신약 개발 예산, 혁신적인 아이디어에 쓰이나요, 데이터 처리에 쓰이나요?

2024년 전 세계 제약 R&D 지출은 약 2,880억 달러에 달했습니다. 하지만 연구원들이 실제 실험에 할애하는 시간은 35%에 불과합니다. 나머지 시간은 단절된 소스에서 데이터를 찾고, 검증하고, 조정하는 데 소모됩니다. 워크플로에 새로운 도구, 데이터베이스, 데이터셋이 추가될 때마다 이러한 과학적 진보의 숨은 비용은 더욱 커지고 있습니다.

본 백서에서는 오늘날 신약 개발 조직의 속도를 늦추는 구조적 데이터 문제의 실체와 그 영향이 가장 큰 영역을 살펴보고, 연결된 과학 데이터 기반을 통해 연구원들이 파이프라인을 발전시키는 핵심 업무에 집중할 수 있도록 시간을 확보하는 방법을 제시합니다.

백서를 통해 다음 내용을 확인하세요:

• 고처리량 스크리닝, 계산 화학, AI의 발전에도 불구하고 Eroom의 법칙이 지속되는 이유
• 신약 개발 워크플로의 비효율성을 유발하는 3가지 핵심 데이터 과제
• 도구의 파편화가 단절된 데이터베이스를 다루는 연구원들의 부담을 가중시키는 방식
• 데이터가 기반 수준에서 큐레이션, 조화, 연결될 때 실현 가능한 변화
• CAS BioFinder®를 통해 연구원 1인당 연간 약 180시간을 절약하는 방법

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