Como a priorização de dados pode acelerar a descoberta de medicamentos?

Na minha opinião, a questão central é que a maioria das equipes de descoberta de medicamentos negligencia a importância dos dados, atribuindo-lhes um papel secundário no processo de tomada de decisão. Todos querem se concentrar na construção uma solução que faça tudo. Realizar a modelagem molecular, realizar a previsão e isso ajudará você a alcançar seus objetivos. Mas é isso o ideal para o desenvolvedor de medicamentos e, o mais importante: para o paciente? É preciso focar nos dados que estão na retaguarda, o que é uma falha crítica. Acho que as empresas precisam dar um passo atrás e reavaliar a qualidade dos dados subjacentes como um primeiro passo para solidificar sua infraestrutura de dados, o que exige avaliação e curadoria minuciosas de todos os seus conjuntos de dados.

Além disso, não há diálogo suficiente dentro da indústria sobre as melhores práticas para padronização de dados e remoção de dados de silos para criar novas conexões entre conjuntos de dados. Acredito que uma maior colaboração dentro da indústria é essencial para superar isso. Como cada empresa tem suas próprias soluções e compete por participação de mercado, vejo que o ditado "quando a maré sobe, todos os barcos sobem juntos" se aplica aqui. Sem abordar as questões fundamentais dos padrões de dados e métodos de padronização, as limitações sobre o que pode ser alcançado neste espaço persistirão.

Mudanças recentes em nosso foco de pesquisa destacam como é importante ter dados de alta qualidade no processo de descoberta de medicamentos. Anteriormente, a ênfase era predominantemente no próprio alvo do medicamento. No entanto, o setor percebeu que a expressão “entra lixo, sai lixo” é particularmente verdadeira; a qualidade dos seus dados determina fundamentalmente a qualidade da saída. O desafio é integrar efetivamente conjuntos de dados diversos e muitas vezes isolados sem deixar de verificar a qualidade desses dados para melhorar os resultados da descoberta de medicamentos. 

A prioridade é estabelecer uma base sólida de dados ou um gráfico de conhecimento a partir do qual possamos desenvolver resultados altamente diferenciados. Essa base sólida de dados, além de garantir o sucesso na aprovação dos ativos de medicamentos, também desempenha papel crítico em evitar problemas de propriedade intelectual no futuro. Por exemplo, nos estágios iniciais da descoberta de medicamentos, a maneira como você gerencia e utiliza os dados pode levar a uma química única diferenciada, que maximiza o sucesso e minimiza o risco de litígios de PI.

Assim, o principal desafio para as organizações de descoberta de medicamentos é desenvolver bases de dados robustas que permitam a criação de entidades químicas verdadeiramente únicas. Isso envolve não apenas construir, como também aprimorar constantemente essas bases de dados para apoiar a descoberta inovadora de medicamentos. Garantir a integridade dos dados deve envolver várias camadas, desde a coleta inicial de dados até a análise final. As organizações devem adotar práticas rigorosas de validação e curadoria de dados para manter a qualidade dos dados, o que é absolutamente crucial, considerando os conjuntos de dados complexos envolvidos na descoberta de medicamentos. 

Além disso, a colaboração desempenha um papel crítico, tanto nas equipes, quanto em todo o setor. Compartilhar as melhores práticas e padronizar os procedimentos de tratamento de dados pode melhorar consideravelmente a integridade dos dados em todos os níveis. Há também uma tendência crescente no sentido de estabelecer alianças ou criar plataformas onde as empresas possam se reunir para discutir e superar desafios comuns de dados.

Estou muito esperançoso! Mas acho que isso começa a partir do momento em que as organizações individualmente aumentarem o investimento para construir a liderança de pensamento em torno da gestão de dados. Muitas organizações não focam o suficiente nos dados que reúnem, particularmente os que são provenientes de domínios públicos, o que é uma área crítica para melhorias. 

O próximo passo seria aprimorar a colaboração entre as organizações, pois isso poderia beneficiar muito toda a indústria. Estabelecer uma plataforma para compartilhar ideias e discutir como integrar dados da descoberta inicial de medicamentos em formatos de submissão regulatória poderá agilizar o processo de aprovação.

Há uma discussão significativa no âmbito regulatório sobre a melhoria desses processos, mas essas discussões devem se estender ao gerenciamento de dados. Uma aliança ou plataforma onde empresas possam se reunir regularmente para abordar gargalos e desafios comuns para estabelecer uma base de dados sólida seria inestimável. Embora a busca sempre seja por vantagem competitiva, o objetivo geral deve ser beneficiar os pacientes que merecem nada menos que acesso a tratamentos eficazes, seguros e da melhor qualidade. 

