Unsere Pfizer-Fallstudie erneut betrachten: Wichtige Erkenntnisse

In der Welt der synthetischen organischen Chemie ist der Prozess der Planung, wie neue Materialien geschaffen werden können, entscheidend und hängt traditionell stark vom Intellekt und der Kreativität des Menschen ab. Dieser Prozess, bekannt als retrosynthetische Analyse, beinhaltet das Zurückarbeiten von einem gewünschten Komplex, um den besten Syntheseweg zu bestimmen. Obwohl Chemiker diese Technik schon lange anwenden und kollaborative Diskussionen oder Brainstorming-Sitzungen nutzen, bleibt dies eine komplexe Aufgabe, die mit Herausforderungen behaftet ist. Die Begrenzungen der menschlichen Fähigkeit, große Datenmengen zu verwalten, können Verzerrungen und Ineffizienzen bei der Auswahl des optimalen Synthesewegs einführen.

Die jüngsten Fortschritte in der digitalen Technologie, insbesondere im Pharmasektor, verändern diesen traditionellen Ansatz. Die Entwicklung innovativer digitaler Werkzeuge beschleunigt den Planungsprozess und bietet kollaborativere und objektivere Plattformen für eine bessere Entscheidungsfindung. Dies wird am Beispiel von Pfizer und dessen Nutzung bei der Synthese von Lotiglipron [https://doi.org/10.1039/D4DD00120F] veranschaulicht, einem Arzneimittel, das derzeit in der Entwicklung ist. Die Integration digitaler Lösungen zielt darauf ab, das kollektive Wissen der Wissenschaftler effektiver zu erfassen und zu nutzen, die Abhängigkeit vom individuellen menschlichen Aufwand zu verringern und unbewusste Verzerrungen zu mindern.

Der Prozess beginnt mit der Erfassung von anfänglichen Ideen der Chemiker durch benutzerfreundliche digitale Schnittstellen. Diese Ideen werden durch anspruchsvolle Algorithmen angereichert und transformiert, bevor sie in einem zentralisierten System gespeichert werden. Im Fall von Pfizer ermöglichte das System die kontinuierliche Aktualisierung der Daten, indem neue Ideen hinzugefügt und miteinander verknüpft wurden, wodurch sichergestellt wurde, dass die Wissensdatenbank wuchs und aktuell sowie vollständig blieb.

Figure 1: Research article published by Digital Discovery (RSC 2024), available here.

Eines der wichtigsten digitalen Werkzeuge in diesem Vorhaben ist ASKCOS, eine auf maschinellem Lernen basierende Software, die vom Konsortium Machine Learning for Pharmaceutical Discovery and Synthesis (MLPDS) entwickelt wurde. ASKCOS hilft, potenzielle Synthesewege zu generieren, indem es eine Vielzahl von chemischen Daten verarbeitet. Obwohl dieses Tool wertvolle Einblicke bietet, ist es nicht ohne Einschränkungen. Für komplexe Moleküle wie Lotiglipron, die komplexe Umwandlungen und spezifische chemische Bedingungen erfordern, müssen die Vorhersagen der Software oft manuell verfeinert werden, um die praktische Umsetzbarkeit sicherzustellen. Die Herausforderung besteht darin, weniger relevante Vorschläge herauszufiltern und sich auf die vielversprechendsten Wege zu konzentrieren.

In der Praxis ist es entscheidend, menschliches Wissen mit den von Algorithmen generierten Daten zu integrieren. Im Fall von Lotiglipron von Pfizer kombinierte das Team manuell ausgewählte Routen mit denen, die von ASKCOS vorgeschlagen wurden, was zu einer breiteren Gruppe von Ideen führte. Dieser hybride Ansatz zielt darauf ab, sowohl die Stärken der menschlichen Kreativität als auch die Rechenleistung zu nutzen. Die Effektivität dieser Algorithmen hängt jedoch stark von der Qualität und dem Umfang der Daten ab, mit denen sie trainiert werden. Die aktuellen Datenquellen, wie die Literatur und Patentdatenbanken, enthalten oft Verzerrungen und unvollständige Informationen, was die Zuverlässigkeit der Vorhersagen beeinträchtigen kann.

