Химия исторически была главной движущей силой фармацевтических инноваций. Несмотря на эволюцию, данные играют важную роль с момента создания таких органов, как FDA в 1906 году, когда они помогли стандартизировать сбор данных о безопасности и эффективности лекарств. А за последние несколько десятилетий мы увидели, что разработка, производство и коммерциализация лекарств в такой же степени определяются алгоритмами и большими данными, как и лабораториями.

В то же время отрасль испытывает серьезные трудности. Объемы данных растут, а сложность молекул увеличивается по мере перехода от малых молекул к биологическим и генным препаратам. Кроме того, время выхода на рынок сокращается в условиях конкуренции и требований регулирующих органов. Поэтому простого сбора данных уже недостаточно.

Таким образом, цифровая трансформация в фармацевтической отрасли становится вопросом выживания. Но не все цифровые стратегии одинаковы. В этой статье мы рассмотрим тенденции, формирующие фармацевтическую отрасль в 2026 году, уделив особое внимание искусственному интеллекту, облачным платформам и высокоточной 3D-визуализации.

Почему цифровая трансформация имеет решающее значение для фармацевтики в 2026 году

Поскольку отрасль продолжает развиваться, выходя за рамки традиционных моделей, цифровая трансформация в фармацевтической сфере становится ключевым фактором, способствующим устойчивым инновациям и операционной устойчивости. Вот почему:

Преодоление патентного обрыва и затраты на НИОКР

Одной из самых постоянных проблем в фармацевтике является патентный обрыв - быстрое потеря эксклюзивности для препаратов-блокбастеров и в результате снижение выручки. По мере выхода на рынок дженериков и биоаналогов компаниям приходится быстрее и с меньшими затратами пополнять конвейерные линии. Однако традиционные модели НИОКР становятся все более неустойчивыми: сроки открытия лекарств растягиваются на десятилетия, а количество неудач остается высоким.

Цифровая трансформация в фармацевтике устраняет этот дисбаланс, смещая открытие и ранние разработки в сторону подхода, основанного на данных. Это помогает глобальным командам сотрудничать в режиме реального времени, ускоряет принятие решений и сокращает время выхода на рынок, что является важнейшим преимуществом в эпоху после блокбастеров.

От ухода, основанного на объеме, к уходу, основанному на стоимости

Индустрия отходит от моделей, основанных на объемах, и переходит к ценностно-ориентированной и персонализированной медицине. Вместо препаратов массового спроса на рынке Акцент переносится на целевые методы лечения с учетом конкретных популяций пациентов и биомаркеров. Этот переход в корне повышает сложность: точная медицина требует больше данных, больше моделирования и более точной валидации.

Цифровая трансформация в фармацевтике играет здесь центральную роль. Цифровые инструменты помогают компаниям понять вариативность реакции пациента и разработать соответствующую терапию, делая целенаправленное воздействие масштабируемым и экономически оправданным.

Нормативное давление и необходимость в скорости

Ожидания регулирующих органов растут. Такие ведомства, как FDA и EMA, теперь требуют больше прозрачность, прослеживаемость и последовательность на протяжении всего жизненного цикла продукта - от обнаружения до производства и постмаркетингового контроля. Ручные процессы обеспечения соответствия требованиям не успевают за объемом данных и скоростью их предоставления.

Переход к интегрированным системам, основанным на данных, позволяет фармацевтическим компаниям автоматизировать процессы обеспечения соответствия, стандартизировать потоки данных и вести проверяемые цифровые записи в течение всего жизненного цикла продукта. Поскольку данные становятся структурированными и визуально интерпретируемыми, снижается риск ошибок и задержек.

Теперь, когда мы понимаем, что происходит, давайте посмотрим, как фармацевтические компании реагируют на это. Вот основные тенденции, способствующие цифровой трансформации:

Революционное открытие лекарств с помощью генеративного ИИ

Женщина-фармацевт набирает текст на клавиатуре, анализируя структуры химических молекул, графики данных и тепловые карты, отображаемые на мониторе в чистой современной фармацевтической лаборатории.

Генеративный искусственный интеллект преобразует фармацевтическую отрасль, перенося акцент с ретроспективного анализа на проактивное проектирование. Вместо того чтобы оценивать только существующие соединения, GenAI может создавать новые молекулярные структуры на основе биологических целей, желаемых свойств и известных ограничений.

Почему это работает: Генеративный ИИ обучается на основе массы химических и биологических данных. Он выявляет полезные закономерности, которые трудно заметить вручную, и гораздо быстрее выделяет перспективные кандидаты в лекарственные препараты, сокращая потери времени и усилий.

