{"id":7317,"date":"2024-09-09T12:56:09","date_gmt":"2024-09-09T12:56:09","guid":{"rendered":"https:\/\/longchangchemical.com\/?p=7317"},"modified":"2026-04-28T10:42:35","modified_gmt":"2026-04-28T10:42:35","slug":"why-the-end-of-ai-is-biopharma","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/longchangchemical.com\/hu\/why-the-end-of-ai-is-biopharma\/","title":{"rendered":"Mi\u00e9rt az AI v\u00e9ge a biofarm\u00e1nak?"},"content":{"rendered":"

Mi\u00e9rt az AI v\u00e9ge a biofarm\u00e1nak?<\/strong><\/h1>\n

<\/p>\n

Gyors v\u00e1lasz:<\/strong> A practical enzyme or food-ingredient decision starts with the process target, then checks activity, application window, sensory impact, and batch-to-batch consistency before scale-up.<\/p>\n

<\/p>\n

Ami a mesters\u00e9ges intelligencia j\u00f6v\u0151beli fejl\u0151d\u00e9si ir\u00e1ny\u00e1t illeti, a befektet\u0151i k\u00f6z\u00f6ss\u00e9gnek elt\u00e9r\u0151 v\u00e9lem\u00e9nye van, egyesek szerint a fotovoltaikus ipar, m\u00e1sok szerint az energiaipar, m\u00edg az NVIDIA szerint a biofarm\u00e1cia ter\u00fclete. Az NVIDIA 2023-as beruh\u00e1z\u00e1si terv\u00e9ben a mesters\u00e9ges intelligencia ter\u00fclet\u00e9n az alapvet\u0151 algoritmusok \u00e9s az infrastrukt\u00fara ki\u00e9p\u00edt\u00e9se mellett a biofarm\u00e1cia a befektet\u00e9sek kulcsfontoss\u00e1g\u00fa ter\u00fclet\u00e9v\u00e9 v\u00e1lt. Kimberly Powell, az NVIDIA eg\u00e9szs\u00e9g\u00fcgyi \u00fczlet\u00e1g\u00e1nak aleln\u00f6ke vil\u00e1goss\u00e1 tette: \"Ha a sz\u00e1m\u00edt\u00f3g\u00e9ppel t\u00e1mogatott tervez\u00e9s ipara k\u00e9pes elind\u00edtani az els\u0151 $2 billi\u00f3 doll\u00e1ros piaci kapitaliz\u00e1ci\u00f3j\u00fa chipgy\u00e1rt\u00f3 v\u00e1llalatot, mi\u00e9rt ne lehetne a sz\u00e1m\u00edt\u00f3g\u00e9ppel t\u00e1mogatott gy\u00f3gyszerkutat\u00e1s ipara nem k\u00e9pes a k\u00f6vetkez\u0151 billi\u00f3 doll\u00e1ros piaci kapitaliz\u00e1ci\u00f3j\u00fa gy\u00f3gyszeripari v\u00e1llalatot l\u00e9trehozni?\".<\/p>\n

 <\/p>\n

Egy\u00e9rtelm\u0171, hogy az NVIDIA optimista az AI+BioPharma j\u00f6v\u0151j\u00e9t illet\u0151en, \u00e9s c\u00e9lja egy \u00fajabb NVIDIA-szer\u0171 sikert\u00f6rt\u00e9net l\u00e9trehoz\u00e1sa. Mi\u00e9rt vannak az NVIDIA-nak ilyen nagy elv\u00e1r\u00e1sai ezzel a ter\u00fclettel kapcsolatban? A k\u00e9rd\u00e9s megv\u00e1laszol\u00e1s\u00e1hoz a gy\u00f3gyszeripar alapvet\u0151 kih\u00edv\u00e1sainak \u00e9s m\u00f6g\u00f6ttes logik\u00e1j\u00e1nak m\u00e9ly meg\u00e9rt\u00e9se sz\u00fcks\u00e9ges.<\/p>\n