Aprimorando as práticas de gestão de dados e fomentando a colaboração, as organizações podem acelerar o desenvolvimento e a entrega de terapias para os pacientes, realizando, em última análise, um grande serviço à sociedade aprimorando o cenário geral da base de dados.

O processo geral de descoberta de medicamentos enfrenta desafios multifacetados devido à crescente complexidade e variedade de tipos de dados. É crucial integrar dados biológicos, como dados de bioatividade, proteômica e farmacodinâmica para tomar decisões embasadas rapidamente, uma necessidade evidenciada por crises de saúde globais recentes como a pandemia da COVID-19. Essas situações aumentaram a urgência de desenvolver e aprovar rapidamente novos medicamentos para levá-los do laboratório ao leito sem demora.

Além disso, o setor de descoberta de medicamentos enfrenta não somente dificuldades técnicas de gerenciamento desses vastos fluxos de dados, como também desafios de procedimento. Isso inclui adaptar-se aos custos crescentes e às rigorosas exigências regulatórias, que amplificam a necessidade de estratégias robustas de gestão de dados. À medida que o volume e a diversidade de dados continuam em expansão, as equipes devem analisar e utilizar eficientemente as informações para impulsionar processos críticos de tomada de decisão.

Estruturas organizacionais tradicionais em empresas farmacêuticas, muitas vezes caracterizadas por departamentos hierárquicos e isolados, podem impedir o fluxo de informações e a colaboração de maneira significativa. Essas estruturas são particularmente problemáticas no contexto da descoberta de medicamentos moderna, onde é essencial uma abordagem multidisciplinar. O isolamento dos departamentos leva a esforços duplicados e impede o compartilhamento eficaz de insights e dados entre as diferentes equipes, resultando em oportunidades perdidas de sinergia e aumento das ineficiências.

Nota-se uma mudança notável no setor em direção à adoção de estruturas de equipe mais integradas para enfrentar esses desafios, reunindo químicos computacionais, químicos medicinais, biólogos estruturais/de pesquisa, equipes de engenharia de anticorpos, farmacometricistas, farmacêuticos e biólogos quantitativos, conforme necessário. Esses modelos mais novos promovem interações interdisciplinares e aproveitam a experiência coletiva de equipes diversas, o que é crucial para promover um ambiente colaborativo. 

Essas estruturas integradas permitem uma abordagem mais holística ao desenvolvimento de medicamentos, facilitam a comunicação mais fluida e removem barreiras ao fluxo de informações. Essa transformação permite uma resolução de problemas mais rápida e maior inovação. Em última análise, agiliza o processo de desenvolvimento de medicamentos e aprimora a capacidade de responder rapidamente a novos achados de pesquisa ou a mudanças regulatórias.

Essas adaptações organizacionais estão se tornando cada vez mais importantes à medida que o ritmo do avanço científico acelera, pois exigem modelos operacionais mais ágeis e responsivos para acompanhar a rápida evolução das tecnologias e metodologias de descoberta de medicamentos.

Essas ineficiências podem inibir drasticamente a capacidade de uma equipe responder a novas informações e de adaptar estratégias corretamente. Isso pode atrasar o ciclo de desenvolvimento e aumentar o tempo de lançamento de novos medicamentos no mercado. Além de apenas desacelerar os processos, essas ineficiências podem levar a perdas financeiras consideráveis, pois projetos atrasados significam oportunidades de mercado perdidas e menores retornos sobre o investimento. Além disso, quando os dados não são utilizados em seu potencial máximo, candidatos a medicamentos viáveis podem ser descartados prematuramente ou ser completamente ignorados, o que resultará em retrocessos consideráveis na inovação terapêutica. 

A curadoria e limpeza de dados são atualmente grandes desafios para as empresas, muitas vezes provando ser um processo oneroso. A integração de vários conjuntos de dados pode introduzir anomalias, levantando questões cruciais sobre a remoção de determinados segmentos de dados e as possíveis consequências a jusante de tais remoções, semelhante a um efeito borboleta na pesquisa científica. 

É aqui que a inteligência artificial (IA) pode ser extremamente valiosa. A IA tem o potencial de apresentar insights mais profundos e melhorar a previsão, particularmente a previsão e gestão do impacto da integração de dados. Apoiando a limpeza, a validação e a curadoria de dados, a IA pode agilizar consideravelmente esses processos, mitigando riscos e melhorando a qualidade dos dados tratados.