Как он применяется: Открытия, основанные на GenAI, в значительной степени опираются на моделирование in silico, когда потенциальные кандидаты в лекарственные препараты моделируются и оптимизируются в цифровом формате до начала лабораторных испытаний. Виртуальный показ, Молекулярное моделирование и оптимизация на основе искусственного интеллекта помогают сократить тысячи возможностей до небольшого набора высококачественных кандидатов. Это экономит время, затраты и лабораторные ресурсы.

Индустрия 4.0 и 5.0: цифровые двойники в производстве

В фармацевтическом производстве Индустрия 4.0 и Индустрия 5.0 описывают переход к более взаимосвязанному и ориентированному на человека производству. Индустрия 4.0 фокусируется на автоматизации, данных в реальном времени и подключенном оборудовании, в то время как Индустрия 5.0 основывается на этом, делая акцент на человеческом контроле, гибкости и устойчивости.

Ключевым элементом обоих подходов является использование цифровых двойников - виртуальных копий заводов, производственных линий и биореакторов, которые отражают реальные условия.

Почему это работает: Цифровые двойники обеспечивают непрерывное наблюдение за поведением производственных систем в реальных условиях. Объединяя данные датчиков с моделями процессов, команды могут прогнозировать сбои и оптимизировать работу, не прерывая производства. Это приводит к более стабильному качеству и сокращению времени простоя.

Как он применяется: Умное производство опирается на датчики IoT, автоматизированный контроль качества и роботизированную автоматизацию процессов (RPA). Данные с оборудования и биореакторов поступают в цифровые двойники, где процессы можно отслеживать, тестировать и корректировать виртуально. В результате контроль качества становится непрерывным, а не реактивным, что повышает надежность и сокращает ручное вмешательство.

Облачные платформы и совместимость данных

Поскольку команды фармацевтических компаний становятся все более глобальными и специализированными, те, кто все еще работает с разрозненными и медленными системами, чувствуют себя хуже, чем когда-либо. Облачные платформы объединяют исследования, разработки и операции в общую, сплоченную цифровую среду для мгновенного сотрудничества.

Почему это работает: Единая облачная среда устраняет проблему изолированности данных. Когда информация хранится в совместимых форматах, системы могут “разговаривать” друг с другом, а команды внезапно получают возможность сотрудничать и работать быстрее, независимо от их местонахождения. Это, в свою очередь, уменьшает дублирование, несогласованность и задержки, вызванные несовместимостью инструментов.

Как он применяется: Облачные платформы соединяют лабораторные системы, аналитические инструменты и имитационные модели в режиме реального времени. Глобальные команды разработчиков могут работать с одними и теми же наборами данных, мгновенно обновлять результаты и обмениваться мнениями без ручной передачи данных. Встроенная функциональная совместимость также упрощает интеграцию моделей искусственного интеллекта, инструментов визуализации и внешних партнеров в единый непрерывный рабочий процесс.

Передовая 3D-визуализация и VR/AR

По мере усложнения терапии ограничения статичных графиков и двумерных диаграмм становятся все более очевидными. Такие понятия, как доставка мРНК, редактирование генов или целевые биологические пути, динамичны по своей природе, поэтому они предполагают движение, взаимодействие и изменения с течением времени. Именно здесь и пригодятся такие визуальные решения, как медицинская анимация и VR/AR могут показать пациентам информацию в доступной и понятной форме.

Почему это работает: Люди быстрее и интуитивнее воспринимают визуальную информацию, чем текст. Высокоточные 3D-изображения показывают, как терапия работает внутри организма, как она взаимодействует с клетками и как различные компоненты связаны друг с другом. Это делает сложные механизмы более понятными для ученых, регулирующих органов, инвесторов и пациентов.

Как он применяется: Фармацевтические компании могут использовать 3D-визуализацию и VR/AR для обучения, коммуникации и принятия решений. Иммерсивные анимации и симуляции помогают принимать на работу сотрудников, обучать производственные и медицинские команды, а также представлять сложные научные знания нетехнической аудитории. MoA особенно эффективны для объяснения действия препарата на молекулярном и клеточном уровне, как для внутреннего согласования, так и для внешних презентаций.

Параметрическое моделирование

Параметрическое моделирование в здравоохранении - это шаг вперед по сравнению с традиционной 3D-анимацией. В то время как анимация сосредоточена на визуальном объяснении, параметрическая модель строится как математическая структура, реагирующая на реальные данные. Геометрия, поведение и взаимодействие определяются параметрами, а значит, модель может меняться, адаптироваться и моделироваться.