Anti-Moore-t\u00f6rv\u00e9ny
\nAz AI-technol\u00f3gia gyors fejl\u0151d\u00e9se nem v\u00e1laszthat\u00f3 el az integr\u00e1lt \u00e1ramk\u00f6ri ipar gyors fejl\u0151d\u00e9s\u00e9t\u0151l. Gordon Moore, az Intel alap\u00edt\u00f3ja a f\u00e9lvezet\u0151ipar t\u00f6bb \u00e9ves alapos tanulm\u00e1nyoz\u00e1sa ut\u00e1n foglalta \u00f6ssze azt a gondolatot, hogy az integr\u00e1lt \u00e1ramk\u00f6r\u00f6kben a tranzisztorok sz\u00e1ma k\u00f6r\u00fclbel\u00fcl 18-24 havonta megdupl\u00e1z\u00f3dik. Ez a h\u00edres Moore-t\u00f6rv\u00e9ny. Moore t\u00f6rv\u00e9nye kimondja, hogy a technol\u00f3gia folyamatos fejl\u0151d\u00e9s\u00e9vel a processzorok teljes\u00edtm\u00e9nye k\u00f6r\u00fclbel\u00fcl k\u00e9t\u00e9vente megdupl\u00e1z\u00f3dik, az \u00e1rak pedig a fel\u00e9re cs\u00f6kkennek. Ennek a folyamatos ism\u00e9tl\u0151d\u00e9snek \u00e9s a technol\u00f3gia fejl\u0151d\u00e9s\u00e9nek k\u00f6sz\u00f6nhet\u0151, hogy a sz\u00e1m\u00edt\u00e1stechnika exponenci\u00e1lisan n\u0151tt, \u00e9s egyre t\u00f6bb \u00e9s t\u00f6bb elk\u00e9peszt\u0151 funkci\u00f3t tesz lehet\u0151v\u00e9.<\/p>\n

A f\u00e9lvezet\u0151iparban \u00e9rv\u00e9nyes Moore-t\u00f6rv\u00e9nyt\u0151l elt\u00e9r\u0151en azonban a biofarm\u00e1ciai iparban a tendenci\u00e1k \"Moore-t\u00f6rv\u00e9ny-ellenes\" jelens\u00e9get mutatnak. Az innovat\u00edv gy\u00f3gyszerek fejleszt\u00e9se hossz\u00fa id\u0151n kereszt\u00fcl a \"k\u00e9t t\u00edzes t\u00f6rv\u00e9ny\" n\u00e9ven volt ismert, ami azt jelenti, hogy egy \u00faj gy\u00f3gyszer kifejleszt\u00e9se \u00e1ltal\u00e1ban t\u00edz \u00e9vig tart \u00e9s egymilli\u00e1rd doll\u00e1rba ker\u00fcl. Ezek a sz\u00e1mok azonban m\u00e1ra elavultak, a legfrissebb adatok szerint egy innovat\u00edv gy\u00f3gyszer \u00e1tlagos K+F k\u00f6lts\u00e9ge glob\u00e1lisan $2,6 milli\u00e1rd k\u00f6r\u00fcl van, az \u00e1tlagos K+F-ciklus pedig 10,5 \u00e9v k\u00f6r\u00fcl van. A hossz\u00fa K+F-ciklusok \u00e9s a magas K+F-k\u00f6lts\u00e9gek rendk\u00edv\u00fcl kock\u00e1zatoss\u00e1 teszik az innovat\u00edv gy\u00f3gyszerfejleszt\u00e9st, amely nem csak nagy \u00f6sszeg\u0171 p\u00e9nz\u00fcgyi t\u00e1mogat\u00e1st ig\u00e9nyel, hanem magas kudarccal is j\u00e1r. A helyzetet tov\u00e1bb nehez\u00edti, hogy a K+F neh\u00e9zs\u00e9gei id\u0151vel tov\u00e1bb n\u0151nek, mivel az \u00faj gy\u00f3gyszerek \u00e9s c\u00e9lpontok kifejleszt\u00e9s\u00e9nek k\u00f6lts\u00e9gei emelkednek, a befektet\u00e9sek megt\u00e9r\u00fcl\u00e9se pedig cs\u00f6kken, ahogy egyre t\u00f6bb gy\u00f3gyszert \u00e9s c\u00e9lpontot fedeznek fel.<\/p>\n

