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Les équipes chargées de la découverte de médicaments sont confrontées à des données cloisonnées et à des flux de travail manuels qui ralentissent les décisions relatives au pipeline. Découvrez comment les structures d'un environnement scientifique connecté fonctionnent en tant que connaissances prêtes à l'intelligence artificielle, permettant ainsi des découvertes basées sur la simulation avec une traçabilité complète, de la conception à la décision.
Ce panel d'experts de la Hannover Messe 2026 explore la manière dont un fil numérique continu permet de supprimer les silos, le coût réel des données déconnectées et les raisons pour lesquelles le moment est venu de passer à la transformation. Découvrez comment le portefeuille élargi de Siemens, y compris Dotmatics, propose 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 à l'intelligence artificielle dès le départ. La saisie continue des données, l'automatisation des laboratoires et la modélisation in silico assurent une traçabilité complète, de la conception à la décision, accélèrent les décisions relatives au pipeline et fournissent les traitements aux patients plus rapidement.
La saisie de données en temps réel selon différentes modalités grâce à l'automatisation des laboratoires structure les connaissances expérimentales à la source, améliore la collaboration et transforme les expériences en modèles dynamiques et réutilisables.
La modélisation in silico à plusieurs échelles apporte double alimentation numérique dans le développement précoce, en réduisant le recours aux expériences physiques, en élargissant l'espace de conception, en minimisant les risques liés à la sélection des candidats et en obtenant de meilleurs résultats pour l'homme.
Les graphes de connaissances relient des données scientifiques et précliniques distribuées, unifiant ainsi l'intelligence afin que l'IA fasse apparaître des modèles plus rapidement, recommande les meilleures expériences et prenne des décisions plus rapides et en toute connaissance de cause qui font avancer les programmes.
Découvrez comment la plateforme d'intelligence scientifique Luma de Dotmatics et les solutions numériques d'entreprise Siemens créent un flux numérique fluide, 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 afin de réduire les temps de cycle, de minimiser les écarts et d'accélérer les délais de mise sur le marché.
Siemens et Dotmatics travaillent en étroite collaboration pour créer un fil numérique continu, de la découverte à la fabrication. Dotmatics Luma transforme les données expérimentales en connaissances structurées adaptées à l'IA, tandis que le jumeau numérique Siemens et Industrial AI Fabric permettent une traçabilité en temps réel, réduisent les retouches et accélèrent les délais de mise sur le marché des thérapies vitales.
Siemens Digital Process Twin a aidé Johnson & Johnson Innovative Medicine à réduire les délais et les coûts de production des produits pharmaceutiques de 35 %. À l'aide de la modélisation des processus GProms FormulatedProducts, Johnson & Johnson a optimisé les commutateurs à solvant en consommant 30 % de produits chimiques en moins. Le modèle virtuel guide la production en temps réel, réduit la charge expérimentale et accélère le développement, du laboratoire à la fabrication commerciale.
Les outils informatiques et l'automatisation des laboratoires rationalisent le développement des 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.
