분기별 가치 릴리스: 디지털 및 분석을 통해 제약 업계를 신속하게 혁신
생명 과학 회사는 실험실과 임상 프로그램에서 디지털 및 분석의 힘을 포착하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 90일마다 가치를 주장하는 변화 구현에 대한 새로운 접근 방식이 중추적일 수 있습니다.
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기사(7페이지)
제약 분야의 R&D에 대한 디지털 및 분석(DnA)의 잠재적 가치는 분명합니다. 선두 기업들은 DnA의 힘을 활용하여 초기 단계 약물 발견에 필요한 시간을 20~50% 단축하고 초기 개발 비용을 예를 들어 50퍼센트. 이는 R&D 투자에 대한 손익분기점을 찾기 위해 오랫동안 고군분투해 온 업계에서 의미 있는 성과로, 환자에게 더 나은 치료법을 더 빨리 제공하는 데 도움이 됩니다.
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저자 소개
그러나 그러한 성과는 널리 퍼지지 않습니다. 대부분의 회사가 DnA 기능을 구축하기 위해 노력하고 있지만 R&D 조직 전체에 DnA 기능을 깊이 포함시켜 혁신과 성능을 전환하는 데 성공한 회사는 아직 거의 없습니다.
전 세계 기업과의 혁신 작업 경험은 성공적인 DnA 혁신이 공통된 접근 방식을 따른다는 것을 시사합니다. 이러한 접근 방식에는 회사의 전략과 일치하는 변혁을 통해 달성할 수 있는 야심 찬 목표 설정, 그러한 야망을 충족하는 이니셔티브의 개요를 설명하는 계획 작성, 회사가 올바른 인재와 인재를 확보하는 데 필요한 조직적 변화를 수반합니다. 혁신을 지원하는 리더.1
대부분의 회사가 DnA 기능을 구축하기 위해 노력하고 있지만 R&D 조직 전체에 DnA 기능을 깊숙이 내장하여 성능을 전환하는 데 성공한 회사는 아직 거의 없습니다.
일부 변환은 이러한 기본 사항을 제대로 이해하지 못하기 때문에 실패합니다. 그러나 확고한 변혁 계획을 가지고 있는 회사라도 변혁의 다음 단계이자 종종 가장 어려운 단계인 이행 단계에서 실패할 수 있습니다. 일부는 자체 역량을 구축하기보다 도움을 받기 위해 AI 기반 신약 개발 회사와의 파트너십을 찾습니다. 이로 인해 AI가 R&D 조직의 일상 업무에 통합되지 않아 뿌리를 내리지 못할 수 있습니다.
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다른 회사에는 IT 인프라 현대화 또는 데이터 거버넌스 설정과 같은 이니셔티브를 지원하는 데 필요한 일부 구성 요소를 구축하기 위한 로드맵이 있습니다. 그러나 이것들은 그들 사이에 상대적으로 적은 연결 고리를 가지고 별도로 개발되는 경향이 있으며, 그것이 비즈니스에 가져다주는 정확한 목표와 가치는 종종 불분명합니다. 개발자, 데이터 과학자 및 엔지니어가 여러 이니셔티브에서 동시에 작업할 수 있으므로 각 프로그램에 대한 작업도 고르지 못할 수 있습니다. 결과적으로 R&D 팀에 가치 있는 것을 제공하는 데 몇 달 또는 몇 년이 걸릴 수 있으며 그 결과가 리소스와 노력을 정당화하는 경우는 거의 없는 것 같습니다. 예를 들어,
또 다른 회사는 시험 연옥에 있습니다. 즉, 최종 사용자(실험실에 있는 사람 또는 임상 프로그램을 설계하고 실행하는 사람)가 대규모로 사용하거나 배포할 수 없는 수많은 개념 증명 이니셔티브를 수행하는 것입니다.
이 기사에서는 우리가 개발했으며 소수의 생명 과학 회사에서 그러한 위험을 극복하고 R&D 조직 및 그 이상에서 인상적이고 빠른 결과를 도출하기 위해 사용하고 있는 구현에 대한 새로운 접근 방식에 대해 설명합니다. 최종 사용자에게 실질적인 가치를 제공하는 솔루션은 90일마다 제공되며 지속적으로 혁신에 대한 지원을 구축하여 규모를 구축하는 데 도움이 됩니다. 분기별 가치 릴리스(QVR)라고 하는 구현 엔진입니다.
분기별 가치 릴리스: 개념
QVR은 6개의 빌딩 블록을 기반으로 합니다(그림 1):
- 가치와 연결된 청사진: 청사진은 확장 가능한 제품을 개발하기 위한 변환 계획과 로드맵 및 백로그에 제시된 대로 특정 이니셔티브 또는 사용 사례의 과학적 또는 운영적 가치를 제시합니다.
- 디지털 및 분석 기능: 기본 사용자의 요구를 해결하는 분석 모델 및 디지털 사용자 인터페이스를 개발하는 기능입니다.