 <\/p>\n

Ebben a Moore-t\u00f6rv\u00e9ny-ellenes k\u00f6rnyezetben az innovat\u00edv gy\u00f3gyszeripari K+F k\u00fcsz\u00f6b\u00e9rt\u00e9ke egyre magasabb, a beruh\u00e1z\u00e1si kock\u00e1zat pedig n\u00f6vekszik, \u00edgy az innovat\u00edv gy\u00f3gyszeripari K+F fokozatosan a nagyv\u00e1llalatok privil\u00e9gium\u00e1v\u00e1 v\u00e1lik. A gy\u00f3gyszeripart azonban gyakran a margin\u00e1lis innov\u00e1ci\u00f3 hajtja, sok \u00faj technol\u00f3gia kezdetben a start-up v\u00e1llalkoz\u00e1sokban sz\u00fcletett. A nagyv\u00e1llalatok csak akkor kezdenek el beavatkozni, amikor ezek a technol\u00f3gi\u00e1k fokozatosan valid\u00e1l\u00f3dnak.
\nL\u00e1tsz\u00f3lagos ellentmond\u00e1s alakult ki az ipar\u00e1g fejl\u0151d\u00e9si t\u00f6rv\u00e9nyei \u00e9s a mozgat\u00f3rug\u00f3i k\u00f6z\u00f6tt, ami egy rendk\u00edv\u00fcl szokatlan jelens\u00e9g, amely sz\u0171k keresztmetszethez vezethet a hum\u00e1n orvosi technol\u00f3gia fejl\u0151d\u00e9s\u00e9ben, \u00e9s ennek a helyzetnek senki sem \u00f6r\u00fclne.
\nA biofarm\u00e1ciai iparnak \u00e9get\u0151 sz\u00fcks\u00e9ge van a v\u00e1ltoz\u00e1sra, \u00e9s az innovat\u00edv gy\u00f3gyszerfejleszt\u00e9s egyre n\u00f6vekv\u0151 k\u00f6lts\u00e9gei teret engednek ennek a v\u00e1ltoz\u00e1snak. E k\u00e9t t\u00e9nyez\u0151 alapj\u00e1n az NVIDIA szil\u00e1rdan hisz abban, hogy az AI technol\u00f3gia k\u00e9pes forradalmas\u00edtani a gy\u00f3gyszeripart.
\nTapasztalat vs. intu\u00edci\u00f3
\nA modern gy\u00f3gyszeripart gyakran hasonl\u00edtj\u00e1k egy intu\u00edci\u00f3ra \u00e9p\u00fcl\u0151, fallal k\u00f6r\u00fclvett v\u00e1roshoz. B\u00e1r az innovat\u00edv gy\u00f3gyszereknek szigor\u00fa \u00e9s szisztematikus klinikai valid\u00e1l\u00e1son kell \u00e1tesni\u00fck, miel\u0151tt forgalomba ker\u00fclhetnek, a felfedez\u00e9si folyamat tele van bizonytalans\u00e1ggal. A teljes gy\u00f3gyszerkutat\u00e1si folyamat egy t\u00f6lcs\u00e9rhez hasonl\u00edt, ahol a sikeres jel\u00f6lt vegy\u00fcletek sz\u00e1ma fokozatosan cs\u00f6kken az egyes szakaszokban, a gy\u00f3gyszerkutat\u00e1st\u00f3l a preklinikai valid\u00e1l\u00e1son \u00e1t a klinikai valid\u00e1l\u00e1sig. Ezek k\u00f6z\u00fcl a gy\u00f3gyszerkutat\u00e1si szakasz k\u00fcl\u00f6n\u00f6sen neh\u00e9z, mivel a fejleszt\u0151knek sz\u00e1mtalan vegy\u00fcletet kell \u00e1tvizsg\u00e1lniuk, hogy mintegy 10 000 potenci\u00e1lis jel\u00f6ltet azonos\u00edtsanak, \u00e9s v\u00e9g\u00fcl a sz\u0171r\u00e9si r\u00e9tegek ut\u00e1n kiv\u00e1lasztj\u00e1k a megfelel\u0151 vegy\u00fcletet. Egy adott c\u00e9lpont felfedez\u00e9se \u00e9s azonos\u00edt\u00e1sa nemcsak szerencs\u00e9s, hanem bonyolult \u00e9s f\u00e1rads\u00e1gos is a valid\u00e1l\u00e1s, \u00e9s m\u00e9g nehezebb a megfelel\u0151 molekula sikeres lokaliz\u00e1l\u00e1sa.<\/p>\n

