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三菱UFJ Capital和AGC签署了技术
近年来，由于方式多样化，药物开发变得越来越复杂和挑战。为了实现将推动下一代新药开发的创新，有必要建立一个“药物发现生态系统”。这不仅需要制药公司，学术界和初创企业的全面和整体方法，这些方法是药物开发的主要参与者，而且是行业，政府和学术界的主要参与者。AGC在其在日本，美国和欧洲的生命科学业务中开发了符合CGMP的CDMO *1业务，涵盖了广泛的模式 *2，包括小分子药物，基于哺乳动物和微生物的治疗蛋白，Messenger RNA，Messenger RNA，质粒DNA，基因和细胞疗法和外观。根据本协议的条款，AGC将利用其在CDMO业务中的广泛知识和经验，分析和建议在过程开发和制造阶段在化学，制造业和控制阶段（CMC）观点中对药物发现创业公司开发的药物的观点。三菱UFJ Capital管理着专门从事生命科学的资金，并且是一位领先的交易商，以日本最大的资本之一的支持。三菱UFJ Capital基于与制药公司和学术界合作的丰富经验获得的专业知识，积累了对药物发现初创企业的支持。由于药物发现初创企业和当今其他人开发的药物的方式使得不仅需要降低制造风险，而且还需要提高研发的效率和速度并增加成功的可能性。根据本协议，三菱UFJ Capital将通过评估其制造计划的可行性和实施状态来支持药物发现初创企业。通过这个联盟，两家公司旨在为创建“药物发现生态系统”做出贡献，并增强日本的药物发现能力。
预测未来的学习会影响当前的控制决策
传染病疫情给决策者带来了一项艰巨的任务，需要在严格的时间限制和不确定性下实施控制策略。数学模型可用于预测控制干预的结果，在发生此类疫情时为决策者提供有用的信息。然而，这些模型在疫情爆发的早期阶段，由于缺乏有关疾病动态和传播以及控制效果的准确相关信息而受到影响。因此，这些模型提供的建议通常是在获得更可靠的信息后临时采纳的。在这项研究中，我们表明，这种反复试验的管理方法没有正式考虑不确定性的解决以及控制行动如何影响不确定性，可能会导致次优的管理结果。我们比较了三种管理理论流行病的方法：非自适应管理 (AM) 方法，不使用实时疫情信息来调整控制；被动 AM 方法，在实时信息可用时将其纳入；主动 AM 方法，通过收集实时信息明确将未来的不确定性解决方案纳入其初始建议中。主动 AM 的结构化框架鼓励指定可量化的目标、系统行为模型和可能的控制和监控行动，然后是迭代学习和控制阶段，该阶段能够采用复杂的控制优化并解决系统不确定性。结果是一个管理框架，它能够提供动态的长期预测，以帮助决策者实现管理目标。我们详细研究了整合最新疫情信息的不同方法的效果。我们发现，即使在高度简化的系统中，整合新数据的方法也会导致不同的结果，从而影响初步的政策决策，而积极的 AM 管理方法可以提供更好的信息，从而导致流行病产生更理想的结果。2020 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。