Почему это работает: Поскольку параметрические модели основаны на данных, они отражают поведение систем в различных условиях. Вместо того чтобы показывать единственный, фиксированный сценарий, они позволяют командам тестировать вариации, изучать варианты “что-если” и лучше понимать, как изменения в исходных данных влияют на результаты. Это делает их особенно ценными для анализа, проверки и принятия решений.

Как он применяется: В фармацевтике и медицинских исследованиях и разработках, 3D-моделирование используется для моделирования гидродинамики (CFD), тестирования медицинских устройств на виртуальных моделях органов и адаптации конструкций к анатомии конкретного пациента. Эти модели могут быть скорректированы на основе биологических, механических или анатомических данных, что позволяет проводить более точное моделирование перед созданием физических прототипов или клиническими испытаниями.

Ориентированные на пациента цифровые экосистемы и децентрализованные испытания

Фармацевтика становится ближе к пациентам, пересматривая способы организации клинических исследований и текущего лечения. Цифровые экосистемы, ориентированные на пациентов, стремятся сделать участие в исследованиях более простым, гибким и более соответствующим реальной жизни, особенно с помощью децентрализованных клинических испытаний (ДКИ).

Почему это работает: Децентрализованные испытания снижают барьеры для пациентов. Дистанционный мониторинг, носимые устройства и мобильный сбор данных позволяют участникам принимать участие в исследованиях без частых посещений клиники. Все это приводит к расширению круга участников, получению более разнообразных данных и созданию более прочной основы для доказательств в реальном мире, отражающих эффективность терапии вне рамок контролируемых испытаний.

Как он применяется: Цифровые платформы объединяют носимые устройства, средства телемедицины и приложения для пациентов, обеспечивая непрерывный и безопасный сбор данных. В то же время четкая коммуникация играет важнейшую роль. Мобильные приложения, видеоролики и интерактивные визуальные средства помогают пациентам понять, как работает терапия и почему соблюдение (или несоблюдение) режима имеет значение. Когда сложный объясняется механизм действия В простых и наглядных терминах пациенты более вовлечены, лучше информированы и с большей вероятностью будут следовать планам лечения.

Реальные примеры из практики: кто делает это правильно?

Автоматизированное оборудование для производства вакцин заполняет и запечатывает стеклянные флаконы на конвейере в светлом, стерильном помещении фармацевтического производства.

Многие ведущие фармацевтические компании по всему миру уже применяют передовые инструменты на практике, чтобы ускорить разработку, повысить качество и ускорить воздействие на пациентов. Вот 3 ярких примера:

1. Pfizer и Moderna: ускорение разработки вакцин и лекарств

Компания Pfizer использовала цифровые инструменты в своей работе над проектом COVID-19, использование искусственного интеллекта, передовой аналитики и облачных платформ данных для ускорения анализа данных, оптимизации рабочих процессов и ускорить доставку вакцин и лечения, такого как PAXLOVID, для пациентов. Эти технологии помогли быстрее обрабатывать клинические данные и поддерживать принятие решений на всех этапах исследований, производства и распространения.

Модерна была Использование данных и искусственного интеллекта в качестве основной части своей долгосрочной стратегия открытия лекарств. Компания рассматривает технологию мРНК как платформу, которую можно распространить на многие виды лекарственных препаратов, и для поддержки этих амбиций она создает системы, интегрирующие данные и аналитику по всей линии исследований и разработок. Рассматривая данные как стратегический актив и внедряя искусственный интеллект в ранние исследовательские процессы, Moderna надеется быстрее и эффективнее выявлять перспективные терапевтические кандидаты, сокращая время на проведение экспериментов.

2. Sanofi: цифровое производство вакцин и гибкое производство

Санофи инвестирует в полностью цифровые технологии в производстве вакцин которые повышают гибкость, оперативность и эффективность производства. Его Компания Evolutive Vaccine Facility (EVF) Программа включает в себя цифровые модульные производственные площадки в Сингапуре и Франции, предназначенные для одновременного производства нескольких вакцин и быстрой адаптации к новым потребностям здравоохранения. На этих объектах планируется использовать автоматизацию, аналитику данных и взаимосвязанные системы для обеспечения быстрого производства вакцин в масштабах страны.

Санофи также внедряет искусственный интеллект и передовую аналитику во все направления исследований и разработок и цепочки поставок, используя машинное обучение и интеграцию данных для ускорения поиска информации, оптимизации производительности производства и принятия более эффективных операционных решений.