 <\/p>\n

B\u00e1r a gy\u00f3gyszerkutat\u00e1si er\u0151fesz\u00edt\u00e9sek gener\u00e1ci\u00f3i egys\u00e9ges\u00edtett\u00e9k a gy\u00f3gyszerkutat\u00e1s folyamat\u00e1t, a hatalmas mennyis\u00e9g\u0171 vegy\u00fcletadattal szemben\u00e9zve a K+F m\u00e9g mindig nagym\u00e9rt\u00e9kben f\u00fcgg a kutat\u00f3k intu\u00edci\u00f3j\u00e1t\u00f3l, \u00e9s az adatok csak korl\u00e1tozott seg\u00edts\u00e9get ny\u00fajthatnak. A kutat\u00e1s-fejleszt\u00e9s helyes ir\u00e1nya a siker el\u0151felt\u00e9tele, \u00e9s ha egyszer rossz \u00fatra t\u00e9ved\u00fcnk, ak\u00e1rmennyi er\u0151fesz\u00edt\u00e9st is tesz\u00fcnk \u00e9rte, hi\u00e1baval\u00f3 lehet. A hagyom\u00e1nyos gy\u00f3gyszeripari K+F k\u00f6lts\u00e9gek folyamatos emelked\u00e9s\u00e9nek gy\u00f6kere a meg\u00e9rz\u00e9sekre val\u00f3 t\u00falzott hagyatkoz\u00e1s.
\nA gy\u00f3gyszeriparban a K+F k\u00f6lts\u00e9gek cs\u00f6kkent\u00e9se \u00e9rdek\u00e9ben \u00e1t kell t\u00e9rni az adatvez\u00e9reltebb K+F megk\u00f6zel\u00edt\u00e9sre. Az adatok l\u00e9nyeg\u00e9ben felhalmozott tapasztalatok, \u00e9s digitaliz\u00e1l\u00e1sa nem a K+F kudarcok kik\u00fcsz\u00f6b\u00f6l\u00e9s\u00e9t jelenti, hanem azt, hogy a kudarcok a k\u00f6vetkez\u0151 K+F tanul\u00e1si alapj\u00e1v\u00e1 alak\u00edthat\u00f3k. A nagyszab\u00e1s\u00fa modellk\u00e9pz\u00e9s r\u00e9v\u00e9n a mesters\u00e9ges intelligencia gyorsabb\u00e1 \u00e9s pontosabb\u00e1 teheti a gy\u00f3gyszersz\u0171r\u00e9si folyamatot.
\nAz innovat\u00edv gy\u00f3gyszerek kifejleszt\u00e9se egy Roguelike j\u00e1t\u00e9khoz hasonl\u00edthat\u00f3; b\u00e1r minden egyes v\u00e9gigj\u00e1tsz\u00e1s v\u00e9letlenszer\u0171nek t\u0171nhet, \u00e9s az \u00e9lm\u00e9ny minden alkalommal m\u00e1s \u00e9s m\u00e1s lehet, a k\u00f6vetkez\u0151 kih\u00edv\u00e1s neh\u00e9zs\u00e9ge fokozatosan cs\u00f6kkenthet\u0151 a folyamatos kudarcok \u00e9s az adatok felhalmoz\u00e1sa r\u00e9v\u00e9n.