- 데이터 아키텍처: 전임상 및 임상 데이터를 포함한 일반적인 R&D 데이터 유형의 수집, 구조화, 표준화 및 연결 화학, 제조 및 제어 결과; 관련 외부 소스의 데이터.
- 기술 인프라: 예를 들어 기계 학습 작업(MLOps) 기술 스택과 같은 데이터 및 분석 파이프라인을 구축, 호스팅 및 배포하는 데 필요한 인프라입니다.
- 인재 및 민첩한 운영 모델: 전산 화학/생물학, DevOps(소프트웨어 개발 및 IT 운영), 데이터 엔지니어링 및 사용자 경험 중심 설계와 같은 기능을 갖춘 교차 기능 팀. 팀은 일반적으로 민첩한 작업 관행을 채택합니다.
- 채택 및 확장: 최종 사용자와 협력하고 공동 생성하여 채택을 장려하고 변환을 지원하고, 채택을 추적하고, 프로세스에 변경 사항을 구조적으로 포함하는 기능입니다.
전시회 1
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DnA 변환을 추구하는 많은 회사는 주로 기술적 요소에 집중하지만 이러한 블록을 설정하는 프로그램에 착수할 것입니다. QVR과 다른 점은 신속하고 가치 중심적인 구현을 위해 블록을 통합하는 방식입니다. QVR은 이들을 별도의 병렬 프로그램으로 취급하지 않고 공통의 90일 목표에 초점을 맞춘 교차 기능 팀을 통해 통합합니다.2그 목표는 "풀 스택" 기능을 갖춘 솔루션을 시연하는 것입니다. 즉, 6개의 빌딩 블록을 모두 포함하고 생산 환경에서 완전히 실행되며 최종 사용자가 운영할 수 있는 솔루션을 시연하는 것입니다. 이 솔루션은 또한 청사진에 자세히 설명된 대로 주요 과학적 또는 운영 측정에서 상당한 개선을 제공할 것입니다(예: 성공 가능성 및 속도 증가). 이런 식으로, 일반적으로 수평적 프로그램인 것은 일련의 작은 크기의 통합 패키지가 되며, 각각은 청사진을 제공합니다(그림 2).
전시회 2
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이 통합으로 진행 속도가 빨라집니다. 빌딩 블록 간의 강력한 연결은 각 수평적 프로그램이 고유한 우선 순위와 인센티브를 가진 고유한 리더를 가질 때 발생하는 불가피한 거래 비용을 방지합니다. QVR에서는 한 명의 제품 소유자가 모든 구성 요소에 대한 정렬을 담당하고 책임집니다. 또한 서로 다른 블록 간에 지속적인 커뮤니케이션이 있기 때문에 발생할 수 있는 문제를 해결하거나 진행을 더욱 가속화할 수 있는 기회를 포착하는 것이 훨씬 쉬워집니다. 최종 사용자가 전체 프로세스에 참여하기 때문에 솔루션의 가치가 보장되고 채택이 보장됩니다.
QVR의 또 다른 핵심 요소는 90일 주기가 끝날 때 솔루션의 가치를 입증하는 것입니다. 혁신 프로그램은 일반적으로 프레젠테이션을 통해 운영 위원회에서 검토합니다. 그러나 QVR을 사용하면 R&D 리더에게 실시간으로 솔루션을 시연하는 것은 최종 사용자입니다. 이러한 데모는 팀이 90일 이내에 가치를 제공하는 데 집중할 수 있도록 할 뿐만 아니라 QVR 종료가 중요한 결정 지점을 표시하므로 전체 변환을 구체화합니다. 일부 이니셔티브는 단일 주기로 완료될 수 있습니다. 다른 것들은 범위에 따라 여러 주기가 필요할 수 있습니다. 자금은 항상 현재까지의 진행 상황에 따라 달라지며 R&D 리더는 추가 주기를 지원하지 않고 대신 다른 이니셔티브에 우선순위를 둘 수 있습니다.
이러한 방식으로 전체 혁신의 구현은 분기마다 제공되는 가치에 의해 많은 정보를 얻음으로써 회사 리더에게 가장 가치가 있는 곳으로 계속 방향을 잡을 수 있는 기회를 제공합니다. 예측 번역 모델을 구축하는 작업을 하고 있던 한 QVR 팀은 첫 번째 주기가 끝날 때 후보 기능과 바이오마커 반응 간의 상관관계를 입증할 수 있었습니다. 그럼에도 불구하고 부서장들은 보다 강력한 모델을 구축하기 위한 충분한 데이터가 없었기 때문에 3개월 후에 프로그램을 중단하기로 결정했습니다. 다른 설정에서는 그 결정이 훨씬 나중에 내려졌을 수 있습니다. 기업이 10개 이상의 사용 사례를 지원하기 위해 디지털 R&D 플랫폼을 구축하는 데 2년을 보내는 것은 드문 일이 아닙니다. 단지 2~3개만 습식 실험실 팀에 유용하다는 사실을 알게 되었습니다. 이는 더 자주 검토하는 것으로 제한될 수 있는 비용이 많이 드는 리소스 낭비입니다. 가장 잘 짜여진 변환 계획도 변환이 진행됨에 따라 재평가가 필요합니다.
