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精彩回顾 | 第二十二届中国生物制品年会(CBioPC)盛大开幕

发布日期:2023-04-17 19:27

摘要:

由中国疫苗行业协会、中国药学会生物药品与质量研究专业委员会、中华预防医学会生物制品分会、中国医药生物技术协会疫苗专业委员会、中国微生物学会生物制品专业委员会共同主办的“第二十二届中国生物制品年会(CBioPC)”于2023年4月12日-14日在珠海盛大开幕,大会邀请了生物医药领域取得突出成果并具有重要学术影响的专家学者及优秀青年科学家到会报告,共8000余人出席会议。




本次CBioPC 2023大会展开了丰富多彩的学术交流、产业交流及行业交流活动,旨在全方位展示我国生物医药前沿进展及创新性成果,宣传我国生物医药领域政策,引导技术、人才、资金等资源向生物医药领域聚集,推进金融与产业、科研与应用、政府与企业有效对接,带动生物医药领域产业协同发展,聚焦生物医药领域发展态势与未来趋势,促进生物医药行业发展壮大。




年会期间,中国疫苗行业协会会长封多佳与百奥利盟创始人倪毅沟通交流,封会长谈到,生命科学行业数字化是个大趋势,期待百奥利盟能够积极参与中国疫苗协会各项数字化领域相关活动。


本次年会多学科并重,学术氛围浓厚,百奥利盟创始人倪毅在生物工程技术论坛发表《合规,精准,智能,如何制定生物药研发到生产的数字化战略》主题演讲,进行多项前沿研发成果与全球头部CDMO、细胞与基因治疗、高通量实验室等成功案例与最佳实践落地的分享,备受行业瞩目。




合规,精准,智能,从信息化、数字化到人工智能

在演讲中,倪毅聚焦“合规,精准,智能”这个话题,谈及从信息化、数字化到人工智能,如何在生命科学领域(包括:生物药研发生产)的真正落地。倪毅特别谈到,“AI不能取代人,只有会用AI的人取代不会用AI的人”是生命科学行业数字化大趋势。随后,倪毅从四个方面展开阐述:为什么要数字化,如何数字化,云到AIGC大模型在生命科学领域的应用,数字化带来的价值。




百奥利盟的视角,生物药研发到生产数字化


针对生命科学行业发展的大趋势,倪毅认为,当前生命科学行业已经到了“深入到基因和细胞的微环境,突破检测和新药研发的瓶颈”阶段,生命科学数字化转型已经提升到国家战略发展层面的高度以及全球监管的趋势。百奥利盟的宗旨就是致力于为全球生物药与精准医疗行业提供全程数字化解决方案。




对于各种企业CRO、CDMO等药企单位都面临着不同机构监管与法规规范要求。针对数字化系统要有支持微服务架构的技术开发平台,不管是实验还是生产等环节,构建成模块化服务,再进行组装


针对创新生物药(临床前、临床阶段、生产阶段)都需要怎样的数字化系统?倪毅针对生物制品行业或者生物药行业不同产品(如:血液制品、抗体、mRNA疫苗药物、个性化细胞与基因治疗、mRNA个性化肿瘤药物等),提出了不同的解决方案,在临床前靶点开发阶段使用Bio-LIMS智慧实验室管理系统、Bio-Argo生物信息平台的系统。在临床阶段(实验室+小试规模、中期规模生产),倪毅建议临床一期阶段需要采用研发相关的数字化系统。在临床二期、三期规模增长后,建议采用临床版的数字化系统,如Bio-Vaccine(Clinical)系统。针对细胞和基因治疗和mRNA个性化肿瘤疫苗产品,倪毅建议采用Bio-CELL(Clinical)细胞和基因治疗数字化系统,以及Bio-COI系统解决COI(身份链)和COC(监管链)


研发到临床过程中,也可以进行平滑的转产。对于当前创新生物药领域,很多企业都处在创业阶段(即:中试、临床、生产中间阶段),确实需要相对轻量级、灵活性的,既符合生产标准要求,也符合灵活属性的数字化系统进行支持。


从Cloud 到行业定制 LLM大模型




倪毅介绍,除了本地部署的实施方式,百奥利盟也在探索如何在合规的前提下更广泛的使用云。2022年,百奥利盟和阿里云联合,构建云上精准医疗与创新生物药信息化管理平台,量身为初创型分子诊断企业和生物科研团队、创新生物药研发与生产、细胞基因治疗和肿瘤个性化疫苗研发生产型企业客户解决方案。云服务提供了大存储,大算力和扩展性支持,使信息化系统到大数据,实现人工智能,甚至行业LLM大模型成为可能


关于当前热点的大模型,倪毅认为,ChatGPT所能实现的人类意图,来自机器学习,神经网络,强化学习模型的多种技术积累,是从量变到质变的过程。倪毅介绍,信息化系统产生了实验、生产和质量大数据,可以使用机器学习进行预测分析,目前已经进展到行业深化LLM大模型阶段。目前生命科学企业可以通用LLM大模型提高工作效率,百奥利盟的数字化系统也在和LLM大模型API进行整合对接,实现智能沟通,培训交互,信息提示,资料检索等功能。倪毅介绍,从通用LLM大模型到行业定制化LLM模型,是强化学习的过程,是反复训练、建模、反馈的过程,百奥利盟希望和客户共同建立LLM行业大模型,解决生命科学行业细分领域的痛点问题


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