創薬予算は革新的なアイデアに使われていますか？それともデータ処理ですか？

2024年の世界の製薬R&D支出は2,880億ドル近くに達しました。しかし、研究者が実際の実験に費やせる時間はわずか35%に過ぎません。残りの時間は、分断されたソース間でのデータの検索、検証、照合に費やされています。科学の進歩に対するこの「隠れたコスト」は、ワークフローに新しいツールやデータベース、データセットが追加されるたびに増大しています。

本ホワイトペーパーでは、今日の創薬組織の歩みを遅らせている構造的なデータ課題について検証します。それらが何であり、どこに最も大きな影響を与えているのか、そして接続された科学データ基盤がどのように研究者の時間を本来のパイプライン推進業務へと回帰させることができるのかを解説します。

本ホワイトペーパーで解説する内容：

• ハイスループットスクリーニング、計算化学、AIの進歩にもかかわらず、なぜ「イーラムの法則」が続くのか
• 創薬ワークフロー全体の非効率性を招く3つの主要なデータ課題
• ツールの断片化が、分断されたデータベースを扱う研究者の負担をいかに増大させているか
• データが基盤レベルでキュレーション、調和、接続されたときに何が可能になるか
• CAS BioFinder®が、研究者一人あたり年間約180時間の業務時間をいかにして取り戻せるか

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