AWS ช่วย ไฟเซอร์ (Pfizer) เร่งการพัฒนา และการผลิตยา

AWS

อะเมซอน เว็บ เซอร์วิสเซส (Amazon Web Services : AWS) สร้างโซลูชันบนคลาวด์ ช่วยไฟเซอร์ (Pfizer) เร่งการพัฒนา และการผลิตยา…

AWS ช่วย ไฟเซอร์ (Pfizer) เร่งการพัฒนา และการผลิตยา

อะเมซอน เว็บ เซอร์วิสเซส (Amazon Web Services: AWS) บริษัทในเครือ Amazon.com, Inc. ประกาศว่า เอดับบลิวเอส กำลังทำงานร่วมกับไฟเซอร์ (Pfizer) สร้างโซลูชันบนคลาวด์ที่เป็นนวัตกรรมใหม่ที่จะช่วยปรับปรุงวิธีพัฒนา ผลิต และจัดจำหน่ายยารักษาโรคใหม่ ๆ

เพื่อการทดสอบในการวิจัยทางคลินิก (Clinical Trial) ทั้งสองบริษัทกำลังค้นหาแนวทางเพื่อความก้าวหน้าทางวิทยาการผ่านโครงการที่ถูกสร้างขึ้นมาใหม่มีชื่อว่า Pfizer Amazon Collaboration Team (PACT) ซึ่งเป็นโครงการที่มุ่งประยุกต์ใช้ความสามารถของ เอดับบลิวเอส ไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์ข้อมูล (analytics)

แมชชีนเลิร์นนิง (machine learning: ML) การประมวลผล (compute) การจัดเก็บ (storage) การรักษาความปลอดภัย (security) และคลังข้อมูลบนระบบคลาวด์ (cloud data warehousing) มาช่วยทั้งในห้องแล็บ การผลิตทางคลินิก ไปจนถึงห่วงโซ่อุปทานทางคลินิกของไฟเซอร์

ตัวอย่างเช่น เอดับบลิวเอส กำลังช่วยไฟเซอร์ปรับปรุงกระบวนการผลิตยาอย่างต่อเนื่อง โดยการนำบริการ ML ของ เอดับบลิวเอส เช่น Amazon Lookout for Equipment (บริการของ เอดับบลิวเอส สำหรับตรวจจับพฤติกรรมอุปกรณ์ที่ผิดปกติโดยการวิเคราะห์ข้อมูลเซ็นเซอร์)

มาใช้ในการบำรุงรักษาเชิงรุก (Predictive Maintenance: PdM)  ส่งผลให้ไฟเซอร์สามารถเพิ่มขยายช่วงเวลาการใช้งานสูงสุดให้กับเครื่องมืออุปกรณ์ต่าง ๆ

เช่น เครื่องหมุนเหวี่ยง เครื่องกวน เครื่องบด เครื่องเคลือบ และเครื่องควบคุมอากาศที่ใช้ในการผลิตยา ในภาพรวมความร่วมมือดังกล่าวมุ่งเน้นถึงการสนับสนุนไฟเซอร์เพื่อผลิตยาใหม่ ๆ ให้ได้อย่างรวดเร็วและเป็นที่ไว้วางใจได้มากยิ่งขึ้น รวมถึงประเมินถึงประโยชน์ต่อสุขภาพที่ผู้ป่วยอาจได้รับจากยาเหล่านั้น

“ลูกค้ากลุ่มวิทยาศาสตร์เพื่อสุขภาพชีวิตความเป็นอยู่ (Life Sciences) ของเรากำลังมองหาโอกาสในการขยายขอบเขตความชำนาญ ข้อมูลเชิงลึก และการเข้าถึงข้อมูลที่ถูกต้องในเวลาที่เหมาะสมอย่างปลอดภัยมากยิ่งขึ้น โดยมีเป้าหมายคือลดเวลา และต้นทุนในการพัฒนายา และการวิจัยทางคลินิก”

