Abstrakt

Kritische Bewertung der Auswirkungen von Big Data auf die Arzneimittelentwicklungsphase: Eine Literaturübersicht

John Raymond

Die Arzneimittelproduktion ist zu einem teuren und zeitaufwändigen Verfahren mit unglaublich schlechter Erfolgsrate geworden und berücksichtigt nicht die Unterschiede zwischen Menschen in Bezug auf Arzneimittelreaktionen und Toxizität. Im letzten Jahrzehnt hat sich eine neue „Big Data“-Methode, die sich auf die Weiterentwicklung elektronischer Ressourcen für chemische Verbindungen, Genotypmarker von Erkrankungen, Betriebsergebnisse und klinisches Wissen über kreuzgenetische Anomalien und toxische Wirkungen konzentriert, exponentiell entwickelt. Dieser Paradigmenwechsel hat die systematische, durchsatzstarke und schnelle Erkennung neuer Medikamente oder recycelter Indikatoren etablierter Medikamente für infektiöse molekulare Anomalien ermöglicht, die für jeden Patienten einzigartig sind. Die zunehmende Einbindung von Big Data aus der Welt der digitalen Technologie und den Sektoren interaktiver genetischer Tests hat es einfacher gemacht, maßgeschneiderte Präzisionsmedizin zu erhalten. Die Qualitätssicherung (QA) ist im Pharmasektor von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass pharmazeutische Produkte nach einem sicheren und einheitlichen Standard hergestellt werden. QA ist ein weit gefasster Begriff, der sich auf alles bezieht, was die Qualität eines Arzneimittels während seiner Forschungs-, Entwicklungs-, Herstellungs- und Vertriebsphasen beeinflussen kann. QA-Spezialisten sind für die Implementierung einer Vielzahl von Methoden verantwortlich, die zur Gewährleistung der Qualität eines Arzneimittels beitragen.