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글로벌 경제학자들은 이제 피할 수 없는 것처럼 보이는 불황에 대한 경고를 발령했습니다. 2008年の 대불황이 어떤 지표인지라면, 제약업체들은 다시 한번 초기 연구를 포기하고 시장에 가까운 약물에 투자하려고 할 것입니다. 2007년까지, 전체 제약업계는 연구개발비 지출이 12%에서 18%까지 Dramatic하게 감소했었습니다. 2009년 이후, 그 비율은 1%에서 3%로 떨어졌고 2016년까지 이 범위 내에서 유지되었습니다.
마지막 불황 期間, 생물공학 회사들은 연구개발 투자 부족으로 크게 약화되었으며, 이는 프로젝트를 축소하거나 연기하고 일자리를 잃는 것을 강요했습니다. 한편, 생물공학 회사들은 제1상 시험과 같은 초기 프로그램을 축소하고 제2상을 중점적으로 진행했습니다. 또한 생물공학 회사들은 제3상 또는 다른 생물공학 회사와 공동 개발 제품을 중단했습니다.
스타트업도 영향을 받았습니다. 벤처 자본가들은 긴 기간과 비용이 많이 드는 연구개발 기반 약물 발견에 투자하기를 주저했으므로, 비용과 시간이 덜 드는 분자 진단과 바이오마커 프로젝트를 지원했습니다.
불황의 긍정적인 결과는 제약과 생물공학 회사들이 더 효율적이고 비용 효율적이고 생산적이 되었다는 것입니다. 또한 큰 합병이 일어나게 되었습니다. 2008년과 달리, AI는 지금 약물 발견을 praktisch하지 않았던 방식으로 지원하고 있습니다.
AI는 게임의 규칙을 변경하고 있습니다
2008년과 2009년, 제약업체들은 현금 준비가 충분하여 더 많은 약물 후보를 인수할 수 있었던 특히 현금이 부족한 생물공학 회사에서.
지금, 연구자들은 약물 발견을 가속화하고 관련 비용을 낮출 수 있는 AI 도구에 접근할 수 있습니다. 2022년 4월 연구에 따르면, AI는 약물이나 질병에 대한 정확하고 더 세부적인 예측을 통해 약물 발견 비용을 거의 70%까지 낮출 수 있습니다.
비용 절감으로 인해 생물공학 회사와 제약업체 모두 연구개발 예산을 더 현명하게 사용할 수 있습니다. AI는 또한 고정 시설이 필요 없는 가상 운영 모델을 가능하게 하여 또 다른 비용 절감이 됩니다.
2022년 6월 포브스 기사에 따르면, 생물공학 公司는 제약업체에 AI를 제시할 때 데이터 우선 접근 방식을 가져야 합니다. 즉, 생물학적 의미를 넘어서 임상적 제시 수준에서 발생하는 것을 해결해야 합니다. 그렇게 하면 생물공학 公司는 제약업체가 특정 문제를 가장 우아하게 해결하는 방법을 설명할 수 있습니다. 예를 들어,
- 실험을 잘 설계하고 수행했는지
- 문제의 복잡성을 캡처하기 위해 충분한 품질, 관련성 및 편향되지 않은 데이터를 수집했는지
- 분석 결과가 환자에게 긍정적인 영향을 미치는 의사 결정으로 이어지는지
생물공학과 약학은 항상 데이터 주도적이었지만, AI는 연구자 혼자서 할 수 있는 것보다 훨씬 빠르게 복잡한 데이터를 분석할 수 있습니다.
자금이 어디로 흐르고 있는지 그리고 왜 그런지
이번 년도에, 큰 제약업체들은 상업적으로 가능성이 있는 제품을 보유한 생물공학 公司를 인수하고 있으며, 이 인수는 그들의 주가가 급등하게 만들었습니다. 예를 들어, 5월에 Pfizer는 Biohaven을 인수했습니다. 6월에 Bristol-Myer Squibb는 Turning Point Therapeutics에 41억 달러를 투자했습니다. 또한 6월에 골드만 삭스 컨퍼런스에서 Merck, Amgen, 존슨앤드존슨은 거래를 계속 찾을 것이라고 약속했습니다.
흥미롭게도, 생물공학 公司가 인수 및 투자 대상으로 매력적인 이유가 있습니다. 하지만 모두가 이해하지 못하는 여러 가지 요인이 있습니다. 결과적으로, 그들은 생물공학의 경제적 지속 가능성에 대해 잘못된 가정들을 하고 있습니다. 사실은 생물공학 公司가:
- 현존하는 현금에 의존하지 않습니다
- 전통적인 투자 채널 외에서 자금을 조달할 수 있습니다
- 재조직이나 재우선순위를 계획하지 않습니다
- 인수하는 조직에 과도한 위험을 추가하지 않습니다
- 개발자가 수익을 창출하기를 기다리지 않습니다
- 상대적으로 경제력으로부터 보호됩니다
- AI에熟練한 직원의 부족으로 인해 방해받지 않습니다
간단히 말해서, 생물공학 公司는 이전보다 더 좋은 경제적 위치에 있습니다. 왜냐하면 AI가 약물 발견을 가속화시키고 관련 비용을 낮추고 있기 때문입니다.
결론
AI 기반 약물 발견은 이미 생물공학 및 제약 조직에 긍정적인 영향을 미치고 있습니다. 왜냐하면 약물 발견 과정을 가속화시키고 관련 비용을 낮추고 있기 때문입니다. 2008년과 2009년과 달리, 생물공학 公司는 시장 지위와 협상력을 강화하기 위해 AI를 사용할 수 있으므로, 약물 발견을 저가에 판매할 필요가 없습니다.
