解析CMIS|荣昌生物制药(烟台)股份有限公司侯钧：数智赋能生物制药全生命周期管理实践
2024-08-02
各位来宾：
大家下午好！受组委会的邀请来到咱们会场做一下关于生物制药医药行业细分赛道基于整个生命周期的数字化管理实践经验的分享。
刚才各位大咖下午讲了很多关于AI包括前沿的一些技术，其实我这个相当于把大家拉回来，看看从我们企业里生物制药整个传统的信息化、数字化结合行业特性做了哪些事，跟大家做一个简单的分享。
企业介绍
先介绍一下荣昌生物，荣昌生物创立于2008年，我们主要针对于大分子发现、开发、商业化创新基于first in class生物制药，我们现在在三个聚焦板块：
1.自身免疫。
2.肿瘤。
3.眼科疾病方向。
公司研发中心，因为我们总部在烟台，所以以山东烟台为中心，辐射上海包括美国三个研发和国际临床在美国轴心，烟台是作为生产和质量的基地中心，目前的销售是覆盖整个全球。主要的生产产品集中在三个药物研发平台，一个是基于单抗、另外一个是双抗，再有就是ADC，ADC药物偶联上面我们也是第一家在国内产品上市的一家企业。
两款主要产品领域：
1.自身免疫。我们在系统性红斑狼疮已经上市的2418产品目前已经在国内上市，现在三期国际临床正在开展当中。基于重度IG4年包括干燥综合症等等临床都在国际全球同步开展二期、三期阶段。
2.另外一款ADC相对目前比较热的靶点，ADC领域我们在胃癌和尿路上皮癌两个适应症已经上市了，后面还有陆续大概十多种适应症在临床过程当中。
医药市场规模与机遇
回来简单介绍一下公司之后，看一下我们在整个大的医药环境市场目前的情况。
记得刚才上海医药协会秘书长也提到了目前这个数字，中国医药现在市场规模已经达到2万亿，同时数字经济已经超过了30万亿的经济体量，在我们的医药行业其实真正医药的数字化发展其实远逊色于传统的制造业，像汽车、电子，由于我们一个是行业的发展限制，同时包括当然生物医药也是近十年才发展起来的在国内；另外一个就是法规监管、合规要求，所以在这个领域上，在我们在座不管是来自甲方信息化数字化团队以及乙方合作伙伴我们都聚焦在医药数字化领域发展，所以未来空间其实还是很大的，都是值得大家共同努力。
生物医药行业政策解读
简单回顾一下，各位老师已经讲到了我们在医药行业的政策，这几年发展得非常快速，简单来说从生产研发端，比如说我们早些年药品上市许可的制度，推动了CRO、CDMO这样的企业已经发展到现在稍微有点过热了，但是也加剧了我们快速发展，包括新药注册评审阶段包括我们几款新药也是针对匹配了国家的绿色通道，包括也进入了美国FDA绿色通道，快速推动了临床过程的周期。
在生产方面，近几年随着疫情，《疫苗管理法》以及近期比较热的血液制品现在也开始强调整个产业链数字化追溯话题，所以大力推动了数字化经济的发展。
在近一段时间的医药商业层面，从我们的最早两票制近些年“4+7”到现在全面落地已经毋庸置疑说明一切，不管国家对这个态度包括侧面体现了我们针对整个流通的监管，追溯体系的搭建，这些都通过数字化完全能够实现的。再有刚才也提到我们去年的医药反腐，这些都跟流通相关的。
生物医药产业链运营模型
所以在这样的情况下，我们简单看一下在生物医药产业链的运营模型，简单来说在我们上游、下游，制造方面从我们分子的靶点筛选，早期的研发、临床前包括临床研究，这个领域我们现在业界有很多的比如说CRO企业、包括一些院校的研发方面合作，现在基于AI大模型落地，大力推动了研发的周期和效率。在生产板块比如说我们走入到审批临床上市之后，走入到商业化的阶段，早期的做Biotech，转过来的时候会早期借助CDMO企业扶持，后续随着自己能力的扩充，从Biotech走到big farmer之后，大量商业化制造，智能制造板块。
不外乎是针对于经销商，刚才有提及，包括Digital营销，针对医生主任患者的黏合性，结合一些医药电商等等赋能，加快了这方面发展。
生物制药价值链与业务要素
基于价值链角度，相对比较重要的业务要素，我们数字化跟业务结合很深的包括对我们来讲挑战也是需要关注的，比如说在产品研发和临床阶段，在靶点的发现、抗体的筛选、氨基酸序列这些东西我们现在就是在更早研阶段，也会和一些现在初创的AI公司去尝试合作一些模型的计算方式，现在发现业界真正落地的其实还是寥寥无几，这方面在合作尝试阶段。
包括临床前、临床试验的，这些在临床过程当中的临床前安全性、有效性评估，这块也是我们在研发阶段面临的重点话题。
在产品生产和供应阶段，不外乎传统的供应链、产销协同，当然我们现在更重点就是商业化后针对生物制药的批次管理，就是智能制造板块，如何真正实现ITOT的打通，真正能够实现整体智能制造的，在企业里面的落地，实际上大家都在做，但是真正落地实现全面所谓的工业4.0智能制造还是有漫长的路要走的。
