MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.2533/chimia.2026.576

Медицинская библиотека · Chimia · 2026

Fast-Tracking Drug Substance Development with AI, HTE, and Digital Twins.

Johnson Aaron, McCann Nichola, Oeschger Raphael, Schmidt Jens, Wagschal Simon

СтатьяПеревод пока не подготовлен

Аннотация

The increasing structural complexity of active pharmaceutical ingredients (APIs) poses significant challenges for early-phase drug substance development, where speed and reliability are critical for clinical readiness. To address these limitations, we present an integrated, technology-driven framework combining AI-enabled route scouting, high-throughput experimentation (HTE), model-based process optimization (Design2OptimizeTM) and AI-assisted co-crystal prediction. Case studies demonstrating substantial benefits, including reductions in synthetic step count, material consumption, experimental effort, and overall development time will be discussed. This integrated approach de-risks early-phase development, supports more sustainable development practices, and enables strategic decision-making, offering a paradigm shift toward faster, smarter, and more resilient drug substance development.

Для цитирования: Johnson Aaron, McCann Nichola, Oeschger Raphael, Schmidt Jens, Wagschal Simon. Fast-Tracking Drug Substance Development with AI, HTE, and Digital Twins.. Chimia. 2026. DOI: 10.2533/chimia.2026.576.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.