매주 더 많은 출판물, 특허, 바이오마커, 경로, 타겟이 쏟아져 나옵니다. 하지만 발전을 위한 연료가 되어야 할 정보들이 종종 소음처럼 느껴지기도 합니다. 단백질 하나를 검색하기 위해 다섯 가지 다른 이름을 시도하며 데이터베이스가 이해할 수 있는 이름이 하나라도 있기를 바랍니다. 세 곳에서 경로 데이터를 가져와도 서로 일치하지 않습니다. 타겟을 검증하고 싶지만 흩어진 연구들을 하나로 잇느라 몇 시간을 낭비합니다. 익숙한 상황인가요?
초기 신약 개발 단계에서 적절한 시기에 얻은 올바른 통찰력은 전체 프로그램의 방향을 결정할 수 있습니다. 그러나 생물학적 데이터의 양과 복잡성이 계속 증가함에 따라 워크플로를 지원할 고품질 정보를 찾는 데 필요한 노력도 커지고 있습니다. 검증되지 않은 데이터는 연구를 가속화하기는커녕 혼란과 해석 오류, 놓친 연관성만을 야기합니다. 더 많은 팀이 의사결정을 지원하기 위해 인공지능(AI)에 의존함에 따라 그 중요성은 더욱 커지고 있습니다. 검증된 고품질 데이터가 뒷받침되지 않으면 어떤 알고리즘도 의미 있는 통찰력을 제공할 수 없습니다.
신약 개발 파이프라인을 앞당기기 위해 경쟁하는 생물학자들에게 더 많은 데이터는 더 쉽고 빠른 의사결정을 의미해야 합니다. 하지만 끊임없이 쏟아지는 상충하는 생물학적 정보와 촉박한 일정은 초기 단계의 진행 여부 결정과 후속 성공 가능성을 위협합니다. 속도를 유지하기 위해 생물학자들은 신뢰할 수 없는 과학 데이터를 명확하고 조치 가능한 통찰력으로 전환해 주는 도구가 필요합니다.
데이터의 홍수 속에서 통찰력에 굶주린 발견 워크플로
질병을 이해하려는 생물학자에게 사각지대는 치명적입니다. 전체적인 그림을 이해하고 자신 있게 나아가려면 경로, 바이오마커, 임상적 연관성을 함께 살펴봐야 합니다. 그러나 끝없이 쏟아지는 새로운 연구, 특허, 데이터셋은 어떤 결과가 신뢰할 수 있고 중요한지 판단하기 어렵게 만듭니다. 실험적 맥락과 필수 요소가 누락되는 경우가 많아 생물학자들은 발표된 결과를 벤치에서 직접 검증해야 하며, 이는 중요한 발견 워크플로에서 귀중한 시간을 빼앗는 결과를 초래합니다.
데이터 문제는 전체 발견 워크플로에 영향을 미칩니다. 타겟 우선순위 지정 과정에서 생물학자들은 가장 잠재력이 높은 타겟을 식별하기 위해 수많은 바이오마커 프로필, 경로 연결, 구조 데이터를 샅샅이 뒤져야 합니다. 그러나 촉박한 시간 내에 점점 늘어나는 미검증 생물학적 데이터를 검토하고 해석하는 것은 거의 불가능에 가까우며, 이로 인해 중요한 정보를 간과하거나 경쟁이 치열한 치료 영역에서 가치가 낮은 후보 물질을 추진할 위험이 커집니다. 이는 결국 실패한 임상 시험으로 수백만 달러의 비용을 낭비하는 결과를 낳습니다.
타겟 검증은 의사결정의 무게가 가장 큰 단계입니다. 강력한 리드 화합물과 위험 요소를 식별하기 위해 생물학자는 리간드 상호작용, 분석 결과 및 기타 약리학적 데이터를 평가해야 합니다. 그러나 주요 경로의 취약점이나 독성 관련 통찰력이 서로 다른 약리학 데이터베이스와 사내 데이터 사일로에 갇혀 있으면 검증이 제대로 이루어지지 않아 위험한 후보 물질이 걸러지지 않을 수 있습니다.
초기 발견 단계에서 더 강력한 증거와 빠른 의사결정에 대한 요구로 인해 많은 생물학자가 명확성을 얻기 위해 예측 분석과 인공지능으로 눈을 돌리고 있습니다. 그러나 끊임없이 유입되는 신뢰할 수 없는 생물학적 데이터는 연구자뿐만 아니라 모델에도 영향을 미칩니다.
생물학자는 지저분한 데이터를 사용할 수 없습니다. 인공지능도 마찬가지입니다.
놀랍지 않게도 모든 인공지능 프로젝트의 85퍼센트가 실패합니다 결함이 있는 데이터 입력 때문입니다. 잘못된 데이터는 잘못된 예측으로 이어집니다. 발견 속도를 높이려는 생물학자에게 예측 모델은 취약점을 발견하고, 타겟을 검증하며, 신약 개발 파이프라인의 위험을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 하지만 깨끗하고 엄선된 데이터셋 없이는 최고의 알고리즘도 신뢰할 수 있는 통찰력을 생성하지 못합니다. 검증되지 않은 생물학적 데이터로 구동되는 모델은 중요한 정보를 쉽게 놓치고 안전성 위험을 간과할 수 있습니다. 알고리즘이 가치를 더하고 프로그램을 올바른 방향으로 이끌기 위해서는 기초적인 데이터 정리 작업이 반드시 선행되어야 합니다.
