Lee Harland 博士，SciBite（Elsevier 旗下公司）創始人兼首席科學官。
蓋蒂
在過去的十年中，技術徹底改變了生命科學。在藥物發現週期的每個階段，我們都看到了能夠增強科學家並帶來更快突破的技術的出現。
全球大流行進一步突出了我們現在可以實現的目標。人工智能通過處理大量臨床和患者數據來幫助科學，以加速對新疫苗和療法的研究。在實驗室中，儀器和機器人技術的創新正在使實驗自動化——使它們更快、更便宜、更具可重複性。在臨床開發中，傳感器和可穿戴技術正在通過啟用遠程數據收集和患者監測來改變試驗的進行方式。
對於科學家來說，所有這些數字驅動的轉型意味著他們必須快速調整。學習新技能、處理新數據流並擁抱變化。對於製藥企業的領導者來說，挑戰有所不同，但同樣緊迫。他們決定在哪些技術和解決方案上花費寶貴的研發預算，以及何時投資。儘管變化速度如此之快，製藥業CEO 和CTO 必須以很快的速度掌握新技術，但在接下來的12 到18 個月內，還會有更多的顛覆。
讓我們看看四種最有前途的顛覆性技術。
量子計算
自1994 年以來，隨著對該領域的興趣持續增長，量子計算研究穩步增長，發表論文超過48,000 篇。量子計算是一個高風險、高回報的領域，一些國家已經處於領先地位； 發表量最高的10個機構分別位於中國、法國、加拿大、美國、英國和新加坡。最近，谷歌在蛋白質折疊方面的量子驅動AlphaFold 突破突顯了量子計算加速藥物研究的潛力。
越來越多的用例正在出現，非營利組織Pistoia Alliance Quantum Computing Community of Interest 等行業協作計劃正在努力最大限度地發揮量子計算對生命科學的積極影響。
區塊鏈
儘管區塊鏈目前更常與加密貨幣和NFT 相關聯，但分佈式賬本技術中內置的交易的內在信任和不變性在整個生命科學和製藥生態系統中具有一些潛在的強大用例。區塊鏈在藥品中的一個應用是提供可審計且安全的供應鏈。
這將使藥物、成分和物質可追溯，並更好地確保來源，這對於保護患者安全和確保進入流通的藥物質量至關重要。這也可以應用於保護和共享敏感的研究和患者數據，允許臨床數據用於更有效的研究，同時控制訪問和隱私。儘管區塊鏈技術已有十多年的歷史，但它仍處於起步階段，並繼續發展以解決當前的一些限制。
3D打印
也稱為增材製造，3D 打印用於製造從珠寶到鞋子再到汽車零件的所有物品。在像製藥這樣受到嚴格監管的行業，進展必然較慢，但3D 打印在極大改善患者護理方面的潛力正在顯現——從打印療法和新醫療設備到用於移植的新器官。推動興趣的主要趨勢之一是向精準醫學的轉變。
醫生和患者越來越多地尋找更加個性化的治療方法，這正是3D 打印可以提供幫助的地方。增材製造打開了按需生產藥物的大門，這些藥物具有根據個體患者精心定制的質量——例如個性化劑量和藥物組合，具有特定尺寸和特定釋放特性。
自然語言處理
幾乎可以肯定的是，在這個列表中，生成式預訓練Transformer 3 (GPT3) 將是大多數讀者不太可能聽說過的一項技術。然而，它有可能徹底顛覆生命科學領域（以及其他幾個領域，如金融和製造業）的運作方式。
GPT3 是一種神經網絡——一種人工智能驅動的語言模型，它使用深度學習來模仿人類語音和文本。在Twitter 上，一位早期評測者說這就像“看到未來”。它可以按需編寫任何內容，從歌曲到文章再到代碼行。研究發現，GPT 模型在推理方面可以“超越人類水平的表現”，以回答複雜的問題並連接細微的想法。它的應用有很多可能性——從加速藥物發現和開發到為患者提供醫療聊天機器人。
數據將支撐成功。
這四項創新將要求科學家發展新技能並對新的工作方式持開放態度。但至關重要的是，它們還需要公司轉變數據科學戰略。
任何形式的新技術——從分佈式賬本到神經網絡——的成功都將取決於製藥公司管理數據的能力。關鍵是讓它“機器就緒”。組織需要對數據源進行分離、標準化和協調，以將不穩定的文本和圖像轉換為豐富、註釋和機器可讀的數據。當這些數據“輸入”算法、分析系統和計算模型時，結果會更加準確和可靠。
為了真正實現任何技術的好處並保持其競爭優勢，製藥業CEO 和CTO 首先需要投資於更好的數據管理。無論採用何種總體技術，乾淨、機器就緒的數據將成為支撐成功的一個共同主線。公司現在在數據管理上投入多少將決定他們的未來。
福布斯技術委員會是一個面向世界級CIO、CTO 和技術高管的僅限邀請的社區。我有資格嗎？
資訊來源：由0x資訊編譯自FORBES。版權歸作者所有，未經許可，不得轉載
0X簡體中文版：四項技術將顛覆生命科學——以及製藥公司如何做好準備