Adotar e adaptar-se a técnicas computacionais inovadoras, particularmente plataformas que incorporam IA e aprendizado de máquina, está se tornando cada vez mais crítico. Essas tecnologias podem lidar com grandes conjuntos de dados com maior eficiência e melhorar a precisão da previsão de resultados, agilizando todo o pipeline de desenvolvimento de medicamentos. Por exemplo, a IA impulsiona consideravelmente a descoberta de medicamentos em estágios iniciais, o que melhora a previsão de interações fármaco-alvo e otimiza a seleção de leads promissores.

O principal problema no cenário atual de implantação de IA na indústria de descoberta de medicamentos é a pressa em integrar sem uma estratégia ou compreensão clara de seus possíveis benefícios. Muitas organizações tentam aproveitar a IA em várias aplicações sem identificar onde elas se destacam e em que a IA pode amplificar suas forças, como na agregação de dados, simulação molecular ou triagem virtual.

Um passo crucial para a integração bem-sucedida da IA é definir claramente como a IA vai interagir e melhorar o trabalho com vários conjuntos de dados. Entender e vincular esses conjuntos de dados de forma eficaz no ambiente operacional de um cliente é essencial. Isso envolve integrar facilmente soluções de IA com sistemas existentes e garantir que os insights gerados pela IA estejam efetivamente alinhados com os pontos de dados estabelecidos.

O verdadeiro poder da IA reside na sua capacidade de facilitar a comunicação entre diferentes conjuntos de dados, o que permite uma análise de dados mais profunda, que vai muito além da capacidade humana. Isso pode acelerar consideravelmente o desenvolvimento de novos ativos de medicamentos, pois identifica rapidamente candidatos mais eficazes. No entanto, apesar do potencial da IA de revolucionar a modelagem de previsão e simulações, o campo da descoberta de medicamentos ainda enfrenta desafios para maximizar o valor extraído dos conjuntos de dados e melhorar a interoperabilidade dos dados. A qualidade dos resultados/interpretações da IA será determinada pela qualidade dos dados essenciais (fontes de dados de qualidade, dados bem estruturados, interoperabilidade/comunicação cruzada de conjuntos de dados ou ligações, diversidade de dados)

O foco deve estar no aprimoramento de como os conjuntos de dados interagem e como a IA pode derivar e interpretar camadas de dados complexas para apresentar insights consideráveis que possam ser aplicados diretamente ao desenvolvimento de medicamentos. Essa abordagem vai melhorar a eficiência do processo de descoberta e garantir que novas terapias sejam desenvolvidas e entregues aos pacientes de forma mais eficaz.

As rápidas mudanças no cenário de descoberta de medicamentos exigem que as empresas adotem novas tecnologias e evoluam constantemente seus modelos de negócios e estratégias operacionais para manter a competitividade. A implementação de sistemas avançados de aquisição, análise e gestão de dados é fundamental nesse contexto. Igualmente importante é a promoção de uma cultura que abrace a mudança e promova o conhecimento de dados dentro das organizações. Essa cultura capacita as equipes a tomar decisões embasadas rapidamente e dá apoio ao desenvolvimento de modelos operacionais dinâmicos e responsivos. 

Além disso, estruturas flexíveis de governança de dados são essenciais para garantir a integridade e a acessibilidade dos dados, componentes chave que apoiam a conformidade regulatória, facilitam a inovação e garantem o desenvolvimento de terapias medicamentosas seguras para os pacientes. Essas adaptações abrangentes ajudam as empresas a navegar efetivamente pelas complexidades do ambiente de descoberta de medicamentos atual, garantindo que fiquem bem preparadas para responder a novos desafios e oportunidades.

Se eu pudesse introduzir uma grande melhoria no campo da descoberta de medicamentos, seria a integração aprimorada de ferramentas de software. Muitos laboratórios e instalações de pesquisa atualmente usam várias plataformas que não se comunicam efetivamente entre si, levando a ineficiências e atrasos no processo de descoberta. Melhorando a interoperabilidade entre essas ferramentas, poderíamos acelerar consideravelmente o desenvolvimento de novas terapias e aumentar a eficácia geral do processo de descoberta de medicamentos, levando, em última análise, a melhores resultados no cuidado dos pacientes. Estamos todos juntos nesse jogo e todos queremos levar terapias aos pacientes para, em última análise, prolongar a vida e aliviar doenças.