製薬業界におけるビッグデータの役割とは？

医薬品研究、臨床試験、さらには医薬品の販売やマーケティングとビッグデータ、これらの間にはどのような関連があるのでしょうか？これらには実に多くの関りがあります。今日の製薬業界の発展、さらには新薬の登場には多くの要素が関わっており、最も効果的な医薬ソリューションを最もタイムリーに世に送り出すため、製薬業界におけるビッグデータの活用は不可欠なものとなっています。Allerin（アレリン）社によると、製薬業界とヘルスケア業界の投資家たちはすでに約47億ドルをこのビッグデータの活用に投資したとされています。製薬業界の複数の特定分野において、ビッグデータは重要な役割を果たしています。

研究開発

研究開発は通常、新製品を開発したり既存の製品を改良したりするための最初のステップです。このプロセスのこの段階は多くの場合、新薬の開発、試験、マーケティングを繰り返しながら進められます。
Toptal（トプタル）社によると、医薬品の研究開発は通常、非常に長いプロセスであり、新薬を市場に出すまでには20億ドル以上の費用、10年以上の時間がかかることもあります。

ビッグデータの活用によってこの開発プロセスの効率が増し、新薬開発にかかるコストと時間の大幅な減少につなげることができます。研究開発の段階では、研究者はさまざまなデータセットをつなぎ合わせることができ、ビッグデータを用いることで、研究者は開発の「全体像」を把握することが可能になります。薬剤の可能性についての新たな洞察も理解できるでしょう。これは、研究者、科学者、業界のリーダーなど関係者全員がアクセスできるデータが存在することによって可能になります。開発の時間枠を短縮しコストを節約することで、人命を救う治療薬をより早く市場へ投入することができるでしょう。

新薬開発

新薬開発は、新薬が市場に出回るプロセスは、特に時間のかかるステップです。この創薬プロセスをスピードアップするために必要な予測モデリングの背景に、ビッグデータの活用があります。大量のデータを予測モデリングに使用することで、毒性や潜在的な薬物相互作用の予測がより簡単になります。この複雑な数学的シミュレーションやモデルを含んだ予測モデルを用いることで、薬物化合や人体内での潜在的な反応を予測することができます。

またビッグデータを用いることで、過去の医療試験のデータや、過去のマーケティング戦略のデータさえも結びつけて利用することもできるようになります。これらの情報を組み合わせて利用することで、患者の病状経過、FDA（アメリカ食品医薬品局）の承認の有無や時期などを正確に予測することもできるでしょう。大量のデータを全体的なプロセスに持ち込むことで、新薬の発見までのスピードを加速させ、同時に、患者グループや過去の臨床試験データ、科学的な出版物などのリサーチの活用もできるでしょう。

薬物有害反応

多くの患者が2種類以上の薬を服用していることからも、薬物有害反応は詳細な研究が必須の分野です。単独では非常に安全な薬でも、他の薬と併用すると危険な反応を引き起こすという可能性があります。CDC（アメリカ疾病予防管理センター）によると、毎年約130万人の救急外来受診者がこの薬物有害反応に起因しているとされています。薬物有害反応の研究は、薬剤師、臨床医、弁護士など協力者からの報告システムがあり、それが常に最新のものであるという認識の上に成り立っています。ビッグデータを利用して薬物有害反応に関する情報を整理し検索できることは、時間と費用の節約だけでなく、潜在的には人命を救うことにもつながります。

このような種類の薬物有害反応に関する情報は、ソーシャルネットワーク上でも見つけることができ、患者はツイッターやフェイスブック、さまざまなオンラインフォーラムで副作用や苦情について投稿する傾向があります。ビッグデータを利用して、これらのフォーラムやプラットフォームをデータマイニングし、患者のレビューを探し、情報を整理・分析することで、薬物有害反応に関する有用な結論を導き出します。