일부 팀은 생물학적 데이터를 정리, 해석 및 우선순위 지정하기 위한 맞춤형 인공지능 시스템을 구축하여 사내에서 이 문제를 해결하려고 시도합니다. 그러나 이러한 시스템을 유지 관리하는 것은 풀타임 업무입니다. 모든 데이터셋이 표준화되고, 모든 식별자가 조화되며, 모든 소스가 검증되도록 모델을 지속적으로 학습시키고 업데이트해야 합니다. 전자 실험 노트(ELN)와 내부 실험실에서 새로운 데이터가 쏟아지고 매일 새로운 연구가 발표되는 상황에서 정확성을 유지하려면 소수의 발견 팀만이 감당할 수 있는 시간, 전문 지식 및 리소스가 필요합니다.
신약 개발 일정이 촉박해짐에 따라 예측 분석과 인공지능은 초기 단계 워크플로에 필수적인 요소가 되었습니다. 실제로 이러한 시스템을 활용하여 운영을 가속화하려는 생물학자들은 중요한 연구와 수 시간의 수동 데이터 준비 사이에서 균형을 잡아야 하며, 이는 발견을 늦추는 비용이 많이 드는 절충안입니다. 이것이 바로 더 스마트한 디지털 도구가 필수적인 이유입니다.
더 스마트한 도구가 더 스마트한 워크플로를 촉진합니다
CAS BioFinder®와 같은 더 스마트한 도구는 생물학자가 발견 정보를 탐색하는 방식을 바꾸고 있습니다. 연구자가 끝없는 데이터 소스를 수동으로 뒤지거나 인공지능을 위해 데이터셋을 미리 정리하는 데 귀중한 시간을 낭비하게 하는 대신, 올바른 신약 개발 플랫폼은 과학적으로 검증된 정보만을 제공할 것입니다.
이것이 바로 CAS BioFinder가 인간의 개입을 통한 데이터 큐레이션을 신뢰하는 이유입니다.
CAS의 과학자들은 매일 생물학적 정보를 분석, 정제 및 연결하여 생물학자들이 신뢰할 수 있는 데이터를 기반으로 연구할 수 있도록 지원합니다. 권위 있는 식별자를 할당하고 구조화된 온톨로지를 적용함으로써 단백질, 유전자, 질병 및 경로를 일관된 프레임워크 내에서 연결하여 강력한 통찰력을 발견할 수 있도록 돕습니다.
CAS BioFinder는 다음과 같은 방식으로 생물학자의 워크플로 전반에 명확성을 제공합니다.
- 경로, 바이오마커 및 임상적 연관성을 하나의 뷰로 통합하여 질병 생물학을 연결함으로써 사각지대를 줄입니다.
- 신뢰할 수 있는 인간이 큐레이션한 데이터를 바탕으로 생물학적 및 치료적 맥락에서 잠재적 타겟을 제시하여 확신 있는 우선순위 결정을 지원합니다.
- 뉴클레오타이드 및 단백질 염기서열에 대한 BLAST 스타일의 쿼리로 염기서열 검색을 간소화하여 관련 타겟과 생물학적 맥락을 밝혀냅니다.
- 리간드 상호작용, 분석 결과 및 독성 신호를 맥락에 맞게 정리하여 검증을 강화함으로써 잠재적 위험 요소를 조기에 파악합니다.
더 스마트한 도구는 끊임없이 쏟아지는 원시 생물학적 데이터를 조치 가능한 지식으로 전환할 힘을 가지고 있습니다. 생물학자에게 이는 위험 요소에 대한 조기 가시성 확보, 타겟 평가 시 사각지대 감소, 그리고 전체 프로그램을 결정짓는 go/no-go 의사결정에 대한 더 큰 확신을 의미합니다.
데이터 과부하는 위험을 초래합니다. 명확한 데이터는 확신을 줍니다.
모든 발견의 결정은 이전의 결정 위에 구축되므로, 잘못된 결정으로 인한 비용은 빠르게 누적됩니다. 현대적 발견의 약속은 더 많은 데이터, 더 빠른 통찰력, 더 정보에 입각한 의사결정입니다. 하지만 현실은 새로운 데이터의 상당 부분이 검증되지 않아 불확실성을 초래하고 잘못된 후보 물질을 추진할 위험을 높일 수 있다는 것입니다. 깨끗하고 연결된 데이터와 더 스마트한 도구를 일상적인 운영에 통합함으로써 생물학자는 가장 중요한 것을 표면화하고 신약 개발 워크플로의 모든 단계에서 확신 있는 결정을 내릴 수 있습니다.
속도와 정확성이 성공을 결정하는 환경에서, 신약 개발의 미래는 데이터 과부하를 조치 가능한 통찰력으로 전환하여 세상을 바꿀 프로그램을 자신 있게 시작할 수 있는 팀의 것입니다.
중요한 신약 개발 통찰력을 더 빠르게 찾으려면 문의하십시오.