제약 제형 개발 분야에서 데이터 인프라는 제형 설계자뿐만 아니라 제조, 규제, 법무, 재무 및 기타 사업 부서를 하나로 연결하는 중요한 역할을 합니다. 궁극적인 목표는 조직 전반의 운영 효율성과 효과를 극대화하는 것입니다.
그러나 실험 노트, 스프레드시트, 데이터베이스 등 파편화된 데이터 소스에 의존하는 방식은 제약 조직의 데이터 관리와 검색에 큰 어려움을 초래합니다. 텍스트나 스프레드시트를 일일이 확인해야 하는 수작업은 연구 시간을 늘리고 생산성을 저해하며, 중복 작업과 비용 낭비를 유발합니다. 또한 부서 간 인사이트 공유와 투명성이 크게 제한되어 문제가 더욱 복잡해집니다.
다양한 소스에 흩어진 다크 데이터(dark data)를 발굴하고 구조화함으로써, 팀은 데이터 요소 간의 가치 있는 관계를 파악하여 과학적, 운영적, 비즈니스적 의사결정을 더 빠르고 스마트하게 내릴 수 있습니다.
가치 있는 패턴을 식별하고 제약 제형 개발을 간소화하려면 깨끗하고 연결되어 있으며 검색 가능한 데이터가 필요합니다.
절차, 프로세스, 성분 정보가 포함된 기존 데이터 관리 방식 내에 중요한 질문에 대한 해답이 있을 수 있습니다. 하지만 이를 의사결정에 활용할 수 없다면 어떻게 될까요?
표준화가 이루어지지 않으면 데이터 불일치가 발생하여 효율적인 검색이 어려워집니다. 예를 들어, 에탄올과 같은 간단한 성분도 실험 노트마다 알코올 또는 에틸 알코올로 다르게 기록될 수 있습니다. 이러한 차이는 검색 가능성을 떨어뜨리고 정보의 불완전성을 초래하여, 잘못된 의사결정과 비용이 많이 드는 재제형화로 이어질 수 있습니다.
최근 CAS 설문조사에 따르면, 제형 과학자들은 실험 시간의 60%를 제형 반복 작업에 할애하고 있다고 답했습니다.
제품 파이프라인의 이 단계에서 제형 과학자와 IP 연구원이 겪는 엄청난 시간적 부담은 제품 출시 기간에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 제형 과학자를 위해 잘 정제된 신뢰할 수 있는 정보에 접근함으로써, 기업은 제형 데이터의 전략적 가치를 확보하고 효율성을 높일 수 있습니다. 데이터 사용자는 수동 정보 처리 시간을 줄이고 불필요한 반복 작업을 제거하여 제형 워크플로우를 가속화할 수 있습니다.
다크 데이터 활용은 경험이 부족한 인력에게 특히 유용합니다. 이를 통해 기술, 과학, 제형 내 다양한 요소 간의 호환성을 더 빠르게 이해할 수 있습니다. 신입 사원도 속성, 기능, 일반적인 사용 사례를 고려하여 여러 단계에 걸친 데이터를 추적함으로써 현재의 제약 제형 개발 과정과 과거의 노력을 빠르게 파악할 수 있습니다.
제약 분야에서 제형의 전략적 가치를 극대화하는 방법을 알아보세요. 백서 다운로드
정보를 구조화하고 데이터 연결을 활성화하는 작업은 제약 제형 개발 팀을 넘어선 차원에서 이루어져야 합니다.
다양한 제품 라인을 관리하고, 약물 및 성분을 재용도화하며, 새로운 치료제를 개발할 때 데이터 공유는 필수적입니다.
제약 제품 수명 주기의 각 단계는 새로운 데이터를 생성합니다. 다크 데이터를 활용하는 전략을 도입하여 데이터 사일로를 제거하고 정보 구조를 최적화하면, 특허 환경 분석부터 원자재 선정, 가격 책정, 제품 수명 종료에 이르기까지 제약 수명 주기 전반에 숨겨진 패턴과 기회를 파악할 수 있습니다.
관련된 모든 정보를 식별한 후에는 제형 데이터, 규제 승인, 임상 시험 상태, 재료 등급 및 규모, 원료 가격, 성분 공급업체 정보 등에 대한 일관성을 확보하고 검색 가능한 플랫폼을 점진적으로 구축할 수 있습니다. 이는 개발 제형 설계자, 제조 제형 설계자, IP 자문, 재무 부서, 마케팅 팀 간의 새로운 수준의 투명성과 협업을 가능하게 하여 필요한 정보를 효율적으로 검색할 수 있도록 합니다.
- 지식재산권(IP), 규제 및 경쟁사 통찰력을 바탕으로 약물 재창출 또는 신약 개발을 위한 유효 성분의 기회와 위험 요소를 파악하십시오.