\nA mesters\u00e9ges intelligenci\u00e1val m\u0171k\u00f6d\u0151 gy\u00f3gyszeripar l\u00e9nyeg\u00e9ben egy olyan folyamat, amely a szak\u00e9rt\u0151i intu\u00edci\u00f3ra val\u00f3 t\u00e1maszkod\u00e1st\u00f3l az adatokra val\u00f3 visszacsatol\u00e1sra val\u00f3 \u00e1tt\u00e9r\u00e9st jelenti, hogy folyamatos modellk\u00e9pz\u00e9ssel megtal\u00e1ljuk az optim\u00e1lis K+F-utat. Ez a v\u00e1lt\u00e1s az intu\u00edci\u00f3r\u00f3l az adatokra val\u00f3 \u00e1tt\u00e9r\u00e9st, \u00e9s az \u00e9rzelmekt\u0151l az \u00e9rtelem fel\u00e9 val\u00f3 elmozdul\u00e1st jelenti. K\u00fcl\u00f6n\u00f6sen sz\u00e1mos, m\u00e9g nem megh\u00f3d\u00edtott betegs\u00e9gter\u00fcleten a szak\u00e9rt\u0151i intu\u00edci\u00f3ra val\u00f3 t\u00e1maszkod\u00e1s nem biztos, hogy jobb, mint a v\u00e9letlenszer\u0171 siker, m\u00edg a folyamatos AI-modellk\u00eds\u00e9rletez\u00e9s a leghat\u00e9konyabb m\u00f3dja a kudarcok ar\u00e1ny\u00e1nak cs\u00f6kkent\u00e9s\u00e9nek. az ai pharma nemcsak a k+f k\u00f6lts\u00e9geket cs\u00f6kkenti, hanem jelent\u0151sen jav\u00edtja a k+f hat\u00e9konys\u00e1g\u00e1t is.
\nAz adatforr\u00e1sok a leg\u00e9rt\u00e9kesebbek
\nAz algoritmusok, az aritmetika \u00e9s az adatb\u00e1zisok alkotj\u00e1k a mesters\u00e9ges intelligencia technol\u00f3gia h\u00e1rom k\u00f6zponti elem\u00e9t. A legt\u00f6bb AI-alkalmaz\u00e1si forgat\u00f3k\u00f6nyvben az algoritmusok jelentik a legfontosabb l\u00e1ncszemet, \u00e9s b\u00e1r az aritmetikai teljes\u00edtm\u00e9ny \u00e9s az adatb\u00e1zisok ugyanolyan fontosak, a befektet\u0151k \u00e1ltal\u00e1ban nagyobb figyelmet ford\u00edtanak a nagy modellek algoritmusainak fejleszt\u00e9s\u00e9re. A biofarm\u00e1ciai ter\u00fcleten azonban az algoritmusok dominanci\u00e1ja nem biztos, hogy ennyire nyilv\u00e1nval\u00f3. M\u00e1s ter\u00fcletekt\u0151l elt\u00e9r\u0151en a biofarm\u00e1ciai adatforr\u00e1sok \u00e9rt\u00e9kes, gyakran nem ny\u00edlt forr\u00e1sk\u00f3d\u00faak, \u00e9s a nagy gy\u00f3gyszeripari v\u00e1llalatok alapvet\u0151 eszk\u00f6zei. Mind a sikeres, mind a sikertelen eredm\u00e9nyeket nagy k\u00f6lts\u00e9g\u0171 klinikai vizsg\u00e1latokon kereszt\u00fcl \u00e9rik el.<\/p>\n

