药物研发处于医药产业核心环节，当前大多药物研发流程及数据仍依赖人工管理，缺乏可视化和标准化手段，面对传统药物研发的诸多风险难以招架，我们亟需探索药物研发数智化发展新路径，企业该如何推动数智化药物研发转型加速？
传统的药物研发过程耗时费力。数智化药物研发利用大数据、人工智能和机器学习等先进技术，可以加速药物发现，降低新药面世时间和资源成本，高效获取及管理数据，为内部管理和外部营销提供数据支撑，优化组织结构和工作流程，打造卓越的管理体系。制药行业一直在数智化领域谨慎地观望或者小规模探索，全球有60多家初创公司正在利用数智化技术实现早研、临床前、以及传统的时间和资源密集型实验过程的现代化。从成立以数字健康为重点的企业风险投资集团，到与人工智能初创公司合作，全球数智化，正在炽热发生，勇于自我变革，才能在这场没有硝烟的战争下存活。
图1：60多家初创公司打造数智化药物开发未来
（来源：CBINSIGHTS）
数智化将帮助科学家更专注于企业业务链中创意性强的工作，赋能企业创智型活动。
目前企业数智化的核心是电子实验记录本（ELN）和AI引爆模拟计算。
一、电子实验记录本（ELN），让科学变得简单
科学研究是一个复杂而繁琐的过程，传统的实验记录本往往使科学家们陷入繁重的纸质记录和整理工作中。且科学家们的发现需要分享，知识需要传播，如果完全封闭，则他们的研究结果对科学界产生不了任何价值。而随着数智化技术进入实验室，科学记录让科学简单起来。
电子实验记录本正是一种简化科学记录的利器和管理工具，使得电子数据可长期存储、易于复用，跨平台使用，保证记录的合规性，提供IP保护等等。且越来越多的实验仪器均采用计算机作为工作站，结果也均采用数字化的形式而存储。这让研究者们可以方便快捷的查询、共享、备份、访问数据，进行交流与合作。
图2：电子实验记录本（ELN）
（来源：CBINSIGHTS）
二、AI引爆模拟计算，意义不止于药物发现
在NLP、CV等领域的成功表明AI是强大的数据处理和模型训练的计算工具。在制药领域，当讲到AI制药这个概念，好像AI单独解决了药物发现这个问题，其实AI计算模拟远不止如此，例如：
1.药物发现和设计：AI计算模拟可以通过使用机器学习和深度学习算法，对大规模的化合物数据库进行筛选和优化，以寻找具有潜在药物活性的候选化合物，同时还可以预测化合物的药物性质和相互作用。例如BIOVIA Discovery Studio (DS)是一个功能强大的软件平台，它可以利用数据驱动的方法进行虚拟筛选和分子对接，预测药物分子的性质和优化药物设计。通过使用DS，研发人员可以更高效地进行药物研发，加快新药物的发现和开发过程。
2.预测药物安全性:AI计算模拟可以模拟药物在体内的代谢途径、药代动力学参数和剂量优化，帮助研究人员预测药物的药效和安全性。
3.评估药物风险:AI计算模拟通过分析大量的临床和生物信息数据，可以识别药物副作用和评估药物的安全性风险。
总之，AI计算模拟可以整合和分析大量的生物医学数据，揭示新的药物靶点、疾病机制和治疗策略，发现新的关联和知识。
数智化技术不仅可以在药物研发阶段帮助企业保持核心竞争力，同时也可以提升药物生产阶段的合规性，确保生产质量。
BIOVIA ONE Lab 电子批次记录(eBR)：记录和跟踪生产过程中的工艺参数、使用的原料和设备以及质量检测结果等数据，确保每批药品生产都按照现行药品生产质量管理规范正确执行。
BIOVIA ONE Lab 分析方法执行：帮助分析实验室在样品管理、分析测试、结果分析和报告生成等方面提升数据的安全性和可靠性。
BIOVIA CISPro库存管理系统：可准确、实时跟踪和报告库存信息，提高库存管理效率，避免不必要的成本浪费。
