Pharma & Biotech
Bessere Vorhersage der Arzneimittelwirkung:
„Pick the Winners“
Erfolgreiche klinische Studien finden im Verhältnis 1 zu 10 statt und kosten rund 2-3 Milliarden Dollar, wobei die Zulassung von Arzneimitteln 10-12 Jahre dauert. Angesichts der zunehmenden Gesundheitsprobleme auf der ganzen Welt und der Notwendigkeit einer schnelleren und kostengünstigeren Medikamentenentwicklung ist es notwendig, den riesigen Datenbestand der Biowissenschaften zu nutzen. Unsere Datenanalyse und verbesserten KI-Lösungen bieten Pharma- und Biotechfirmen neue Möglichkeiten zur Steigerung ihrer Produktivität und Kapitalrendite.
Pharma & Biotech
Bessere Vorhersage der Arzneimittelwirkung:
„Pick the Winners“
Erfolgreiche klinische Studien finden im Verhältnis 1 zu 10 statt und kosten rund 2-3 Milliarden Dollar, wobei die Zulassung von Arzneimitteln 10-12 Jahre dauert. Angesichts der zunehmenden Gesundheitsprobleme auf der ganzen Welt und der Notwendigkeit einer schnelleren und kostengünstigeren Medikamentenentwicklung ist es notwendig, den riesigen Datenbestand der Biowissenschaften zu nutzen. Unsere Datenanalyse und verbesserten KI-Lösungen bieten Pharma- und Biotechfirmen neue Möglichkeiten zur Steigerung ihrer Produktivität und Kapitalrendite.
Entschlüsseln Sie die Möglichkeiten der klinisch-molekularen Daten
Die Pharmaindustrie greift auf Techniken der künstlichen Intelligenz (KI) wie maschinelles Lernen und neuronale Netzwerke zurück, um aus klinischen und molekularen Daten Erkenntnisse über Arzneimittel, Krankheiten und Wirkungen zu gewinnen. Es ist jedoch schwierig, KI zuverlässig und sinnvoll auf die Biomedizin anzuwenden, da:
- die im Gesundheitswesen angewandte KI eine qualitativ hochwertige und komplexe Integration verschiedener Arten von Daten erfordert, die in typischen Quellen normalerweise nicht miteinander verknüpft erscheinen.
- die Vorhersagekraft und Fähigkeit der KI, aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, bei linearen, repetitiven Mustern gut etabliert ist, während biomedizinische Daten komplexere und diffusere Eigenschaften aufweisen.
- die Daten des Gesundheitswesens unvollständig und variabel sind, so dass ein menschliches Eingreifen durch hochspezialisierte medizinische Experten erforderlich ist, um zu entscheiden, welche Techniken die sinnvollsten und genauesten Interpretationen liefern.
Molecular Health führt klinische, molekulare und Arzneimitteldaten zusammen und filtert sie durch seine hochspezialisierte Wissensdatenbank und menschliche Expertise, um das richtige maschinelle Lernmodell auszuwählen, das die Qualität und Zuverlässigkeit der Datenerkenntnisse optimiert und sicherstellt und so Ihren Erfolg bei der Entdeckung, Entwicklung und Vermarktung von Medikamenten steigert.
Verbesserte Prognose der Wirkung von Arzneimitteln und der Resistenz gegen Arzneimittel
Die Zusammenführung von klinischen und molekularen Daten ermöglicht es Ihnen, ein besseres Verständnis dafür zu entwickeln, wie potenzielle Arzneimittel in der Realität funktionieren werden, bevor vollständige reale Beweise vorliegen und aggregiert werden.
Entwicklung erfolgreicherer Studien
Ein besseres Verständnis der klinischen und molekularen Signale und Wege, die die Sicherheit und Wirksamkeit von Medikamenten erklären und vorhersagen, ermöglicht es Ihnen, Studien zu entwerfen, die gezielter, präziser stratifiziert und potenziell erfolgreicher sind.
Verwendung molekularer Evidenz für die Marktakzeptanz
Die Kostenträger wollen wissen, welche Patienten auf Ihr Medikament ansprechen und ob die Wirkung besser ist als bei anderen Behandlungen. Durch die von Molecular Health angebotene in-Silico-Wissenschaft können Sie ein tiefes Verständnis der klinischen und molekularen Wirkungsweisen entwickeln, Biomarker identifizieren und validieren, um den Wert Ihrer Behandlung zu unterstützen, sowie Behandlungskombinationen finden, die das Potenzial haben, die Wirksamkeit und Sicherheit zu verbessern, sowie Möglichkeiten der Wiederverwendung für bestehende Arzneimittel identifizieren.
Um die gesuchten Erkenntnisse zu gewinnen, benötigen Sie umfassende, saubere, kuratierte, strukturierte, integrierte und analysefähige Daten. Die Dataome-Technologie und das Fachwissen von Molecular Health bieten Ihnen alles, was Sie brauchen.
Das Scheitern einer klinischen Studie kann vielerlei Gründe haben. Molecular Health kann Ihnen helfen, herauszufinden, welche Moleküle am wenigsten Gefahr laufen, Sicherheitsrisiken oder eine mangelnde Wirksamkeit für bestimmte Patientenprofile zu haben. Darüber hinaus können Sie den F&E-Erfolg durch ein fundierteres Studiendesign verbessern.
Trotz der behördlichen Zulassung ist der Nachweis des Wertes Ihres Arzneimittels für Patienten und Kostenträger von größter Bedeutung. Molecular Health kann bei der Identifizierung und Validierung von Biomarkern und vergleichenden Ergebnissen helfen, indem es Daten aus dem Behandlungsalltag mit Dataome analysiert.
Die Integration von Erkenntnissen
war nie einfacher
In den letzten zehn Jahren hat sich Dataome zu einer der weltweit größten Datenbanken für klinisch-molekulare Erkenntnisse entwickelt. Von millionenfachen Patientendaten bis hin zu Milliarden molekularer Datenpunkte bietet sie über unsere Applikationen zur Entscheidungsunterstützung einen zentralen Zugang zum biomedizinischen Wissen der Welt.
Molecular Health Predict (MH Predict) ist eine Anwendung zur Voraussage der Erfolgswahrscheinlichkeiten klinischer Studien. Sie ermöglicht eine Verbesserung klinischer Studienerfolge und Reduktion klinischer Studienmisserfolge, während die Ressourcenzuteilung für die Biopharmaindustrie und Investoren optimiert und die allgemeine Effizienz der Medikamentenentwicklung gesteigert werden.
Erfahren Sie, wie Sie von unseren Lösungen profitieren können
Sie erreichen uns per Telefon oder E-Mail unter:
EU: +49 6221 43851-150
E-Mail: CustomerCareEU@molecularhealth.com