Egy\u00e9rtelm\u0171 teh\u00e1t, hogy a mesters\u00e9ges intelligenci\u00e1val rendelkez\u0151 gy\u00f3gyszeriparban az adatb\u00e1zis a versenyk\u00e9pess\u00e9g kulcsa. A K\u00edn\u00e1ban n\u00e9pszer\u0171 AI gy\u00f3gyszeripari v\u00e1llalatokat megfigyelve, sokan k\u00f6z\u00fcl\u00fck CRO v\u00e1llalatokb\u00f3l alakultak \u00e1t. A hagyom\u00e1nyos gy\u00f3gyszeripari v\u00e1llalatokkal ellent\u00e9tben a CRO v\u00e1llalatok gazdag K+F tapasztalattal rendelkeznek, \u00e9s b\u00e1r a K+F adatok az A f\u00e9lhez tartoznak, k\u00e9pesek nagy mennyis\u00e9g\u0171 folyamatadatot \u00e9s m\u00f3dszertant felhalmozni t\u00f6bb K+F folyamat sor\u00e1n, ami el\u0151nyt biztos\u00edt sz\u00e1mukra az adatb\u00e1zisok \u00e9p\u00edt\u00e9s\u00e9ben. Tekintettel arra, hogy a biofarm\u00e1ciai adatok nem ny\u00edlt forr\u00e1sk\u00f3d\u00faak, a mesters\u00e9ges intelligencia gy\u00f3gyszeripari fejleszt\u00e9se k\u00e9t ir\u00e1nyba haladhat. Az egyik a j\u00f3l finansz\u00edrozott multinacion\u00e1lis v\u00e1llalatok (MNC-k), amelyek hossz\u00fa id\u0151n kereszt\u00fcl gazdag K+F tapasztalatokat \u00e9s adatokat halmoztak fel, \u00e9s megkezdt\u00e9k az AI-technol\u00f3gia \u00e1tfog\u00f3 lefektet\u00e9s\u00e9t; a m\u00e1sik a CRO-k, amelyek els\u0151sorban az AI gy\u00f3gyszeripar \u00e1talak\u00edt\u00e1s\u00e1val foglalkoznak K\u00edn\u00e1ban, amelyek er\u0151s adatb\u00e1zis-\u00e9p\u00edt\u00e9si k\u00e9pess\u00e9ggel rendelkeznek, \u00e9s ami hi\u00e1nyzik, az csak a nagy modellalgoritmusok fejleszt\u00e9se, \u00e9s a sz\u00e1m\u00edt\u00e1si teljes\u00edtm\u00e9ny probl\u00e9m\u00e1ja megoldhat\u00f3 az olyan technol\u00f3giai v\u00e1llalatokkal val\u00f3 egy\u00fcttm\u0171k\u00f6d\u00e9ssel, mint az AliCloud \u00e9s a TencentCloud A sz\u00e1m\u00edt\u00e1si teljes\u00edtm\u00e9ny probl\u00e9m\u00e1ja megoldhat\u00f3 az olyan technol\u00f3giai v\u00e1llalatokkal val\u00f3 egy\u00fcttm\u0171k\u00f6d\u00e9ssel, mint az Ali Cloud \u00e9s a Tencent Cloud. Az els\u0151 modellt K\u00edn\u00e1ban nehezebb lehet megval\u00f3s\u00edtani, mivel a hazai biofarm\u00e1ciai ipar k\u00e9s\u0151n indult, \u00e9s hi\u00e1nyoznak az innovat\u00edv gy\u00f3gyszerkutat\u00e1st \u00e9s -fejleszt\u00e9st hossz\u00fa ideje folytat\u00f3 multinacion\u00e1lis v\u00e1llalatok.<\/p>\n

