2022 年对制药业的 9 项预测
时间：
2022-01-13
1. 数字元件驱动新的医药价值
Biofourmis 的首席运营官 Jaydev Thakkar 预测，到 2022 年，越来越多的制药公司将认识到他们的产品如何通过数字组件显着改善结果，该公司提供由 AI 支持的数字治疗和家庭护理解决方案。 “这个数字组件可以是一种监管批准的治疗方法，结合一种有助于治疗或管理疾病的药物，也可以是一种虚拟护理元素，以提高患者在整个疾病管理过程中的参与度和体验，”Thakkar 说。
数字配套工具可以捕获有关药物疗效、安全性、依从性和参与度的有意义的真实数据。随着越来越多的制药公司意识到这一事实，这些“工具也将成为与付款人开发基于价值的合同的关键，”Thakkar 说。 “我们预计更多的制药公司将发布新药以及此类基于证据的数字疗法，或者引入虚拟护理元素，以配合之前发布的药物，他们仍然在专利下控制。”
2.动态临床试验设计曙光
大流行扰乱了生物制药如何满足患者在临床研究中的复杂需求。 “由于这些变化，希望参加许多临床试验的患者不再局限于单一地点，”Curebase 的创始人兼首席执行官 Tom Lemberg 说，该公司创建了一个分散的临床试验软件平台。 “患者有独特的生活方式，无法满足患者需求的研究设计无法有效招募参与者。”
传统的临床试验通常会给患者带来负担。 “一项要求患者反复访问同一临床试验地点的试验并不少见，而这些试验有时只能确保一名患者的常见情况，”Lemberg 说。
现在，越来越多的研究为患者选择参与的方式提供了更大的灵活性。 “当参与可以在家里、当地药店或他们自己的医生处进行虚拟处理时，选择是成功吸引患者的有效方式，”Lemberg 说。 “随着我们进入 2022 年，我预计我们将看到动态试验设计，为患者提供越来越多的方法，让他们在家中或在全球旅行的忙碌生活方式中参与研究，”他补充道。 “生物制药必须满足这些人的需求，以加速研究并吸引目标患者。”
3. 药物发现和开发中的数据科学不断发展
2021 年被证明是制药行业采用数据科学进行药物发现和开发的关键一年。 IQVIA 公司 Linguamatics 的生命科学总监 Jane Z. Reed 预计这一趋势将继续下去。 “如果公司等待企业解决方案的开发，他们可能会错失市场机会，因此数据科学家正在寻求可以快速轻松地插入现有工作流程的云优先工具，而无需实施企业解决方案，”Reed 说。 “需要可以与现有流程一起利用的敏捷工具来提出适当的答案。”
Reed 说，制药行业对数据科学的兴趣上升包括自然语言处理 (NLP)，它可以帮助“数据科学家更快、更有效地自动化和加速非结构化文本的工作流程，以呈现为药物开发过程提供信息的洞察力”。
4. Pharma 投资药物基因组学
基因突变在许多疾病中发挥着重要作用，但在 FDA 批准的 20,000 种药物中，只有不到 200 种具有包含基因突变的适应症和用途。 “到 2022 年，生命科学研究人员将增加对药物基因组学的投资，”医疗数据和软件公司 Arcadia 生命科学高级副总裁 Jim Robbins 说。
“这项投资将集中在两个关键领域：遗传多样性人群基因组数据的收集，以及将这些数据与包括索赔、结构化 EHR、NLP 提取的非结构化 EHR、实验室结果和可穿戴设备数据在内的深层表型数据联系起来，”他说说。 Robbins 预计由此产生的基因组表型数据将加速药物基因组学的发现。因此，药物遗传学将“将当前的疾病特异性药物批准范式重塑为突变特异性适应症和使用批准，”他说。
5.数字疗法加强
