.jpg?auto=format%2Ccompress&w=1024&h=360&fit=crop&crop=faces%2Cedges&q=60)
Lægemiddelopdagelsesteams står over for isolerede data og manuelle arbejdsgange, der bremser beslutninger i pipelinen. Lær, hvordan et forbundet videnskabeligt miljøstrukturer fungerer som AI-klar viden, hvilket muliggør simuleringsdrevet opdagelse med fuld sporbarhed fra design til beslutning.
Dette ekspertpanel fra Hannover Messe 2026 undersøger, hvordan en kontinuerlig digital tråd nedbryder siloer, de sande omkostninger ved frakoblede data, og hvorfor det nu er tid til transformation. Lær hvordan Siemens udvidede portefølje, herunder Dotmatics, leverer end-to-end-løsninger til hurtigere og mere effektiv lægemiddeludvikling.
Lægemiddelopdagelse og -udvikling strukturerer videnskabeligt arbejde som AI-klar viden fra starten. Kontinuerlig datafangst, laboratorieautomatisering og in silico-modellering giver fuld sporbarhed fra design til beslutning, fremskynder pipeline-beslutninger og bringer behandlinger hurtigere til patienterne.
Datafangst i realtid på tværs af modaliteter med laboratorieautomatisering strukturerer eksperimentel viden ved kilden, fremmer samarbejde og udvikler eksperimenter til dynamiske, genanvendelige modeller.
Multiskala i silico-modellering bringer digital tvillingekraft ind i tidlig udvikling, reducere afhængigheden af fysiske eksperimenter, udvide designrummet, håne kandidatudvælgelsen og levere stærkere første-i-menneskelige resultater.
Videngrafer forbinder distribuerede videnskabelige og prækliniske data og forener intelligens, så AI fremviser mønstre hurtigere, anbefaler næstbedste eksperimenter og driver hurtigere, fuldt informerede beslutninger, der fremmer programmer.
Lær hvordan Dotmatics' Luma videnskabelig intelligensplatform og Siemens digitale virksomhedsløsninger skaber en sømløs digital tråd fra opdagelse til fremstilling. Denne tilgang muliggør datakontinuitet i realtid, strukturerede arbejdsgange og synkroniseret udførelse for at reducere cyklustider, minimere afvigelser og fremskynde time-to-market.
Siemens og Dotmatics arbejder sammenhængende for at skabe en kontinuerlig digital tråd fra opdagelse til fremstilling. Dotmatics Luma forvandler eksperimentelle data til struktureret, AI-klar viden, og Siemens digitale tvilling og Industrial AI Fabric muliggør sporbarhed i realtid, reducerer omarbejdning og fremskynder time-to-market for livreddende terapier.
Siemens Digital Process Twin hjalp Johnson & Johnson Innovative Medicine med at reducere lægemiddelproduktionstiden og omkostningerne med 35%. Ved hjælp af GPROMs formulatedProducts-procesmodellering optimerede Johnson & Johnson opløsningsmiddelswitche med 30% mindre kemikalieforbrug. Den virtuelle model styrer produktionen i realtid, reducerer eksperimentel byrde og fremskynder udviklingen fra laboratorieskala til kommerciel produktion.
Beregningsværktøjer og laboratorieautomatisering strømliner lægemiddeludvikling ved at forudsige molekylære egenskaber, automatisere dataindsamling og fremskynde kandidatudvælgelse.
Hos Johnson & Johnson forsøger vi at minimere miljøpåvirkningen af vores produktionsprocesser. Derfor startede vi et pilotprojekt med Digital Process Twin fra Siemens.
