医薬品の開発方法を変える方法
ハノーバーメッセ2026のこの専門家パネルは、継続的なデジタルスレッドがどのようにサイロを解消するか、分断されたデータの真のコスト、そしてなぜ今が変革の時なのかを探ります。ドットマティクスを含むシーメンスの幅広いポートフォリオが、より迅速で効率的な医薬品開発のためのエンドツーエンドのソリューションをどのように提供しているかをご覧ください。
ハノーバーメッセ2026のこの専門家パネルは、継続的なデジタルスレッドがどのようにサイロを解消するか、分断されたデータの真のコスト、そしてなぜ今が変革の時なのかを探ります。ドットマティクスを含むシーメンスの幅広いポートフォリオが、より迅速で効率的な医薬品開発のためのエンドツーエンドのソリューションをどのように提供しているかをご覧ください。
創薬と開発では、科学研究は最初からAI対応の知識として成り立っています。継続的なデータ収集、ラボオートメーション、インシリコモデリングにより、設計から決定までの完全なトレーサビリティが可能になり、パイプラインの決定が迅速になり、治療を患者に迅速に提供できます。
ラボオートメーションは、実験知識をソース側で構築し、さまざまなモダリティをリアルタイムで収集し、コラボレーションを促進し、実験を動的で再利用可能なモデルに進化させます。
マルチスケール・イン・シリコモデリングがもたらすのは デジタルツインパワー 開発の初期段階に進め、物理実験への依存を減らし、設計空間を拡大し、候補者選択のリスクを軽減し、より強力な人間優先の結果を実現します。
ナレッジグラフは、分散した科学データと前臨床データを結びつけてインテリジェンスを統合することで、AIがパターンをより早く明らかにし、次善の実験を推奨し、十分な情報に基づいた意思決定を迅速に行い、プログラムを前進させます。
ドットマティクスのLumaサイエンティフィック・インテリジェンス・プラットフォームとSiemens スのデジタル・エンタープライズ・ソリューションが、発見から製造までのシームレスなデジタル・スレッドをどのように作り出すかを学びましょう。このアプローチにより、リアルタイムのデータ継続性、構造化されたワークフロー、同期実行が可能になり、サイクルタイムが短縮され、偏差が最小限に抑えられ、市場投入までの時間が短縮されます。

Siemens ドットマティクスは協力して、発見から製造までの継続的なデジタルスレッドを構築しています。Dotmatics Lumaは実験データを構造化されたAI対応の知識に変換し、Siemens デジタルツインとIndustrial AI Fabricはリアルタイムのトレーサビリティを可能にし、やり直しを減らし、命を救う治療法の市場投入までの時間を短縮します。

Siemens Digital Process Twin により、ジョンソン・エンド・ジョンソン・イノベーティブ・メディシンは医薬品の製造時間とコストを 35% 削減しました。ジョンソン・エンド・ジョンソンは、gPROMS FormulatedProducts tsプロセスモデリングを使用して、化学物質の消費量を30%削減して溶媒スイッチを最適化しました。仮想モデルは生産をリアルタイムでガイドし、実験の負担を軽減し、実験室規模から商業生産までの開発を加速します。

計算ツールとラボオートメーションは、分子特性を予測し、データ収集を自動化し、候補選択を迅速化することで、医薬品開発を合理化します。
ジョンソン・エンド・ジョンソンでは、生産プロセスによる環境への影響を最小限に抑えるよう努めています。だからこそ、私たちはSiemens Digital Process Twin を使ってパイロットプロジェクトを立ち上げました。