Neuroglee Therapeutics 首席执行官兼创始人 Aniket Singh Rajput 表示，数字疗法 (DTx) 的使用有望在 2022 年加速用于高需求疾病，包括阿尔茨海默病等神经退行性疾病。 “虽然阿尔茨海默病的药物开发渠道中有 100 多种药物，但并非所有患者都是每种药物的候选者；许多对患者的认知功能、行为和其他症状只有适度的影响； Neuroglee Therapeutics 的首席执行官兼创始人 Aniket Singh Rajput 说，该公司为神经退行性疾病建立了个性化的处方数字疗法和虚拟护理解决方案。 “这意味着迫切需要通过数字疗法（辅助疗法或单一疗法）减缓与痴呆症相关的认知衰退，”拉杰普特说。
Rajput 对可以在数字平板电脑上应用游戏化和认知任务的新兴技术的前景持乐观态度，机器学习算法将根据每位患者的个人基线定制任务。 “此外，该平台将持续跟踪患者的认知，使临床团队能够以虚拟方式进行临床监测、持续评估和干预，”Rajput。 “鉴于该领域存在巨大的未满足需求，这可能是 DTx 领域迄今为止最大的游戏规则改变者之一。”
6. 放射组学在药物开发中的应用继续获得动力
HealthMyne 首席执行官 Rose Higgins 预测，药物开发商将增加对放射组学或高级成像分析的使用，以帮助指导临床试验策略。 “例如，生命科学公司可以为临床试验制定更强大的纳入排除标准，并通过利用放射组学更准确地预测患者结果，通过分析传统图像（如 CT 和 PET 扫描）的人工智能算法，对肿瘤生物学产生新的见解，”希金斯说。 “通过使研究人员能够获得客观量化癌症患者肿瘤特征的真实数据，放射组学使临床医生能够对患者疾病可能如何进展做出个性化的、数据驱动的预测。”
7. 制药行业对人工智能的使用不断成熟
制药行业对人工智能的采用仍处于起步阶段。但根据 Verana Health 首席执行官 Sujay Jadhav 的说法，明年，由于人工智能的进步，制药行业将受益于了解患者和疾病的新见解。 “具体而言，自然语言处理、机器学习和计算机视觉将开启对疾病进展、临床特征和结果的更深刻见解，从而为药物生命周期提供信息，”Jadhav 说。他补充说：“电子健康记录中存储着宝贵的真实世界非结构化数据。” “使用自然语言处理来理解自由格式的文本并从数百万医生的笔记中获得有意义的见解，这将使生命科学公司能够推进研究并为患者开发更有针对性和有效的疗法。”
8. 精确剂量越来越普遍
可预防的药物不良事件非常普遍，每年导致大约数十万人入院。 InsightRX 首席执行官兼联合创始人 Sirj Goswami 表示，增加精确剂量和监测特殊药物，特别是那些治疗指数狭窄且药物反应差异很大的药物，可以帮助解决这个问题。
“到 2022 年，许多制药公司将开始在特殊药物的药物开发过程中及早纳入精确剂量，以缩小现实世界的数据差距，并帮助为新疗法制定更精确的剂量建议，”Goswami 说。
9. 虚拟医疗促进健康 IT 的更多变化
DrFirst 首席增长官 Andrew Burns 预测，患者对家庭医疗保健需求的扩大将对健康 IT 产生多米诺骨牌效应，包括推动实现大规模虚拟护理的数字技术。 “这项技术将超越远程医疗访问，包括在整个患者旅程中在家中支持患者的新方法，”伯恩斯说。 “反过来，远程护理机会的增加将推动患者与其整个护理团队之间更好地沟通和联系的需求。”
随着世界许多地区的人口老龄化，对虚拟医疗保健的需求有望增长。 “我们可以通过安全访问他们的健康数据来加强患者的联系和参与，与满足他们特定需求的个性化和相关临床和教育资源无缝集成，”伯恩斯说。 “患者将期望更多、更轻松地访问他们的医疗记录，并希望可信的健康信息在他们的治疗决策中发挥更积极的作用。”
（以上均来自谷歌新闻，仅供参考）