臨床試験

臨床試験では、特定の薬剤を人体に使用しても安全で効果的かどうかを調べるために、さまざまな種類の試験が行われます。通常、FDAの承認を得て新薬を市場に投入するまでには、いくつかの段階があり、臨床試験のプロセスには、ビッグデータを活用している様々な分野があります。

• 患者の募集
  

  薬物の試験に適した被験者グループを見つけることが重要です。ビッグデータを利用して適切な遺伝的形質や病歴を探すことで、最適な組み合わせの被験者を見つけることができ、特定のデータベースを介して最適なタイプの患者をより簡単に見つけることができるようになります。

• 匿名情報の提供
  

  Becker’s Health（ベッカーズ・ヘルス）IT社の報告によると、ファイザー社は臨床試験中に起こった重要な症状をピンポイントで特定するため、患者の匿名のデータを使用していると言われています。この詳細なデータベースはオープンソースのプラットフォームになっており、製薬会社や医療従事者が使用することのできる数億件の記録を提供しています。

• 電子記録の活用
  

  ビッグデータ分析には、医師や研究者からクリックや入力といった作業の手間を減らすといった役目もあり、またデータの入力ミスを減らし、電子記録の保存と活用状況を改善することにも貢献します。

業界間の連携

新薬の市場への投入の成功には、複数の業界からの協力にもかかっています。これには医療機関、保険業界、組織外で働く研究者などが含まれます。様々な情報を収集して共有することで、将来的に研究や臨床試験のためのデータベースを増やしていくことができす。また、クラウド上にあることで、さまざまな個人や組織が大量の情報にアクセスして利用することが格段に容易になります。

PharmaVoice.com（PharmaVoice.com）は、開発のすべての要素を単一の組織内で管理する時代は終わったと述べています。複数の業界を超えた業態が連携し、多くの組織・団体がシームレスに情報を共有・活用することで、治験の回数が減り、治験の効率を向上させることができます。

セールス＆マーケティング

製薬業界における顧客行動を正しく把握するために、ビッグデータを用いて的確な分析をすることもできます。ビッグデータを用いることで販売やマーケティングに好影響を与える方法はいくつかあります。

• 地理的情報の抽出

  ビッグデータを利用することで、どの地域のどの薬が最も売れているかを知ることができます。この情報は、医薬品担当者がより限定的な医師グループにピンポイントで焦点を絞るのに役立ち、投資収益率を向上させるのにも役立ちます。

• 過去のマーケティングキャンペーンのレビュー

  過去のプロジェクトやキャンペーンのデータは、今後のキャンペーンのために何が効果的で、何が効果的でないのかを理解する上で非常に重要です。このためには大量のデータを一元化し、場合によっては機械学習ソリューションを使用してデータを整理、理解し、効果的に使用する必要があります。

• 新しいマーケティングキャンペーンの作成

  ビッグデータを活用することで予測分析を行い、製品のための最も効率的で効果的なマーケティングキャンペーンを作成することができます。データを用いて既存の売上のパターンを見つけてそれを解釈し、将来の傾向についてのより正確な予測を行うことができます。

製薬会社は、訪問を必要とする医師のみに製薬担当者を派遣することで、時間とコストを節約することができます。現在ではマーケティングの25%がデジタルプラットフォーム上で行われています。製薬担当の訪問はまだ時代遅れのツールとは言えませんが、企業はビッグデータ分析によって投資収益率を向上させることができると確信しています。

AABME（最先端治療エンジニアリング連合）は、ビッグデータは今後の医薬品開発において重要な役割を果たす可能性が高いと述べています。これからは医薬品の大量生産ではなく、個人向けの「デザイナーズドラッグ」を作ることが市場の方向性となる可能性が高いことを示唆しています。これは、製薬業界が模索している数ある画期的なトレンドのなかの一つに過ぎません。テクノロジーの急速な進歩に伴い、製薬業界のビッグデータは医薬品開発プロセスの各段階での要となっていくことでしょう。