¿Cómo van a afectar los grandes datos a las grandes farmacéuticas?

Los grandes datos tienen un gran potencial que afectará a las grandes farmacéuticas, tanto del proceso de descubrimiento de fármacos como del proceso de análisis de drogas.

En el proceso de descubrimiento de fármacos, los macrodatos pueden ayudar a modelar el proceso biológico de diferentes compuestos dentro del cuerpo humano. Esto puede ahorrar una tonelada de tiempo invertido en que se pueden crear modelos predictivos para identificar mejor las moléculas que serán las mejores candidatas a fármacos. Más allá del tiempo, las grandes farmacéuticas pueden ahorrar una tonelada de dinero en medicamentos que podrían terminar fallando en la Fase I o II.

Para las pruebas de drogas, esto se vuelve aún más interesante. Los ensayos se pueden monitorear en tiempo real para ver los impactos del medicamento en lugar de ver los resultados después de años de pruebas. Esto ayudará a evitar eventos adversos desastrosos (es decir, la muerte) y puede proporcionar más evidencia a la FDA sobre la eficacia y seguridad de los medicamentos.

Con demasiada frecuencia, los ensayos se realizan en una gran población de pacientes con enfermedades similares, pero el medicamento solo funciona en cierto subgrupo de pacientes. Las grandes farmacéuticas pueden usar big data en humanos para entender cómo funcionan las drogas en diferentes personas con marcadores biológicos específicos, por ejemplo. Los ensayos pueden ser más específicos y, por lo tanto, acortarse con resultados superiores.

Al aprovechar los grandes volúmenes de datos, las grandes farmacéuticas pueden trabajar para descubrir más fármacos, obtener el proceso de la FDA más rápido y crear terapias más específicas que puedan abordar las necesidades de cada individuo.

Los servicios de análisis de mercados gestionados de D Cube aportan valor a nuestros clientes a través de un marco integrado de pagador-proveedor-paciente que ofrece conocimientos excepcionales más allá de lo habitual. Comprendemos las crecientes complejidades y dependencias en el mundo de los mercados administrados de hoy en día y lo importante que es para las organizaciones mantenerse a la vanguardia de las tendencias con el fin de maximizar el valor de sus productos.

Payer Analytics

Analítica de pacientes

Analítica de proveedores

Contract Management Analytics

En esta etapa, los grandes datos pueden ayudar en:
-Predicción y elección de moléculas de la literatura.
– Encontrar atracaderos de epítopes más rápido.
– Realizar más pruebas preclínicas más rápido y más inteligente.
-Rastrear el progreso de la prueba de una manera más inteligente.
– Efectos de prueba de coral con variables individuales

En esta etapa, no es tan bueno en:
-Organización del organismo descodificador

Esto último se debe principalmente a que no existen buenos modelos para predecir la estructura y el acoplamiento de las proteínas solo a partir de la secuencia, de todos modos debe definirlos a partir de datos empíricos. Además, no existen buenos modelos celulares-fisiológicos (transcrición, ARNi, señalización …) para predecir la complejidad de las interacciones en ambos niveles, por lo que no se puede modelar realmente a ese nivel de abstracción alto.