案例：知识管理系统在Pfizer的应用

文：鼎捷ERP

作者：鼎捷软件 | 发布时间：2012-11-30 14:50:34

3。知识管理系统能帮助Pfizer吗
    制药公司是知识管理系统较广泛的用户，你可以很容易地了解到其原因。药品的开发过程是漫长而艰苦的。研究—者必须首先识别出生物目标，如酶或基因与某个疾病相关，利用大量的化合物来研究这个目标，看哪个影响它：然后进行动物毒性、吸收和较有希望的分子性质的研究。如果所有这些过程均良好，然后选择其中一个对入试验。
    在10 000个化学实体中仅有一个能通过美国食品药品管理局(FDA)的批准程序，只有一半被批准的药品能够上市。每种药品的所有成本为5亿一7亿美元，对一个新的热门的药品，在7年的试验周期内，每拖一天就要损失250万美元。
    现在，这种情况更甚。只有极少数的新药在主要制药公司的流水线中。尽管在研究和开发上稳定地增加投资，仅在美国每年总计超过250亿美元，但美国FDA统计显示，批准的新药或“新分子实体”正在稳定地下降。
    制药公司尽自己所能来开发新产品和产生新思想——促进创新的公司文化，建立与大学研究者的协作联系，寻求年轻的医药和生物技术公司以获得新的知识资源。来自任何源的任何知识只要能使新药上市或加速药品开发过程都明显地是很有价值的。
    让我们来看一下知识管理在这样的公司中所扮演的角色。Pfizer是世界上较大的研究一基的制药公司。其较有名的产品包括Celebrex、Zoloft、Lipitor和Viagra。在处方药品以外，该公司还生产非处方药，如Bengay、Listerine、Benetryl、Visine和动物健康产品。Pfizer分为3个主要的事业部：药品、健康保健和动物健康，药品部占公司总收入的88％。
    在Pfizer的122000个雇员中，有12 500个是科学家，他们在世界各地的研究实验室中工作。Pfizer全球研究与开发部是全行业较大的药品R&D组织，2003年，其R&D预算为71亿美元。Pfizer的新药研究项目横跨18个领域，比其他任何公司都要多。该公司与250多个学会和行业伙伴保持联系。
    与其他主要制药公司一样，Pfizer很大程度地依赖于知识管理，以驱动它的研究和开发工作。它通过零售系统来管理开发新产品所涉及的所有片断数据和文件，专家定位系统帮助公司识别公司内部科学家和知识领导者以及公司外部进行药品研发的专家，收集临床处方信息的可查询的数据库。Pfizer由网络一基的门户网站来管理所有联系产品生命周期PLM的发展过程，包括在线讨论的文件和其他知识片断。一个讨论列表可以保留讨论线索的轨迹。
    Pfizer的全球研究部内联网有许多应用区域，按地理和功能两方面来组织，实际上涉及公司的所有区域和部门。它们包含一个内部的电话号码簿、可以存取的科学出版物和共享跨国跨时区的研究发现。Pfizer连接内联网与外联网，以管理500个战略联盟，其全球团队可很快地存取历史数据和进行项目合作。研究者可以连接Pfizer内联网和美国FDA网站。一个名为E-sub的工具是公司能存取历史数据以加快准备FDA要求的烦琐的新药申请(NDA)。
    该公司正在转向全球方式来管理电子商务信息。过去，每一个R&D实验室均先在它为自己所在地区需要的文章收集中查找。如果这些文章在这里没有，就要到公共实验室和资源中查找。如果仍未找到，委托外部公司下载。现在，Pfizer的科学家可以用一个单一的主表来查找每一个Pfizer主要实验室的期刊收集。
    Pfizer采用了OracleClinical临床应用系统，它被设计用来帮助医药公司使其产品更快地上市。这个OA软件设定了标准和通用的工作实践。OracleClinical可以跟踪每一片数据的存取，为什么和如何修改了它。它包含了一个供应链管理数据定义的子系统，并可标识任何进入研究并未证实的数据，这样，研究者可以很快地识别数据或产品欠开发的问题。定义和修正被自动地传播到所有位置。
    Pfizer是对组合化学和高产量筛选(high-throughputscreening)应用先进信息技术的开拓者。
    组合化学使公司设计、筛选和测试都很快，它应用化学、分子生物学、信息技术一次即可创造和试验几千种化学组合。以前，药品公司必须逐个评价这几千种组合，然后，才发现一个为以后开发的可能候选者。