在产品质量和安全方面，不外乎针对一些物料中间体、成品检验、放行、稳定性留样等等相关关注，包括跟QA保障阶段的一些偏差变更相关管理，在营销方面和客户关系这块，包括我们的营销终端的拜访、行为管理、学术交流包括针对渠道流向包括纯销管理，也要匹配国家监管的要求。
基于生物制药生命周期的数字化架构
这个简单给大家分享一下，勾勒一下在整个生物制药数字化的架构，其实分为三个板块：
第一，产品研发。我们也是做了大分子和小分子，主要以大分子为主，小分子跟ADC产品，要偶联会设计部分小分子药品研发，所以这里全面落地了电子实验记录ELN使用，包括分子化合物计算机辅助，包括基于刚才提到AI赋能包括试剂、DMPK相关管理。
因为我们临床是自己做的，有些大部分跟CRO合作的，我们国际临床结合CRO，国内我们自己两个很大团队，大概有500、600人临床团队，所以我们自己搭建了电子数据采集EDC等等我们自己完全构建了这样的系统，包括我们在数据统计分析、基于SaaS甚至基于一些算法尝试进一步融合AI落地临床方面的探索。
临床一直到上市之后离不开的是PV，药物警戒不说了，再就是商业化及流通，不管药品注册到商业化智能制造到流程板块，一会儿我会分享，所以在这儿不具体讲了，整个的生命周期我们是安全有质量管理系统，QMS覆盖整个业务修的关于质量的管控。
同时在研发方面，我们也通过基于项目化的管理，研发的数据、文档、协同包括研发的一些数据库项目管理协同管理，这部分我们尝试推进一些AI包括一些个文献相关的管理，在去尝试。
底层不外乎我们基于部分，当然也是选择性基于云计算一些AI、人工智能的赋能，整体要求符合相应的从GCP、GLP、GMP相关法规数据完整性的要求。
生物新药研发项目数字化生命周期管理
研发部分我们快速看一下，简单来说大家都知道“双十”理论（十年十亿美金），现在想说也是通过了一些尝试包括对新药研发数字化、靶点发现包括AI化合物的合成，这方面的一些尝试包括临床方面的招募系统、数据分析结合AI尝试，会大大去提速，比如说之前十年周期现在可能会提到七到八年，基于临床和产品上市。
包括刚才提到业界政策给我们的一些比如说快速审批通道，这样的话相应扶持会对这个事有大量的推进。这就是研发项目管理的闭环，生命周期项目管理系统，传统就是基于里程碑，target落地管理，基于研发每个里程碑阶段划分不用讲了，其中包括WBS分解目标任务，我们项目管理的话已经实现了跟每个阶段的研发ELN打通，ELN同时也结合了研发LIMS系统，直接抓取到我的检验分子，包括检验数据能够直接串联到，通过CDS检验数据连接LIMS直接联系到项目管理，整个milestone过程研发投入、库存物料包括工作流也是全面集成的，进而推算你的预算和成本核算，这个方案会更加会看到CMO、CDMO企业用得比较多，如果像我们制药企业做精细化管理可以借鉴一下。
研发质量分析实验室数字化运营
另外结合刚才说的在研发质量分析实验室这块，我们用的是Sample Manager LIMS实现了样品领取、检验然后测试，进行试剂耗材相关管理，稳定性都在上面管理。我们通过ELN基于我们把天平PH然后相关实验进行打通，结合CDS把实验数据就直接转化到了LIMS平台上。
临床试验业务场景与数字化探索
放行研发阶段就是通过LIMS职业方向简单的一个示意，另外就是临床阶段，刚才也讲了很多，包括文档系统，电子数据、PV、项目管理用了很多。但是这里提一下，就是我们这个随机化和试验管理，因为随机化试验管理在国内可能需求好满足。但是如果像我们要做国际临床的话，这方面的挑战会比较高，因为你基于你随机的算法，包括双盲、药品的分发包括你的供应，要考验你的供应链管理，不仅是随机系统IRT部署和满足，同时还要考验你供应链管理，比如说对欧美中转站在哪里，药品分发跟医院捆绑等等，包括回传单据包括留痕管理，要匹配GCP的管理要求。
基于ISA95模型的生物制药商业化智能制造架构
刚才讲了一下主要针对研发临床，下一个板块是我近期整体管理的，因为整个生物制药商业化、智能制造的管理，这个其实没有什么好展开来的，基于ISA95模型在我们内部比如说最基层设施设备、仪表仪器到控制器到Level2的BCS、BMS等等体现都是ITOT整合架构，不同公司尤其生物制药，近十年在中国发展很快，我也知道多公司成立了自己的项目部或者项目工程部管这块，但是我们有别于相关同行是我们是传统IT，数字化部门，把ITOT整合在我们管理，有的好处是你能够统一规划、统一布局。
