TileDB首席执行官Stavros Papadopoulos在接受《制药执行官》采访时，讨论了现代数据库在处理生命科学数据方面面临的挑战，这些挑战限制了科学发现的进步。
《制药执行官》：药物和医疗设备的价格和可及性是一个多大的问题？
Stavros Papadopoulos：药物和医疗设备的价格和可及性是一个非常重要的问题。最近的一份报告指出，从2022年到2023年，近2000种药物的价格上涨速度超过了通货膨胀率，平均涨幅为15.2%。因此，近30%的美国人表示由于高昂的药价而未能按处方服用药物。
要应对这些价格上涨——最终解决药物不依从的问题——关键在于加快药物开发周期并提高成本效益。这通常意味着利用数据和人工智能（AI）来发现新药，降低失败率，并减少创新成本。在这个意义上，行业需要的是不分散且适用于前沿生物制药数据的数据和AI方法，这些数据通常是新颖的、庞大的、多样化的和复杂的，但又极其有价值，例如基因组学、转录组学和影像数据。
当数据成为竞争优势时，一个适合特定用途的解决方案可以支持这些前沿数据类型，并实现无缝和安全的合作，结果是降低了软件许可费用；简化了基础设施，减少了生物制药团队的数据工程负担，使他们可以专注于更具投资回报的创新。最终，这有助于在市场上推动更好的价格。
《制药执行官》：数字化转型预计会产生多大影响？
Papadopoulos：数据对于数字化转型至关重要。它有助于提高运营效率，促进创新，并使生命科学组织能够做出战略性且有影响力的决策。数字化转型已经是当今制药行业的重要组成部分。数据是关键货币，生命科学组织正在寻找更好的方法来管理、分析和最大化其数据的使用，以解决重大问题。
如今，生物制药公司的数据往往分散在多个团队和地区，并因软件或治理和数据主权要求而孤立。将所有这些数据有意义地整合在一起是当前数字化转型团队的重要任务。例如，癌症药物发现平台整合了基因组、临床表型、分子和免疫学数据。正如我们所提到的，传统数据库在处理这种复杂性方面存在局限，需要大量的工程努力和成本。
TileDB正在帮助生命科学团队加速有效利用更多数据的进程。以Rady儿童基因医学研究所（RCIGM）及其BeginNGS项目为例，在快速新生儿基因组测序领域，通过利用来自英国生物银行和墨西哥城前瞻性研究的大规模基因组数据，BeginNGS团队现在可以识别并去除BeginNGS筛查中的假阳性基因变异。RCIGM现在可以将受影响新生儿的假阳性率从97%降至3%，从而大幅减少焦虑的家庭。
《制药执行官》：制药行业研发中有哪些趋势？
Papadopoulos：生物制药团队希望利用他们积累的所有数据，实施AI并创造奇迹。我们完全理解伴随AI项目的“闪亮新宠”综合症，但目前我们鼓励一种“逆向趋势”——即组织在拥有稳健的数据管理基础设施之前，应暂缓采用和实施AI。如果没有全面的数据编目、结构化、协作和分析能力，AI部署只会加剧现有的混乱。
生命科学组织意识到在许多情况下，他们必须从头开始——构建统一、安全且可发现的数据生态系统，或受信任的研究环境，然后再考虑AI。在许多情况下，需要重新思考数据基础设施，特别是解决遗留系统的技术债务。
《制药执行官》：不断变化的客户期望如何影响战略？
Papadopoulos：如今的医疗保健行业围绕患者展开，他们对特定药物（包括用于治疗罕见或复杂疾病的特药）的需求不断增加。这是精准医学的关键要素，随着患者及其医生越来越多地要求个性化药物和治疗方案，生命科学组织面临着巨大的压力，必须快速、安全且经济高效地将新药推向市场。
AI当然可以在满足这些需求方面发挥重要作用，但我们鼓励制药公司首先退一步，确保他们的数据基础设施非常稳固。他们逐渐认识到，如果没有结构化的系统进行查询，无论多少AI都不会产生有意义的见解。只有当组织内部化这一信息，并积极采取措施完善其数据策略时，AI才能从炒作转变为真正的创新驱动力。
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