    组合化学和高产量筛选作为加速这个过程的方法在20世纪90年代中期开始流行。不像化学家手工制作每一个分子那样要几周时间，机器通过混合和匹配通用的结构块一天可以创造几千种化学物。这个机器人将每一个化学物的位元(bits)放入极小的玻璃瓶中，瓶中含有病体物质的采样，如蛋白质触发胆固醇生产。当这个物质和化学物产生一个所要求的反应时，一个“击中”就产生了。(这个实验过程叫做高产量筛选)
    实际上，所有主要药品公司均利用组合化学和高产量筛选，花费几千万美元与专长于这项技术的小公司形成联盟。1995—2000年Pfizer仅在组合化学方面就与29个不同公司形成36个联盟，如果再加上Warner-Lambert和Agouron，这个数字将升至50。
    智能机器大量粗制滥造地生产化学品，但几乎都没有用。机器常常制造出如此多的成分而导致化学品从分子的角度看都过“大”了。它们可能在管道中很正常，但在人的胃中很容易失败。例如，一种防止感染的药品在管道中显示出预期效果，但不能溶解于水，却要求静脉注射。当制造化学品时，化学家在开发的初始阶段常遇到这种问题。
    据位于Bristol-Myers的发现化学公司的总经理Carl Decicco所述，许多化学家为了试验专注创造几万甚至几百万种化学品而不考虑它们是否有用。“你失败于你可以做的事，而不是你应当做的事，”他说，大量潜在化学药品的组合理论上是可行的，但这些组合中大多数对人类来说是无用的。Pfizer高级研究员CarlLipinski 2002年退休，他编制了一个令人难以理解的复杂技术试验的表格，并说服Pfizer对其计算机进行重编程，如果化学家破坏“Lipinski”规则，将会受到警告。
    对组合化学和高产量筛选的批评指出，这些方法缺乏人类的洞察力、直觉和智能创造性。同时，这种方法还摒弃了意外发现的机会。例如，1991年，Schering—Plough的科学家想寻找一种药物来阻止某些胆固醇在体内产生的酶素。在一个仓鼠试验中，他们发现分子未能阻止酶素，然而却降低了胆固醇。化学家通过人工转换使分子成为降低胆固醇的药物——Zetia，并于2002年被FDA批准。如果机器人在一个管道中测试这个分子，它可能就会失去这个意外的收获。
    由于机器人筛选只能在液体中应用，组合化学和高产量筛选创建的实验室常放入dimethylsulfoxide中，这是一种存储化学品的标准溶液。在某些情况下，化学品变成固体被置于溶液的底层，或者这种溶液包含了化学分解。药品试验机器人到达这种混合状态后，可能只产生一滴无用的汤。传统的实验室为避免这个问题，在dimethyl sulfoxide中以粉状存储了可能分解的化学品，且只在筛选以前才放入溶液中。
    Pfizer和其他主要制药公司试图纠正这些问题。Pfizer将6亿美元投资于其世界各地的实验室，以保证化学品在它的实验室中更像药品并呈现多样化。它利用不同于组合化学的技术，保证了每一个化学品能符合Lipinski试验。Pfizer实验室的高级副总裁MatinMackay说，Pfizer有越来越多的化合物正在通过试验的每一阶段，但是需要10年才能知道改进这项技术的努力是否有效。“我们很有信心，”他说。
    其他科学家响应他的话说，该行业已经解决了其早期的组合化学和高产量筛选问题，并且从现在起的10年内，管道中将大量出现由此方法创造的新药。“它需要一段时间去学习如何使用这些新技术，”在Bristol-Myers的研究实验室的临床发现副主席RichardGregg说。
    国家肿瘤研究所的DavidNewman负责的一项研究发现，到2002年底组合化学和高产量筛选未能创造一个FDA批准的药品。另一研究发现，虽然这项技术改进了一些比较传统的方法创造的药品，但是359种人体试验的肿瘤药只有一种由此法创造。
    一些观察者相信，制药公司广泛地应用组合化学和高产量筛选是今天新药枯萎的一个原因。被FDA批准的新药自1996年以来，年年下降。2003年，FDA仅批准21种新药，而1996年为56种，其中，Pfizer只有一种，Agouron有一种。
问题
    (1)用竞争力和价值链模型分析Pfizer的企业战略。
    (2)在Pfizer，知识管理系统的重要性如何?它们如何为企业提供价值?它们如何支持该公司的企业战略?
    (3)评价Pfizer的组合化学和高产量筛选在其战略中的应用。
    (4)你认为，Pfizer将来应用现在的知识管理系统的成功程度如何?