15 лучших прогнозов открытия и разработки лекарств на 2023 год

КОЛЛЕГИ,

информационный бюллетень Drug Discovery & Development опубликовал 15 лучших прогнозов открытия и разработки лекарств на 2023 год.

1. 2023 год может стать «массовой демонстрацией» машинного обучения в фармацевтике — изучению использования алгоритмов для просеивания огромных объемов молекулярных, биохимических и геномных данных. 

2. Omics плюс искусственный интеллект (ИИ) изменит правила игры - одним из факторов, способствующих внедрению ИИ при открытии и разработке лекарств, является сочетание данных оmics с ИИ. Доступность новых нуклеаз Cas и ненуклеазных инструментов редактирования генов с более высокой специфичностью, чем CRISPR, окажет значительное влияние на генную терапию и разработку моделей заболеваний для открытия лекарства.

3. Внедрение растительных платформ ускорится - растения как биореакторы годами находились в тени клинической космонавтики. Так, Medicago и GSK уже получили одобрение Министерства здравоохранения Канады на адъювантную вакцину против COVID-19 на растительной основе в феврале 2022 года. 

4. Фармацевтическая промышленность удвоит внимание к заботе о климате.

5. Успех мРНК-вакцин послужит «шаблоном для сотрудничества между промышленностью, академическими кругами и государственным сектором для продвижения новых терапевтических инноваций. 

6. Цифровые биомаркеры ждут прорыв в 2023 году - хотя отрасль все еще находится в относительном зачаточном состоянии, значительная информация, генерируемая вокруг сектора, создадут сильный набор согласованных стимулов, которые вызовут устойчивую волну внедрения в предстоящем году и в последующий период.

7. Omics приведут к взрыву новых диагностических средств, кандидатов и мишеней для лекарств - уровень инвестиций растет. Технология мультиомики позволяет выяснить точную причину заболевания и его влияние на определенный биологический путь. Эти технологии могут ускорить создание гипотез, выбор целей и приоритизацию биомаркеров. Данные omics приведут к включению пациентов с высоким риском, которые, скорее всего, получат пользу от нового препарата. 

8. Индустрия DCT будет стимулировать ориентированность на пациента - в 2023 году индустрия децентрализованных клинических исследований (DCT) ускорит внедрение технологий и подходов, ориентированных на пациента . Поскольку регулирующие органы продолжают более тесно взаимодействовать с отраслью для понимания того, что на самом деле означает DCT, будут и далее предлагаться более эффективные рекомендации и ограничения. Это не только расширит индустрию DCT, но, что более важно, у пациентов будет лучший доступ к вариантам лечения и возможности участвовать в испытаниях.

9. Глубокое обучение расширит роль ЭЭГ в клинических испытаниях - ожидается, что исследователи определят конечные точки в клинических испытаниях, которых раньше не было, применяя модели глубокого обучения к полным записям электроэнцефалограммы. Новые конечные точки нейробиомаркеров, такие как 24-часовая нагрузка спайков, количество спайков или амплитуда спайков, могут быть установлены в качестве первичных или вторичных конечных точек в основных клинических испытаниях. 

10. Роль ИИ в обеспечении безопасности будет в приоритете - технологии искусственного интеллекта, такие как обработка естественного языка (NLP) и генерация естественного языка (NLG), могут помочь (но не заменить) токсикологам и экспертам по безопасности в поиске, извлечении, синтезе и понимании данных о безопасности из растущих объемов и скорости источников. Это повысит безопасность на всех этапах разработки лекарственных средств — ответственность перед мишенями, токсичность соединений, безопасность лекарств, фармаконадзор.

11. Разработка и использование цифровых биомаркеров ускорится - преимущества децентрализованных и гибридных клинических испытаний в отношении затрат и набора пациентов хорошо известны, но реже обсуждается вопрос о том, как фармацевтические компании могут обеспечить безопасность участников испытаний, уравновешивая необходимость эффективного сбора значимых физиологических данных. Соответствующий набор клинически проверенных цифровых биомаркеров, относящихся к конкретным клиническим исследованиям, позволяет исследователям использовать преимущества сложных носимых датчиков, способных собирать значимую информацию по беспроводной связи. 

12. Более широкое использование RWD - в 2023 году более широкое признание получат данные реального мира (RWD) как часть процесса разработки лекарств. Качественное RWD будет все более полезным инструментом для продвижения, расширения и улучшения процессов клинических испытаний и пост-регистрации. Растущее использование RWD поддерживает разнообразие клинических испытаний и, в конечном итоге, способствует разработке лучших терапевтических средств и большей справедливости в отношении здоровья. 

13. Волна инноваций в области терапии пищевой аллергии - пищевая аллергия долгое время была серьезно недооцененной областью заболевания, несмотря на то, что она является широко распространенной и распространенной проблемой во всем мире. Компании, использующие междисциплинарные технологии, такие как искусственный интеллект и дизайн белков, смогут еще больше продвинуться в области терапии аллергии, разрабатывая более умные лекарства, которые обеспечивают точное нацеливание и доставку, предлагая новую надежду людям, живущим с пищевой аллергией.

14. Интерес к обнаружению новых патогенов останется высоким - в преддверии следующей пандемии должны разработать более совершенные инструменты мониторинга, чтобы обнаруживать и перехватывать патогены, а также быстро мобилизоваться, чтобы адаптироваться к следующей угрозе, не рискуя массовыми экономическими последствиями. Технологические достижения в секвенировании позволяют нам обращаться с генетическим кодом планеты как с цифровым кодом.

15. Промышленность продолжит работу по созданию устойчивых цепочек поставок - почти половина фармацевтических препаратов имеет природное происхождение, а это означает, что активные фармацевтические ингредиенты (АФИ), в основном извлекаются из растений, выращиваемых в качестве сельскохозяйственных культур. 

ссылка: https://www.drugdiscoverytrends.com/the-top-drug-discovery-predictions-of-2023/

Первый Санкт-Петербургский Государственный Медицинский Университет, Кафедра клинической фармакологии и доказательной медицины. © 2007-2017. При использовании материалов сcылка на кафедру клинической фармакологии и доказательной медицины обязательна.
Query time: 0.0181 s Query count: 6 Total time:0.2210 s Source: cache