3. Novartis: организация, управляемая данными, от НИОКР до операционной деятельности

Novartis превращается в фармацевтическую компанию, ориентированную на данные, внедрение цифровых и аналитических возможностей в области исследований, разработок и не только. Компания запустила такие инициативы, как Платформа Nerve Live объединяет десятилетия оперативных данных и применяет машинное обучение для принятия решений на основе инсайтов, позволяя командам планировать, прогнозировать и оптимизировать деятельность в масштабе.

Novartis также инвестирует значительные средства в ИИ, расширенная аналитика и облачная инфраструктура Чтобы устранить разрозненность данных и в реальном времени проанализировать процессы от открытия лекарств до клинической разработки и производства.

Заключение

К 2026 году цифровая трансформация в фармацевтической отрасли будет заключаться уже не в изолированных технологиях, а в их интеграции. Она ускоряет открытие, облачные платформы объединяют глобальные команды, а передовая визуализация делает сложную науку понятной и действенной. Все вместе эти инструменты меняют способы разработки, тестирования, производства и распространения лекарств.

Но одних технологий недостаточно. Инновации создают ценность только тогда, когда они могут быть четко поняты учеными, лицами, принимающими решения, регулирующими органами и пациентами. Данные, которые остаются абстрактными или скрытыми в электронных таблицах, не могут стать основой для принятия уверенных решений. Именно здесь визуализация и моделирование играют решающую роль, превращая сложность в ясность. VOKA поддерживает команды фармацевтов на этом перекрестке данных, науки и понимания. Предлагая высокоточные 3D-визуализации, VOKA помогает преобразовать сложные фармацевтические данные в наглядные визуальные образы, которые поддерживают исследования, коммуникации и стратегические решения.

FAQ

1. Каковы ключевые преимущества цифровой трансформации в фармацевтической отрасли?

Цифровая трансформация помогает фармацевтическим компаниям работать быстрее, снижать риски и принимать более взвешенные решения. Благодаря объединению данных в рамках исследований, производства и клинических операций команды получают более четкое представление о сложных процессах. Автоматизация и аналитика сокращают ручной труд и ошибки, а визуализация и моделирование делают научные и операционные данные более понятными.

2. Как генеративный ИИ меняет процесс открытия лекарств?

Генеративный искусственный интеллект в открытии лекарств выходит за рамки анализа и переходит к проектированию. Вместо того чтобы изучать только существующие соединения, он может создавать новые молекулярные структуры на основе конкретных биологических целей и желаемых свойств. Это позволяет исследователям на ранних этапах изучить больше вариантов, сосредоточиться на наиболее перспективных кандидатах и сократить время, затрачиваемое на эксперименты методом проб и ошибок.

3. Как цифровая трансформация влияет на открытие лекарств?

Цифровая трансформация объединяет данные, модели и команды в общую цифровую среду. Для открытия лекарств это означает более быструю проверку гипотез, более эффективное использование исторических данных и более раннее понимание с помощью моделирования и искусственного интеллекта. В результате исследователи могут быстрее выявлять жизнеспособные кандидаты и с большей уверенностью переходить к лабораторным испытаниям.

4. Можно ли использовать модели VOKA для имитационного моделирования?

Да. VOKA разрабатывает 3D-модели, основанные на данных, которые выходят за рамки визуального объяснения. Эти модели могут быть адаптированы для симуляций, таких как гидродинамика, тестирование устройств и анализ сценариев, позволяя командам изучать поведение систем в различных условиях, а не просматривать фиксированную анимацию.

5. Каковы основные барьеры на пути цифровой трансформации в фармацевтике?

К общим проблемам относятся разрозненные системы данных, устаревшая инфраструктура, организационная разобщенность и сопротивление изменениям. Сложность нормативной базы и проблемы с качеством данных также могут замедлить внедрение. Преодоление этих барьеров требует четкой коммуникации, межфункционального сотрудничества и инструментов, облегчающих понимание сложных данных.

6. Какова роль доказательств реального мира (RWE) в 2026 году?

RWE играет центральную роль в понимании эффективности терапии вне контролируемых клинических испытаний. Данные, полученные с помощью носимых устройств, цифровых медицинских платформ и обычного клинического наблюдения, помогают фармацевтическим компаниям оценить эффективность лечения, безопасность и приверженность пациентов к лечению в реальных условиях. Эти данные способствуют принятию более эффективных решений при разработке, подаче регуляторных документов и долгосрочном лечении пациентов.