- 조직 내 다양한 분야에 걸쳐 유효 성분과 관련된 처방집에 액세스하십시오.
- 안정적인 공급업체로부터 성분을 조달하거나 개발 및 대량 생산을 뒷받침할 대체 공급업체를 파악하십시오.
- 시장 데이터를 활용하여 고객의 NAICS 코드를 식별하고 해당 코드가 가장 많은 분야에 맞춰 제형을 최적화하십시오.
- 원료 분석을 수행하고 신제품의 원가 및 적정 가격을 결정하십시오.
- 성분 특성과 유사 구조를 조사하고, 해당 성분이 사용된 모든 제형 사례 및 내부 개발 활동을 파악하십시오.
신뢰할 수 있는 경쟁 정보 메커니즘을 구축하여 투자 수익률(ROI)을 극대화하십시오
제약 산업에서 완전한 정보 공개란 영업 비밀이 존재하지 않음을 의미합니다. 특허, 임상 시험 및 규제 승인은 매우 체계적입니다. 제약 회사는 이러한 정보를 활용하여 내부 제형 전략을 수립할 수 있습니다.
예를 들어, 특허가 제형을 보호하고 있는지 확인하고 발견 단계에서 부형제를 식별할 수 있습니다. 여러 단계와 정보 유형에 걸쳐 데이터를 추적하여 제형, 용도 및 전달 방식, 기능, 성능을 파악할 수 있습니다.
또한 IP 지식의 공백을 방지하기 위해 IP 연구원들은 관련 검색 전략에 추가 시간을 할애합니다. 철저한 IP 검색을 보장하기 위해 전문가들은 제형 단계에서 간단한 질문에 대한 답을 찾기 위해 수주 동안 수백 건의 특허 문서를 샅샅이 뒤지기도 합니다.
철저하게 색인화되고 구조화된 경쟁사 데이터에 액세스하면 패턴을 쉽게 파악하고 경쟁이 필요한 영역이나 경쟁할 수 있는 영역을 식별할 수 있습니다. 고품질 데이터베이스와 구조화된 지식 관리 플랫폼을 통해 다음과 같은 필수 질문에 대해 안정적이고 효율적으로 답을 얻을 수 있습니다.
- 경쟁사가 제형의 일부로 주장하는 것은 무엇입니까?
- 그들이 보유한 제형 사례는 무엇입니까?
- 그들은 어떤 특수 성분을 사용하고 있습니까?
- 새로운 성분을 사용하고 있습니까?
그런 다음 이러한 통찰력을 조직의 데이터, 역량 및 이니셔티브와 연결하여 잠재적인 제형 기회를 파악할 수 있습니다.
서로 다른 데이터베이스가 너무 많은데 이를 어떻게 미래 지향적으로 통합할지 모르겠습니다. 어디서부터 시작해야 할까요?
제약 회사는 다른 모든 것이 구조화되고 있기 때문에 사일로화된 데이터를 해결해야 합니다. 업계는 계속해서 제약 4.0을 향해 나아가고 있으며 규제 지침도 진화하고 있습니다.
먼저 어디에서 막히는지 생각해보십시오. 정보를 찾을 때 어디에서 좌절감을 느끼십니까? 무엇을 찾을 수 없습니까? 어떤 질문에 답하려고 노력 중입니까?
이것이 왜 문제인지, 그리고 이런 상황에서 무엇을 달성하려고 하는지 탐색하십시오. 문제와 과제를 이해하기 시작하면 필요한 사항에 대해 생산적으로 논의할 수 있습니다.
필요한 것의 근본 원인을 파악하십시오. 그런 다음 활용해야 할 다크 데이터 영역, 연결해야 할 정보 소스의 거버넌스 구조 성숙도, 솔루션 정의를 도울 데이터 리더를 평가하십시오.
대규모 헬스케어 기술 조직이 수십 년간 "다크 데이터"에 갇혀 있던 핵심 연구 문제를 해결하여 상당한 시간과 비용을 절감한 사례를 확인하십시오.
정보 우위를 확보하십시오. 수익성 있는 제약 제형 개발을 촉진하는 지식 관리 솔루션에 투자하십시오
경쟁에서 앞서 나가기 위해 제약 회사는 가치 사슬의 모든 측면, 특히 제형 단계를 활용해야 합니다. 제형은 환자의 복약 순응도에 큰 영향을 미치며 시장 성공을 좌우합니다. 기업은 제형 과학자들에게 관련 연구 플랫폼을 제공하여 워크플로를 효율화하고 제형 R&D 속도를 높임으로써 혜택을 얻습니다. 제형 과학자의 워크플로 단계별 투자로 기업은 경쟁사 대비 정보 우위를 점하여 입지를 강화할 수 있습니다.
