고 검색 단계에서 부형제를 식별할 수 있습니다. 여러 단계와 정보 유형을 통해 데이터를 추적하여 제형과 해당 제형의 용도 및 전달 방식, 기능, 성능을 판별할 수 있습니다.

또한 IP 지식 격차를 방지하기 위해 IP 연구원들이 관련 검색 전략에 추가로 시간을 할애합니다. 철저한 IP 검색을 보장할 목적으로 전문가들이 제형 단계에서 간단한 답변이라도 찾으려고 몇 주 동안 수백 개의 특허 문서를 조사할 수 있습니다.

철저한 색인 작업과 구조화 작업을 마친 경쟁업체 데이터를 활용하면 쉽게 패턴을 확인하고 어디에 있어야 하는지, 또는 어디서 경쟁할 수 있는지 식별할 수 있습니다. 양질의 데이터베이스와 구조화된 지식 관리 플랫폼을 활용하면 신뢰할 수 있고 효율적인 방식으로 다음과 같은 필수적인 질문에 대한 답변을 얻을 수 있습니다.

• 경쟁업체가 제형의 일부로 포함시킨 청구항은 무엇인가?
• 어떠한 제형 예시를 보유하고 있는가?
• 어떠한 특수 재료를 사용하고 있는가?
• 새로운 재료를 사용하고 있는가?

그런 다음 이러한 통찰력을 조직의 데이터, 역량, 이니셔티브와 연결해 잠재적인 제형 기회를 식별할 수 있습니다.

각기 다른 데이터베이스를 보유하고 있지만 어떻게 하면 미래에 대비한 통합이 가능한지 모르겠습니다. 어디서부터 시작해야 합니까?

다른 모든 정보가 구조화되고 있기 때문에 제약회사는 사일로화된 데이터를 반드시 해결해야 합니다. 오늘날 제약 산업은 계속해서 Pharma 4.0을 향해 달려가고 있으며 규정 준수 가이드라인도 진화하고 있습니다.

먼저 어디서 작업이 막히게 되었는지 떠올려 보십시오. 정보를 찾을 때 어디서 어려움을 느끼셨습니까? 무엇을 찾지 못하셨습니까? 어떤 질문에 대한 답을 찾고 계십니까?

왜 문제가 되는지, 이러한 문제가 발생했을 때 어떠한 목표를 달성하고자 하는지 생각해 보십시오. 직면하고 있는 문제와 과제에 대해 이해해야 무엇이 필요한지 생산적으로 논의해 볼 수 있습니다.

필요로 하는 대상의 근원을 살펴보십시오. 그런 다음 활용해야 하는 다크 데이터의 영역, 연결이 필요한 정보 출처와 관련해 거버넌스 구조의 성숙도를 평가하고 솔루션의 정의를 도와줄 데이터 담당자를 평가하십시오.

한 대형 헬스 테크 조직이 수십 년 분량의 중요 연구 자료를 "다크 데이터"인 상태로 방치해 많은 시간과 비용을 낭비하던 상황을 어떻게 해결했는지 알아보십시오.

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정보 경쟁력을 제고하십시오. 수익성 있는 제약 제형 개발 작업에 도움이 되는 지식 관리 솔루션에 투자하십시오

경쟁에서 앞서 나가고자 하는 제약회사들은 가치 사슬의 모든 측면, 특히 제형 단계를 적극적으로 활용해야 합니다. 제형 단계는 환자의 규정 준수와 시장 성공에 큰 영향을 미칩니다. 기업은 포뮬레이터에게 관련 연구 플랫폼을 제공하여 워크플로의 효율성을 높이고 제형 R&D 속도를 높일 수 있습니다. 포뮬레이터의 워크플로와 관련해 여러 단계에 투자하면 경쟁업체보다 우수한 정보 경쟁력으로 우위를 차지할 수 있습니다.

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