Letztendlich besteht das Ziel darin, den Syntheseplanungsprozess zu verfeinern, indem traditionelles Fachwissen mit modernen digitalen Werkzeugen kombiniert wird. Mit den Fortschritten in diesem Bereich verspricht die fortlaufende Integration solcher Technologien, die Effizienz und Genauigkeit bei der Entwicklung neuer Verbindungen zu verbessern. Für Pfizer und ähnliche Organisationen bedeutet dies robustere und innovativere Ansätze in der pharmazeutischen Entwicklung, die den Weg für effektivere Behandlungen und Durchbrüche in der Medizin ebnen.

Optimierung der geschäftlichen Effizienz, der Umweltverträglichkeit und der Förderung der Zusammenarbeit

Die im Studium beschriebene Strategie stellt einen innovativen Ansatz zur Optimierung von Synthesewegen dar, indem sie mehrere, oft widersprüchliche Prioritäten in Einklang bringt. Diese Methode verspricht, die Industrie zu revolutionieren, indem sie eine kostengünstigere Produktion ermöglicht und die Entwicklung neuer Medikamente beschleunigt. Durch die Integration umfassenderer Maßnahmen zur Kontrolle von Verunreinigungen während des Designprozesses spricht der vorgeschlagene Ansatz eine der strengen regulatorischen Anforderungen der Industrie an und stellt sicher, dass unerwünschte Verbindungen während der gesamten Synthese kontrolliert bleiben. Darüber hinaus stimmt diese Strategie mit den Umweltzielen überein, indem sie Überlegungen wie chemische Risiken, Abfallminimierung und Energieverbrauch einbezieht, was die Prozesse möglicherweise in Richtung Netto-Null-Emissionen lenken und die Gesamtkosten der Produktion senken könnte.

Der Ansatz bietet auch signifikante Verbesserungen bei der Kostenschätzung und der betrieblichen Effizienz. Durch die Integration von Echtzeitpreisdaten für Rohstoffe in den Syntheseplanungsprozess können prädiktive Algorithmen genauere Kostenschätzungen liefern, was eine bessere finanzielle Planung und Optimierung der Produktionswege ermöglicht. Diese datengestützte Sichtweise kann rentable Alternativen aufdecken, die andernfalls übersehen werden könnten. Darüber hinaus unterstützt der Ansatz die Modularisierung von pharmazeutischen Operationen, sodass Unternehmen effizient mit Forschungsorganisationen, Universitäten und anderen Partnern durch den kontrollierten Austausch von Datenfragmenten zusammenarbeiten können. Diese Methode verbessert die Datenübertragung und -integration zwischen verschiedenen Entitäten, schließt Wissenslücken und verbessert die Gesamt­effizienz der chemischen Prozessentwicklung.

Unsere Plattform Kann Die Art Und Weise, Wie Sie Chemie Denken, Transformieren

Unsere Plattform integriert die im Fall von Pfizer hervorgehobenen Prinzipien und bietet eine umfassende digitale Lösung, die die Planung von synthetischen Routen in einen effizienteren, kollaborativeren und objektiveren Prozess verwandelt. Durch den Einsatz fortschrittlicher maschineller Lernalgorithmen, ähnlich wie ASKCOS, verarbeitet unsere Plattform große Datenmengen, um optimale Routen vorzuschlagen. Dies hilft, die intellektuelle Belastung der Nutzer zu reduzieren und verzerrungen sowie Ineffizienzen bereits zu Beginn des Prozesses zu minimieren.

Wir bieten eine benutzerfreundliche Schnittstelle zur Erfassung erster Ideen. Durch ausgeklügelte Algorithmen wird sichergestellt, dass jeder Beitrag zentral gespeichert wird und die Daten kontinuierlich auf dem neuesten Stand gehalten werden. Dies ermöglicht eine reibungslose Zusammenarbeit zwischen Wissenschaftlern und fördert innovative Synthesestrategien. Die Fähigkeit unserer Plattform, Echtzeitdaten zu integrieren, einschließlich Kosten und Überlegungen zum Umwelteinfluss, ist mit den regulatorischen und Nachhaltigkeitszielen der Branche abgestimmt.

Durch die Modularisierung der Abläufe und die Erleichterung des Datenaustauschs verbessert unsere Plattform die Gesamteffizienz und unterstützt die innovative chemische Entwicklung. Darüber hinaus ist es nicht erforderlich, Ihre digitale Infrastruktur anzupassen, um sie zu integrieren. Unsere Plattform kann in Ihren Einrichtungen implementiert werden und verbindet sich nahtlos mit all Ihren Systemen.