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Les équipes de découverte de médicaments sont confrontées à des données cloisonnées et à des flux de travail manuels qui ralentissent les décisions relatives aux pipelines. Découvrez comment les structures d'un environnement scientifique connecté fonctionnent comme des connaissances prêtes pour l'IA, permettant une découverte basée sur la simulation avec une traçabilité complète de la conception à la décision.
Ce panel d'experts de Hannover Messe 2026 explore comment un fil numérique continu brise les silos, le coût réel des données déconnectées et pourquoi le moment est venu de la transformation. Découvrez comment le portefeuille élargi de Siemens, y compris Dotmatics, fournit des solutions de bout en bout pour un développement de médicaments plus rapide et plus efficace.
La découverte et le développement de médicaments structurent le travail scientifique en tant que connaissances prêtes pour l'IA dès le début. La capture continue des données, l'automatisation de laboratoire et la modélisation in silico offrent une traçabilité complète de la conception à la décision, accélérant les décisions relatives aux pipelines et apportant les thérapies aux patients plus rapidement.
Capture de données en temps réel à travers les modalités avec les structures d'automatisation de laboratoire, connaissances expérimentales à la source, faisant progresser la collaboration et faire évoluer les expériences en modèles dynamiques et réutilisables.
La modélisation multi-échelles in silico apporte double puissance numérique au début du développement, en réduisant la dépendance aux expériences physiques, en élargissant l'espace de conception, en dérisquant la sélection des candidats et en offrant des résultats plus solides, premiers chez l'homme.
Les graphiques de connaissances relient les données scientifiques et précliniques distribuées, unifiant l'intelligence pour que l'IA fasse ressortir les modèles plus rapidement, recommande les meilleures expériences et conduit à des décisions plus rapides et pleinement éclairées qui font avancer les programmes.
Découvrez comment la plateforme d'intelligence scientifique Luma de Dotmatic's et les solutions d'entreprise numériques Siemens créent un fil numérique transparent, de la découverte à la fabrication. Cette approche permet la continuité des données en temps réel, des flux de travail structurés et une exécution synchronisée pour réduire les temps de cycle, minimiser les écarts et accélérer le délai de mise sur le marché.
Siemens et Dotmatics travaillent de manière cohérente pour créer un fil numérique continu de la découverte à la fabrication. Dotmatics Luma transforme les données expérimentales en connaissances structurées et prêtes pour l'IA et le jumeau numérique Siemens et Industrial AI Fabric permettent une traçabilité en temps réel, réduisent les remaniements et accélèrent le délai de mise sur le marché des thérapies qui sauvent des vies.
Siemens Digital Process Twin a aidé Johnson & Johnson Innovative Medicine à réduire le temps et les coûts de production pharmaceutique de 35 %. À l'aide de la modélisation des processus gPROMS FormulatedProducts, Johnson & Johnson a optimisé les commutateurs de solvant avec 30 % de consommation de produits chimiques en moins. Le modèle virtuel guide la production en temps réel, réduit le fardeau expérimental et accélère le développement de l'échelle du laboratoire à la fabrication commerciale.
Les outils informatiques et l'automatisation des laboratoires rationalisent le développement de médicaments en prédisant les propriétés moléculaires, en automatisant la collecte de données et en accélérant la sélection des candidats.
Chez Johnson & Johnson, nous essayons de minimiser l'impact environnemental de nos processus de production. C'est pourquoi nous avons mis en place un projet pilote avec le Digital Process Twin de Siemens.