因为现在我们这个战略也是在今年初刚刚决定的，因为之前我们也是分散的，工程部管理由什么生产部牵头，上面比如说MES等等我不展开了，大家都很熟，基于智能制造整体规划顶层设计对企业带来的价值毋庸置疑，早年间我们OT自动化下层都是孤岛式的，我相信大部分企业涉及到都是孤岛式的，整体规划就是面向分布式集中控制和整体数据运营分析的架构。
以ERP为中枢的智能制造供应链运营管理
基于智能制造架构，想说的是基于ERP为枢纽的智能制造供应链的管理，供应链管理不外乎采购一部分，包括寻源包括从你采购入库、检测到你的库存物流的管理，包括在过程当中配合的来料检验包括生产车间的一些个生产制造过程、工序检测过程、产品放行最终流通到营销，这只是简单描述了过程，这块我们以ERP为核心覆盖了周边系统，实现业务流的实现。
生物制药商业化IT&OT融合顶层设计
这个要想讲，因为智能制造板块很大，如果有机会可以分开去讲，这就是我们自己的商业化IT&OT融合的顶层设计，这也是拿出来给大家分享一下，简单来说我们下面最基层的是工业网络，一般我们叫OT网络，备份、域控、NDP，大家看着很熟，但是真正IOT结合要注意的问题很多，比如说NTP管理、域控、工业网、GMP体系跟no GMP要分别部署。
然后车间内部管理，基于SCADA作为数据采集，把我下游单机设备、仪器仪表、环境称量这些个器具的数据如何去采集，针对数据的状态监控，实时报警。再通过SCADA，有的地方我这儿没有提，还有一层如果做得好的话我通过DCS集中管控的话，可以代替SCADA，像我们现在做的新项目是大概6x1.5反应器的体量，你用SCADA连只是做数据的监控。
更多的还要做pbatch主动control管理，这个层面。在MES层面可以针对计划订单配方的管理，然后结合WMS可以做称重称量自动化管控，在过程的质量系统你可以结合一些LIMS、QMS对接，包括偏差、变更等等结合QMS打通。当然你要符合标准，这个不用讲了，同时最终目标是实现电子批记录，你的上游系统你最上面很重要的是主数据的系统，基于主数据，因为刚才也有讲师讲主数据，所以这块不展开，重要性毋庸置疑。
ERP领域就是我们所谓的最上层业财一体化的标准，你的WMS跟像我们有高价库企业跟WCS如何对接，一直到AGV小车怎么管理，我不展开了。
这个就是整个QA质量保障体系，因为说了这么多在医药行业里你做整个系统落地，离不开监管合规，所以说在这个领域要符合GMP的SO等等，我们陆续上了文档系统、批记录系统、偏差、变更等等相应系统。
搭建面向国际化产品溯源体系的追溯系统（DSCSA）
这是一个扩展，因为我们现在做国内产品上市，未来要走到国际欧美市场的，走到欧美市场你只靠我们现在下层的药监码管理不够的，你要考虑第一要符合国际药品流通追溯法规要求，DSCSA，了解它之后我们也有了基本布局，刚出的时候像我们友商也选择一些个合作伙伴，把你的码跟它的码如何打通。再往后要考虑自己的supply change供应，码如何分布、如何管理，如何保障你最终到医生，甚至到患者的追溯，监管不会像我们国内这么轻松。
最后数字化追溯体系结构，我记得是去年上海试行的监管法规要求，当然是试行，会涉及到生产、制造、实验室质量、追溯板块，下面是具体针对每个板块业务流，既符合国家生物制药法规要求，同时企业内部建设的时候要有早期顶层设计，我们现在跟这个流程相对比较匹配的，时间原因不展开讲。
电子数据生命周期与治理
最后提一下，因为我讲的是整个生物制药数字化或者叫数智化整个生命周期管理，所以讲了业务流之后一定离不开就是信息化系统项目管理的validation生命周期以及电子数据生命周期，violidation没必要展开，大家很熟了，刚才也讲了很多data，但是我从另外一个视角，从data创建到processing，如何存储到销毁，这是行业内要注意的，简单来说你cinical的时候，你早期做ETC患者数据抓取的时候，在前CRF数据录入的时候这是原始的data，这时候data创建了，你在processing的时候，你data不断输入，检验指标检验结果分析过程，这是你processing过程，包括你产生report的时候，可能你也要分析部门的人形成分析，最终你的study的data，你的存储，甚至提供给监管机构，提供给这个注册机构，那就是你最终的study的data的一个产生。最终你在内部你要有保存机制，你要有存储机制，你要有备份机制。当时甚至是这个数据的闭环，在什么时候进行销毁，要保留多少年，最后跟法规相匹配，生产也是这个流程，因时间原因就不展开了。
整体内容这么多，细节时间原因，每个部分展开有很多要谈及的，因为今年是咱们数智第二届，所以先做了一个overall review描述，下面有机会可以进一步交流。谢谢！