AWS

แคธริน เรนซ์ รองประธานฝ่ายพัฒนาธุรกิจ และอุตสาหกรรมของ เอดับบลิวเอส (Kathrin Renz, Vice President of Business Development and Industries at AWS) กล่าวว่า ความสามารถของระบบคลาวด์ที่หลากหลายและครอบคลุมของ เอดับบลิวเอส ช่วยสนับสนุนทีมงานของไฟเซอร์ มีวิธีการวิจัยที่ใหม่ และปลอดภัย

ในขณะที่พวกเขาพัฒนา และผลิตยา 2 ปีที่ผ่านมาได้ตอกย้ำให้โลกเห็นว่าความเร็วและความคล่องตัวนั้นเป็นสิ่งที่สำคัญมากเพียงใดในทุกขั้นตอนของการวิจัย การพัฒนา แม้กระทั่งวงจรการผลิตทางคลินิก

ในขณะที่ชีวิตมนุษย์กำลังแขวนอยู่บนเส้นด้าย เราภูมิใจที่ได้ร่วมทำงานกับไฟเซอร์ และมอบความชำนาญเฉพาะทางที่ลึกซึ้งเพื่อช่วยในการพัฒนาโซลูชันที่สามารถทำให้ชีวิตของผู้ป่วยทั่วโลกดีขึ้นได้อย่างมาก

“เป้าหมายร่วมของไฟเซอร์กับ เอดับบลิวเอส คือการเร่งกระบวนการในการค้นคว้า และพัฒนายาในระดับที่สามารถสร้างประสบการณ์ที่ดีขึ้นให้กับผู้ป่วยได้ในท้ายที่สุด ตลอดจนนำเสนอการบำบัดรักษาใหม่ ๆ สู่ตลาด เราทำงานอย่างใกล้ชิดกับผู้เชี่ยวชาญด้าน ML และการวิเคราะห์ข้อมูลของ เอดับบลิวเอส

 โดยมีจุดประสงค์คือเพื่อให้นักวิทยาศาสตร์ และนักวิจัยของเราได้รับข้อมูลเชิงลึกที่จำเป็นเพื่อนำไปสู่การค้นพบหรือความก้าวล้ำทางการแพทย์ที่จะมาเปลี่ยนแปลงชีวิตของผู้ป่วยได้”

AWS

แอนดรูว์ แมคคิลลอป รองประธานฝ่ายเภสัชศาสตร์ วิจัย พัฒนา และการแพทย์ระดับโลกของไฟเซอร์ (Andrew McKillop, Vice President of Pharmaceutical Sciences, Worldwide Research, Development, and Medical at Pfizer) กล่าวว่า

เอดับบลิวเอส กำลังทำงานร่วมกับไฟเซอร์เพื่อพัฒนาโซลูชันต้นแบบสำหรับการตรวจหา Data Points ที่ผิดปกติในแพลตฟอร์มการผลิตทางคลินิกแบบต่อเนื่องของผลิตภัณฑ์ยาสำหรับยาในรูปแบบของแข็งชนิดรับประทาน (solid, oral-dose medicines)

โซลูชันต้นแบบใช้ Amazon SageMaker (บริการของ AWS สำหรับการสร้าง ฝึกอบรม และปรับใช้โมเดล ML อย่างรวดเร็วในระบบคลาวด์และ Edge) Amazon Lookout for Equipment Amazon Lookout for Metrics (บริการของ AWS สำหรับการตรวจหาความผิดปกติในเมตริกซ์โดยอัตโนมัติ

และการระบุหาสาเหตุที่แท้จริง) และ Amazon QuickSight (บริการ Business Intelligence (BI) ที่ปรับขนาดได้ และขับเคลื่อนด้วย ML ของ เอดับบลิวเอส เพื่อการใช้งานบนระบบคลาวด์) โมเดล ML ที่ใช้ในต้นแบบสามารถแจ้งเตือนล่วงหน้าซึ่งเกิดผลบวกที่ผิดพลาด (false positives) ที่ในระดับต่ำมาก

