R&D 트렌드: 다크 데이터 극대화를 통한 약물 재창출 역량 개선

약물 재창출 분야에 대한 높은 관심

2020년에 3,130만 달러 규모였던 약물 재창출 시장은 5.4%의 성장률로 성장세를 이어갈 것으로 예측되며, 2028년에는 그 규모가 4,680만 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 

약물 재창출은 더 나은 자원 관리 및 공정 최적화 방식과 시장 성장률 개선 방안을 찾고 있는 제약회사에 수많은 기회를 제공합니다. 따라서 승인을 신속하게 진행하고 개발 일정을 단축하고 제품을 더 빠르게 출시할 수 있습니다. 예전부터 존재해 왔던 이 전략은 최근 몇 년간 큰 관심을 받고 있으며, 계속해서 더 많은 영역에 적용될 것으로 예상되고 있습니다. 

전략적 비즈니스 가치를 제공하는 다크 제형 데이터

최근 설문 조사 결과를 보면 R&D 팀들은 실험실에서 제형 작업을 반복하는 데 약 60%의 시간을 할애하며 제형 프로젝트의 절반 이상이 12개월 이상 지연되고 있습니다. 그 이유는 바로 포뮬레이터가 분산된 정보원과 수동 데이터 처리 작업에 의존하기 때문입니다. 다크 데이터라고도 부르는 구조화되지 않은 정보와 부적절한 지식 관리 체계는 효율적인 약물 재창출을 굉장히 어렵게 만듭니다. 현재 조직이 보유하고 있는 모든 지식 중 55%가 다크 데이터인 것으로 추정되고 있습니다.

다크 제형 데이터를 신뢰할 수 있고 제대로 엄선된 활용 가능한 데이터로 변환하면 수동 정보 처리 작업에 소요되는 시간을 더 줄이고 불필요한 반복 작업을 없앨 수 있습니다. 검색 가능한 지식 관리 플랫폼에서 다크 데이터를 구조화하고 조율하면 포뮬레이터가 기업의 데이터 환경에 접속하여 정보 검색 절차를 간소화할 수 있습니다. 그 결과 제형 워크플로를 가속하면서 압도적인 경쟁력을 확보할 수 있습니다. 다크 데이터를 활용하는 전략을 적용하면 포뮬레이터가 증거 기반 기회를 찾아 리프로파일링 작업의 효율성을 높이고 제품을 더 빠르게 출시할 수 있습니다. 제형 팀원들은 기존의 제형 데이터를 토대로 기한이 만료되는 특허를 식별하고 새로운 리프로파일링 기회를 찾고 약물 재창출 가속화가 가능합니다. 다크 데이터를 제형의 토대로 활용하는 제약회사는 약물 재창출 성공률을 높여 경쟁업체들과 비교했을 때 우위를 점할 수 있습니다.

다크 제형 데이터의 잠재력을 실현하기 위한 세 가지 단계

디지털화와 고급 구성 도구의 발전에 따라, 디지털 전략을 구현하여 잠복해 있는 정보를 증거 기반 기회로 변환할 수 있습니다. 그러나 방대한 데이터를 활용할 경우 그에 따른 부담도 매우 커지며 올바르게 작업하지 않으면 기업이 위험에 처할 수 있습니다. 다크 데이터의 잠금을 풀기 위한 세 가지 핵심 단계를 소개합니다.

1) 기존 제형 데이터 수집 및 구조화 
구조화 여부에 관계없이 내부 및 외부에서 사용 가능한 데이터 소스를 꼼꼼하게 정리하는 것이 굉장히 중요합니다. 정리가 끝나면 연구 일지와 임상 보고서부터 시장 보고서와 특허에 이르는 모든 종이 문서를 디지털화할 수 있습니다. 그런 다음 디지털화된 데이터를 하나의 언어로 표준화합니다. 또한 조직성, 연결성, 규정 준수성을 유지하기 위해 일반적인 명명법을 정하고 데이터 프레임워크를 구축합니다. 추가로 데이터가 정돈되고 정확한 상태를 유지할 수 있도록 데이터 무결성 및 정확도 관련 규약을 정합니다.

 2) 검색 가능한 엄선된 데이터베이스 생성 
먼저 데이터 품질, 정확도, 무결성을 확인합니다. 확인 후에는 효율적인 데이터 검색에 도움이 되는 맞춤형 유의어 사전과 온톨로지를 개발할 수 있습니다. 그다음으로 해당 제형 목적으로 설계되어 신뢰할 수 있는 데이터 상관관계를 생성하고 약물 재창출 기회를 식별하는 맞춤형 검색 도구를 통합합니다. 

한 기업이 어떻게 검색 시간을 대폭 줄여주는 지식 관리 시스템을 생성했는지 알아보려면 이 사례 연구를 다운로드하십시오. 

3) 외부 자원과 전문 지식을 활용한 확장 
외부의 제형 관련 컨텐츠를 결합하여 데이터의 범위를 확장하면 데이터베이스의 부족한 부분을 채우고 지식을 넓히고 데이터 편견을 방지할 수 있습니다. 데이터 관리 전문가와 함께하면 이러한 전략을 실제로 적용하고 목표를 달성하는 데 큰 도움이 됩니다. 

한 기업의 데이터 관리 전략으로 어떻게 매년 80만 달러 이상이 절감되었는지 알아보려면 이 사례 연구를 다운로드하십시오. 

전망

다크 데이터는 제약 업계에 오랫동안 존재해 왔던 과제를 보여주지만, 약물 재창출에 이 비구조적인 정보를 활용한다는 개념은 비교적 새로우면서 빠르게 성장하고 있는 주제입니다. 관련성이 높은 엄선된 데이터 관리 플랫폼을 활용할 수 있는 포뮬레이터들은 질병 그리고 다른 업체와의 경쟁에서 앞서 나갑니다. 

맞춤형 지식 관리 시스템에서 정보를 구조화하면 기업이 다크 데이터를 스마트한 정보 자산으로 변환할 수 있으며, 제형 팀에서 이러한 자산을 새로운 약물 재창출 기회로 바꿀 수 있습니다. 제형 전략에 다크 데이터를 활용하여 약물 재창출 경쟁에서 선두 주자 자리를 차지하십시오.