경기 침체와 위험: AI 약물 발견을 채택할 준비가 된 제약

글로벌 경제학자들은 지금은 피할 수 없는 임박한 경기 침체에 대한 경고를 발표했습니다. 2008년의 대침체가 조짐이라면 제약 회사는 다시 한 번 위험한 초기 단계 연구를 포기하고 대신 시장에 더 가까운 의약품에 투자하려는 유혹을 받을 것입니다. 2007년까지, 전체 제약 산업은 R&D 지출의 극적인 감소를 경험했습니다. 수익의 12%에서 18% 사이였습니다. 2009년 이후에는 그 비율이 2016~XNUMX%로 떨어졌고 XNUMX년까지 이 범위를 유지했습니다.

지난 불황 동안 생명 공학 회사는 R&D 투자 부족으로 인해 크게 약화되어 규모를 축소해야 했습니다. 많은 프로젝트가 중단되거나 연기되었고 일자리가 사라졌습니다. 한편, 생명 공학은 XNUMX상 시험과 같은 초기 단계 프로그램을 중단하여 XNUMX상에 집중합니다. Biotechs는 또한 대형 제약 회사 또는 다른 생명 공학 회사와 XNUMX 단계 또는 공동 개발 제품을 중단했습니다.

스타트업도 영향을 받았다. 벤처 자본가들은 긴 리드 타임과 필요한 비용 때문에 R&D 기반 신약 개발에 투자하는 것을 주저했고, 비용과 시간이 적게 들기 때문에 대신 분자 진단 및 바이오마커 프로젝트에 자금을 지원했습니다.

경기 침체의 긍정적인 결과는 제약 및 생명 공학 회사가 보다 효율적이고 비용 효율적이며 생산적이게 되었다는 것입니다. 일련의 대규모 합병도 있었는데, 이번에는 사실일 가능성이 높습니다. 2008년과 달리 AI는 현재 당시에는 실용적이지 않았던 방식으로 신약 개발을 지원하고 있습니다.

AI가 게임의 룰을 바꾼다

2008년과 2009년에 제약 회사는 특히 현금이 부족한 생명 공학에서 더 많은 약물 후보를 확보할 수 있도록 현금 보유고가 넘쳐났습니다.

이제 연구자들은 신약 발견을 가속화하고 관련 비용을 낮출 수 있는 AI 도구에 액세스할 수 있습니다. 에 따르면 2022년 XNUMX월 연구 Insider Intelligence에 의해 AI는 질병이나 약물에 대해 정확하고 미묘한 예측을 함으로써 약물 발견 비용을 거의 70%까지 낮출 수 있습니다.

비용 절감을 통해 생명 공학 및 제약 회사는 R&D 예산을 보다 현명하게 사용할 수 있습니다. AI는 또한 고정 설비가 필요하지 않은 가상 운영 모델을 가능하게 하여 또 다른 비용 절감 효과를 가져옵니다.

2022년 XNUMX월 Forbes 기사에서 관찰한 바와 같이, 생명 공학은 데이터 우선 사고 방식을 가져야합니다 제약회사에 AI를 선보일 때. 구체적으로, 그들은 임상 프리젠테이션 수준에서 일어나는 일을 다루기 위해 생물학적 의미를 넘어서야 합니다. 그런 식으로 생명 공학은 제약 회사가 특정 문제를 해결할 수 있는 가장 우아한 방법을 설명할 수 있습니다.

• 실험이 잘 설계되고 실행되었습니다.
• 문제의 복잡성 전체 범위를 포착하기에 충분한 품질의 관련성 있고 편견 없는 데이터가 수집되었습니다.
• 분석 결과는 환자에게 긍정적인 영향을 미치는 의사 결정으로 이어집니다.

생명공학과 약리학은 항상 데이터 중심이었지만 AI는 연구자들이 스스로 할 수 있는 것보다 훨씬 빠르게 복잡한 데이터를 대규모로 분석할 수 있습니다.

돈이 흐르는 곳과 그 이유

올해 대형 제약회사들은 상업적 잠재력이 있거나 그에 가까운 제품을 보유한 바이오텍을 인수했고, 인수로 인해 주가가 급등했습니다. 예를 들어, 4.1월에 Pfizer는 Biohaven을 인수했습니다. XNUMX월에 Bristol-Myer Squibb는 Turning Point Therapeutics에 XNUMX억 달러를 걸었습니다. 또한 XNUMX월 Goldman Sachs 컨퍼런스에서 Merck, Amgen 및 Johnson & Johnson은 계속해서 거래를 모색하겠다고 다짐했습니다.

흥미롭게도 모든 사람이 이해하지 못하는 생명공학을 매력적인 인수 및 투자 대상으로 만드는 몇 가지 요인이 있습니다. 결과적으로 그들은 생명 공학의 경제적 생존 가능성에 대해 잘못된 가정을 하고 있습니다. 진실은 생명 공학이 다음과 같다는 것입니다.

• 생존을 위해 기존 현금에 의존하지 마십시오.
• 전통적인 투자 채널 외부에서 자금을 조달할 수 있습니다.
• 재구성하거나 우선순위를 다시 정할 계획이 없음
• 인수 조직에 과도한 위험을 추가하지 마십시오.
• 개발자가 수익 창출자가 될 때까지 기다리지 않음
• 경제력으로부터 상대적으로 보호받고 있다
• AI에 숙련된 직원 부족으로 방해받지 않음

요컨대, 생명 공학 회사는 AI가 신약 발견을 가속화하고 관련 비용을 절감하기 때문에 이전보다 더 나은 경제적 위치에 있습니다.

결론

AI 기반 약물 발견은 약물 발견 프로세스를 가속화하고 관련 비용을 낮추기 때문에 이미 생명 공학 및 제약 조직에 긍정적인 수익 영향을 미치고 있습니다. 2008년과 2009년과 달리 생명 공학은 AI를 사용하여 시장 지위와 협상력을 강화할 수 있으므로 발견한 약물을 폭매 가격에 판매할 필요가 없습니다.