และนำผู้ใช้ไปยังสัญญาณที่เกี่ยวข้อง เพราะฉะนั้นไฟเซอร์สามารถประมวลผลข้อมูลจากอุปกรณ์ และเซ็นเซอร์ที่เกี่ยวข้องกับการผลิต Portable Continuous Miniature and Modular (PCMM) เพื่อตรวจจับความผิดปกติที่เกิดขึ้น คาดการณ์ถึงความต้องการการซ่อมบำรุง และลดเวลาไม่พร้อมใช้งานของอุปกรณ์ที่อาจเกิดขึ้น

AWS

นอกจากนี้ นักวิทยาศาสตร์ของไฟเซอร์จะร่วมมือกับผู้เชี่ยวชาญด้านการดูแลสุขภาพและวิทยาศาสตร์เพื่อสุขภาพชีวิตความเป็นอยู่ของ เอดับบลิวเอส เพื่อสำรวจว่านักวิจัยในทีมงาน Pharmaceutical Sciences Small Molecules ของไฟเซอร์สามารถดึง และขุดหาข้อมูลจากเอกสารเก่า ๆ

โดยใช้ประโยชน์จากบริการระบบวิเคราะห์ข้อมูล และ ML ของ เอดับบลิวเอส ไฟเซอร์มีเอกสารมากมายที่เต็มไปด้วยข้อมูลที่ทรงคุณค่าจากกระบวนการพัฒนายาที่หลากหลาย เอกสารประกอบไปด้วยข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับเส้นทางเคมีสังเคราะห์ สูตรยา การทดสอบเชิงวิเคราะห์ การพัฒนาวิธีการ องค์ประกอบสูตร

แคมเปญการผลิตทางคลินิก บันทึกรุ่นผลิต (batch records) การถ่ายทอดเทคโนโลยี และงานประเภทอื่น ๆ อีกมากมาย ภายในเอกสารเหล่านี้อาจเป็นข้อมูลเชิงลึกอันทรงพลังที่สามารถนำทางให้นักวิจัยของไฟเซอร์ไปสู่ทิศทางที่ถูกต้องในการพัฒนายาใหม่ ๆ หรือการนำยาที่มีอยู่กลับมาใช้ใหม่

หากนักวิจัยสามารถระบุและเชื่อมโยงข้อมูลที่ถูกต้องได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อให้เข้าถึงข้อมูลที่ถูกต้องได้อย่างรวดเร็วและปลอดภัยในเวลาที่เหมาะสม ทีมงาน Pharmaceutical Sciences Small Molecules ของ Pfizer กำลังทำงานร่วมกับ เอดับบลิวเอส

เพื่อพัฒนาระบบต้นแบบที่สามารถดึง นำเข้า และประมวลผลข้อมูลจากเอกสารนี้โดยอัตโนมัติเพื่อช่วยในการออกแบบการทดลองในห้องแล็บ ระบบต้นแบบดังกล่าวขับเคลื่อนโดย Amazon Comprehend Medical (บริการของ เอดับบลิวเอส ด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing: NLP)

ที่ผ่านเกณฑ์ของ Health Insurance Portability and Accountability Act of 1996 (HIPAA) เพื่อดึงข้อมูลจากข้อมูลทางการแพทย์ที่ไม่มีโครงสร้าง (unstructured medical text) ได้อย่างแม่นยำและรวดเร็ว และ Amazon SageMaker และใช้ Amazon Cognito เพื่อช่วยให้การควบคุมการเข้าถึงของผู้ใช้ได้อย่างปลอดภัย

ส่วนขยาย

* บทความเรื่องนี้น่าจะเป็นประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์ในมุมมองที่น่าสนใจ 
** เขียน: ชลัมพ์ ศุภวาที (บรรณาธิการ และผู้สื่อข่าว) 
*** ขอขอบคุณภาพประกอบบางส่วนจาก N/A

สามารถกดติดตามข่าวสาร และบทความทางด้านเทคโนโลยีของเราได้ที่  www.facebook.com/itday.in.th

Itdayleadger

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.