작동 방식
QVR 개념을 시연하기 위해 저분자에 대한 폐루프, 고처리량 스크리닝(HTS) 시스템을 개발하기 위한 이니셔티브를 취하십시오. 생성된 리드(자료 3).
전시 3
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QVR은 빌딩 블록 번호 1인 첫 번째 주기에 대한 청사진을 준비하는 것으로 시작합니다. 이것은 실리코에서 화합물 라이브러리를 스크리닝하는 데 걸리는 시간을 30% 단축하기 위한 정확한 목표를 설정합니다. 청사진은 또한 연구 과학자 및 화학 정보학 전문가에게 유용한 방식으로 분석이 스크리닝 프로세스를 형성할 수 있는 방법에 대한 명확한 이해를 기반으로 향후 90일 동안의 제품 백로그를 제공합니다. 주기의 진행 상황을 추적합니다. 이 경우 월별 스크리닝된 저분자/화합물의 수, "적중"이 있는 화합물의 백분율, 예측 결과와 실험 결과 사이의 편차입니다.
다음으로 애자일 개발 주기에서 작업하면서 팀은 in silico를 구축하고 자동화합니다.데이터 엔지니어링 파이프라인을 산업화하는 동안(빌딩 블록 번호 3, 데이터 아키텍처), 저분자에 대한 스크리닝 알고리즘 및 알고리즘 입력 및 결과(빌딩 블록 2번, 디지털 및 분석 기능)를 시각화하기 위한 사용자 인터페이스를 구축합니다. HTS 예에서 여기에는 예측 정확도를 확인하고 차세대 모델을 교육하기 위해 실험 결과와 알고리즘 출력을 대조하는 중앙 집중식 데이터 계층 구축이 포함됩니다. 팀은 또한 새로운 기술 역량으로 기술 인프라를 강화합니다(빌딩 블록 번호 4). 여기서는 반복적인 추출, 정리 및 실험 데이터 구조화를 포함하여 재사용 가능한 소프트웨어 개발 키트와 표준화되고 재사용 가능한 데이터 엔지니어링 파이프라인을 구축하는 것을 의미할 수 있습니다.
동시에 팀의 민첩한 작업 기술을 개선하고 스프린트로 작업하며 최종 사용자의 가치를 우선시하는 제품 백로그를 준수하기 위한 교육이 진행됩니다(빌딩 블록 번호 5, 인재 및 운영 모델). 이 가치 초점은 구성 요소 6, 채택 및 확장을 위한 길을 열어줍니다. 회사의 소분자 연구 과학자들이 알고리즘 구축, 결과를 통합하는 새로운 스크리닝 프로토콜 및 프로세스 결정, KPI 결정에 참여했기 때문에 채택 가능성이 훨씬 높습니다.
공유하다
사이드바
산업화 대 실험
QVR 주기는 연구 과학자(개발팀 대신)가 우선 순위가 지정된 메트릭에 대한 솔루션과 그 가치를 발견 또는 R&D 책임자에게 시연하여 그들의 지원을 확인하는 것으로 끝납니다. 이 경우 솔루션은 사용자 인터페이스에 내장되어 있고 저분자에 대한 발견 타임라인을 가속화하는 실험 데이터를 자동으로 제공하는 인실 리코 스크리닝을 위한 머신 러닝 알고리즘입니다(사이드바, "산업화 대 실험" 참조). 그 가치를 입증하기 위해 새로운 알고리즘을 사용하여 새로운 라이브러리를 선별합니다.
데모는 또한 다음 주기에 대해 제안된 청사진을 설명하는 데 사용되며, 이 경우 리드의 합성 가능성을 예측하고 개선하기 위해 추가 화합물 라이브러리 및 스크리닝 알고리즘을 추가하는 것입니다. 현재까지의 고무적인 결과를 감안할 때 부서 리더는 다음 QVR 주기에 자금을 지원하는 데 동의합니다.
테이크 아웃
경험에 따르면 DnA 변환을 구현하기 위해 QVR 접근 방식을 시작하는 사람들이 염두에 두어야 할 몇 가지 원칙과 이를 유지하는 데 도움이 되는 몇 가지 조치가 있습니다.
일련의 QVR에서 다양한 변혁 프로그램을 병합함으로써 생명 과학 회사는 야심 찬 최종 목표를 향해 나아가는 동시에 R&D 및 그 이상에서 DnA 변혁을 구현할 때 직면하는 일반적인 문제를 극복할 수 있습니다. 각 QVR은 단 몇 개월 만에 최종 사용자에게 가치를 제공하고 대규모 솔루션의 채택 및 배포를 장려합니다. 일련의 이니셔티브를 개발하기 위해 동일한 접근 방식을 사용하는 여러 팀의 효과를 배가하면 DnA 기능이 전체 R&D 조직에 빠르게 포함됩니다. 이것은 환자의 이익을 위해 약물 개발을 가속화하는 데에만 도움이 될 수 있습니다.