案例｜利用BIOVIA Pipeline Pilot简化小分子药物研发工作
▲案例｜利用BIOVIA Pipeline Pilot简化小分子药物研发工作
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案例导读：
今天给大家分享的案例中的客户是世界上最大的医药生产商之一，拥有多元化的全球研究团队和生产基地网络。他们的目标是研究、开发和生产多样化的药品、疫苗和消费者保健产品。他们不断地在采用新的方法来提高他们的研发能力，提高他们的研发生产力和效率，并帮助他们解决一些复杂的药物化学中的问题。
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面临的挑战
管理企业小分子组合库的技术和操作上的复杂性，使选择新的药物线索变得缓慢，而且费用过高。
类药物分子的发展空间是巨大的，确定新的先导化合物的起始点，仍然是整个生命科学行业药物化学家们面临的一个关键性挑战。这些候选化合物必须满足许多关键参数，比如从大小到可合成性到安全性。组合化学使制药公司能够创建相关化合物的虚拟库，帮助研究人员缩小研究范围，将重点放在最适合他们需求的化合物上。
此前，这个BIOVIA的客户聘请了一个庞大的医药和计算化学家团队来管理他们的组合库，其中包含了成千上万个独特的实体。为了捕捉最新的监管要求和研发战略变化，该组合库需要经常更新。因此，管理团队需要评估来自不同供应商的数百万种化合物，并对它们进行筛选，来找到符合公司所需要的规格。为了确保候选化合物满足研究人员的需求，客户对可能购买的新化合物保持了一个高度选择性的三个阶段的流程。他们的工作重点是通过各种商业目标（例如：成本）和特定的物理化学描述符来筛选候选化合物。而且这个过程每年都会重复。
然而，在这些商业和科学目标之间保持适当的平衡，往往导致筛选需要多次运行。这些失败的筛选导致了满足最后期限和成本效益的压力增加，降低了生产力，增加了分析中的错误风险。结果是，管理化合物库每年给该客户带来数千万美元的损失。为了解决这个问题，公司领导层决定探索新方法，将流程中劳动密集型、非增值的步骤自动化，以简化化合物库的选择。
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解决方案
使用BIOVIA Pipeline Pilot，实现自动化候选药物筛选。
BIOVIA Pipeline Pilot为客户的高通量筛选过程提供了工具，将大量的各种化合物和受控物质的数据进行了分类整理。Pipeline Pilot使该客户能够根据各种参数，包括所需的理化性质、分子的复杂性和合成成本等，实现他们对化合物集 合的存档管理。
通过在BIOVIA Pipeline Pilot中开发一个将历史筛选数据参数化的数学模型，该客户能够（基于特定的目标和可能的化合物组）在大量的化合物库中确定哪种化合物会带来最大的回报。他们能够更轻松地管理其外部公司的供应链。通过在Pipeline Pilot中创建的过滤器和缓存，该团队已经消除了他们采集过程和化合物收集中的错误。通过减轻这些过程中经常出现的困难，他们阻止了员工流失，并简化了流程。根据一位团队成员的说法，“这完全拯救了他们的大脑”。
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方案实施结果
- 自动化并加强了确定化合物的交互过程
- 化合物库增加55%，同时整体运营成本降低50%以上
- 高效和有效地获得化学化合物筛选数据
BIOVIA Pipeline Pilot帮助客户建立了有效的协议，简化了他们的化学合成物收集过程。除了降低整体运营成本外，他们还能克服自动化设施中的许多瓶颈，最终完全改变了他们的流程范围。
借助于这一方法，他们不仅能够将他们的组合库里面的化合物数量增加了55%，还降低了50%以上的维护成本。今天这个BIOVIA客户工作的团队，可以高效地访问高通量的筛选数据，以及自动化和增强化合物收集流程。这有助于他们对化合物收集过程同步、持续的跟踪。
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