Daten werden immer stärker zum neuen und wichtigsten Rohstoff eines Unternehmens. Der Trend zur Sammlung und Auswertung wird immer existentieller für jeden Global Player. Anbei ein lesenswerter Artikel über advanced analytcis bei einem Pharma-Unternehmen.

Baseler Zeitung am 11. Dezember 2018:

Novartis will dank Digitaltechnik schneller Medikamente entwickeln

Klinische Studien sind der grösste Kostenblock bei der Entwicklung von Wirkstoffen. Datenanalysen sollen nun Probleme antizipieren und so Zeit und Geld sparen.

Was haben der Stromnetzbetreiber Swissgrid und der US-Flugzeugriese Boeing mit Novartis gemeinsam? Bei allen drei Unternehmen fallen Unmengen an Daten an. Daher rückten die Experten für Datenanalyse von Novartis jüngst zu Swissgrid und Boeing aus, um zu lernen, wie die beiden Konzerne ihre Daten­berge bewältigen.

Novartis-Chef Vas Narasimhan will den Basler Pharma­riesen zu einem Vorreiter in Sachen Digitalisierung und Datenauswertung machen. Gestern zeigte sein Digitalchef Bertrand Bodson ein Beispiel, wie das gelingen soll. Der Belgier stellte mit seinem Team das System Sense vor, mit dem der Konzern seine jährlich rund 500 klinischen Studien in Echtzeit von einem Kontrollraum in Basel überwacht.

12 Jahre, 2,5 Milliarden

«Derzeit kostet die Entwicklung eines neuen Wirkstoffs im Schnitt 2,5 Milliarden Dollar, und sie dauert etwa 12 Jahre», sagt Bodson, «das ist viel zu lang.» Das Kontrollsystem soll daher nicht nur Kosten sparen. Patienten sollen dank verbesserter Abläufe bei den klinischen Studien auch schneller an neue, wirksame Medikamente kommen, so das Versprechen. Bodsons Team gibt sich ehrgeizig: «Eines unserer Ziele ist, dass wir mit dem System Sense rund 10 bis 15 Prozent an Effizienz bei unseren klinischen Studien gewinnen», sagt dieser Zeitung Badhri Srinivasan, der bei Novartis als Chef der weltweiten Entwicklungsabteilung für die klinischen Studien verantwortlich ist.

Gelingt das, so könnte Novartis dank des neuen Monitoringsystems Millionen einsparen. Laut einer Übersicht des Branchenverbandes Interpharma machen die Ausgaben für klinische Forschung 36 Prozent der Entwicklungskosten für neue Wirkstoffe aus. Bezogen auf die Durchschnittskosten für ein neues ­Medikament von 2,5 Milliarden Dollar wären dies 900 Millionen Dollar. Ein Effizienzgewinn von 10 bis 15 Prozent würde also grob gerechnet eine theoretische Einsparung von 90 bis 135 Millionen Dollar bedeuten.

Auf solche konkreten Zahlen will sich das Novartis-Management nicht einlassen. «Das System läuft seit Juli, für erste Aussagen über Zeitgewinn oder Kosteneinsparungen ist es noch zu früh. Wir sind aber mit dem Start sehr zufrieden», sagt Srinivasan.

System macht Prognosen

Auf sechs riesigen Monitoren können die Novartis-Manager den Zustand jeder der aktuell laufenden rund 500 klinischen Studien abrufen. Auf einem Bildschirm zum Beispiel ist horizontal der Zeitplan einer Studie abgebildet. Das System bildet nicht nur den Ist-Zustand ab, sondern macht auch Prognosen. Dafür wurde das Programm mit Daten von 3000 abgeschlossenen Studien gefüttert. Das Programm errechnet anhand dieser Erfahrung, wo bei welcher Studie es in Zukunft ein Problem geben könnte. Beispiel: Ein kritischer Punkt ist das Rekrutieren von Testpatienten. Hier warnt das System vor kommenden Problemen bei einer Studie.

Der Grund: Zum Testen eines neuen Medikaments wurden bestimmte Kliniken ausgewählt. Das System weiss anhand früherer Studien, dass es mit diesen Kliniken genau für die zu untersuchende Krankheit Probleme bei der Patientenrekrutierung gegeben hat, und schlägt daher Alarm. Auf diese Weise kann der Studienleiter reagieren und die Studie auf mehr Länder und mehr Studienzentren ausweiten.

Laut Novartis-Manager Srinivasan ist Novartis derzeit der einzige Pharmakonzern, der ein solches System hat. Es gebe keine Pläne, das Programm an Wettbewerber zu verkaufen. Andere Pharmafirmen sind bereits weiter. So will die deutsche Merck mit dem US-Datenspezialisten Palantir ein Gemeinschaftsunternehmen gründen. Es soll dereinst anderen Pharmaunternehmen Software zur Analyse von Krebsdaten verkaufen.