A k\u00f6vetkez\u0151 \u00e9vtizedekben val\u00f3sz\u00edn\u0171leg a CRO-v\u00e1llalatok lesznek a k\u00ednai AI-farm\u00e1cia k\u00f6zponti eszk\u00f6zei, m\u00edg a tengerent\u00falon els\u0151sorban a multinacion\u00e1lis v\u00e1llalatok k\u00f6z\u00f6tti verseny zajlik, amelyek vonakodnak megnyitni adataikat harmadik felek el\u0151tt, \u00e9s m\u00e9g az olyan v\u00e1llalatok, mint az Nvidia is csak befektet\u00e9sek r\u00e9v\u00e9n tudnak r\u00e9szt venni a biofarm\u00e1ciai ter\u00fcleten. Jelenleg a hazai AI-gy\u00f3gyszerek a fejleszt\u00e9s korai szakasz\u00e1ban vannak, \u00e9s nagyj\u00e1b\u00f3l h\u00e1rom szintre oszthat\u00f3k. Az els\u0151 szintbe tartoznak azok a v\u00e1llalatok, amelyek m\u00e1r \u00e9vek \u00f3ta fektetik le az AI gy\u00f3gyszertechnol\u00f3gi\u00e1t, mint p\u00e9ld\u00e1ul a Chengdu Pilot, a Hongbo Pharmaceuticals, a Jingtai Technology \u00e9s a Medicine Stone Technology stb.; a m\u00e1sodik szint olyan v\u00e1llalatok, amelyek gazdag tapasztalattal rendelkeznek a kutat\u00e1s-fejleszt\u00e9sben, de m\u00e9g csak most kezdt\u00e9k el az AI gy\u00f3gyszerek ter\u00fclet\u00e9n, mint p\u00e9ld\u00e1ul a WuXi Kantei, a Medicilon \u00e9s a Haoyuan Pharmaceuticals stb.; a harmadik szint pedig tapasztalt, de m\u00e1s CRO v\u00e1llalatok m\u00e9g nem fektett\u00e9k le alaposan az AI ter\u00fclet\u00e9t. Az AI gy\u00f3gyszeripar ter\u00fclet\u00e9n az adatok a legkritikusabb er\u0151forr\u00e1s, \u00e9s az adatb\u00e1zis \u00e9rt\u00e9ke messze meghaladja az algoritmusokat \u00e9s a sz\u00e1m\u00edt\u00e1si teljes\u00edtm\u00e9nyt, ez\u00e9rt a CRO v\u00e1llalatok vezet\u0151 szerepet t\u00f6lthetnek be a jelenlegi hazai AI gy\u00f3gyszeriparban.<\/p>\n

<\/p>\n

Hogyan \u00e9rt\u00e9kelik \u00e1ltal\u00e1ban a v\u00e1s\u00e1rl\u00f3k az enzimeket \u00e9s az \u00e9lelmiszer-feldolgoz\u00e1si \u00f6sszetev\u0151ket?<\/h2>\n

Az enzim- \u00e9s \u00e9lelmiszer-feldolgoz\u00e1si projektekben a leghasznosabb d\u00f6nt\u00e9si keret \u00e1ltal\u00e1ban az alkalmaz\u00e1snak val\u00f3 megfelel\u0151s\u00e9g \u00e9s a folyamat stabilit\u00e1sa: melyik \u00f6sszetev\u0151 teljes\u00edt j\u00f3l a k\u00edv\u00e1nt pH-, h\u0151m\u00e9rs\u00e9klet-, id\u0151- \u00e9s szubsztr\u00e1tk\u00f6r\u00fclm\u00e9nyek k\u00f6z\u00f6tt an\u00e9lk\u00fcl, hogy min\u0151s\u00e9gi vagy megfelel\u0151s\u00e9gi probl\u00e9m\u00e1t okozna.<\/p>\n