Mengapa Teknisi Gagal dalam Ujian PTCB & Cara Menghindari Jebakan.

Kegagalan Ujian PTCB dalam Perspektif.

Lulus ujian PTCB merupakan sebuah tonggak sejarah yang membuka pintu terhadap peluang kerja baru, gaji yang lebih tinggi, dan landasan profesional yang lebih kuat.

Namun meskipun ujiannya dapat dilewati dengan persiapan yang tepat, banyak teknisi yang gagal pada percobaan pertama mereka. Menurut PTCB.org, terdapat 46.725 ujian PTCB yang diselenggarakan pada tahun 2024, dengan sekitar 70% teknisi lulus ujian.

Itu berarti hampir sepertiga teknisi gagal dalam ujian.

Alasannya bukan karena kurangnya usaha, pengetahuan, kecerdasan atau bakat. Sebaliknya, itu adalah pola, kesalahan yang dapat diprediksi, dan kesalahan langkah yang dapat dihindari.

Dalam panduan ini, kami menguraikan tiga kendala terbesar yang menyebabkan teknisi farmasi gagal dalam PTCB — dan, yang lebih penting, bagaimana cara menghindarinya.

Jebakan #1: Tidak Belajar Sesuai Blueprint PTCB Terbaru.

Salah satu kesalahan paling umum – dan mahal – yang dilakukan teknisi adalah mempelajari materi yang “salah”. Bukan karena mereka kurang belajar; itu karena mereka tidak mempelajari hal yang benar.

Banyak teknisi:

  • Andalkan panduan belajar yang sudah ketinggalan zaman
  • Menghabiskan terlalu banyak waktu untuk menghafal setiap nama obat yang mereka temukan
  • Gunakan video YouTube acak atau ringkasan TikTok
  • Tinjau soal latihan yang tidak sesuai dengan tingkat kesulitan atau format PTCB

Meskipun sumber daya ini dapat membantu, sumber daya ini sering kali berfokus pada konten yang belum diuji secara mendalam, atau lebih buruk lagi, tidak relevan lagi. Ujian PTCB terus berkembang — terutama dengan adanya teknologi baru, pedoman yang diperbarui, dan pergeseran tanggung jawab praktik farmasi. Sebuah silabus PTCB yang diperbarui akan berlaku efektif mulai Januari 2026, misalnya.

Cetak biru ujian PTCB saat ini dibagi menjadi empat domain:

  • Obat-obatan
  • Persyaratan Federal
  • Keamanan Pasien dan Jaminan Mutu
  • Entri dan Pemrosesan Pesanan

Namun ada hal yang terlewatkan oleh banyak siswa: ujian ini menekankan keterampilan dan skenario, bukan sekadar hafalan mentah.

Misalnya:

  • Daripada meminta Anda mengingat semua ACE inhibitor, ujian mungkin meminta Anda mengidentifikasi ACE inhibitor dari empat kemungkinan jawaban. Mengetahui sufiks golongan obat sudah cukup untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan ini.
  • Daripada menghafal 100 kode Sig, Anda mungkin diuji untuk mengidentifikasi instruksi yang tidak aman atau mengidentifikasi desimal mana yang harus diklarifikasi.

Buat rencana studi Anda dengan meninjau cetak biru PTCB resmi dan terkini. Segala sesuatu yang Anda pelajari harus terkait dengan domain tersebut. Gunakan materi pelajaran terkini yang mencerminkan struktur ujian 2026 – 2027.

Fokus pada tugas praktik farmasi yang nyata, bukan fakta yang tidak jelas. Ini termasuk:

  • Mengidentifikasi kelas obat dan kegunaan umum mereka.
  • Mengenali risiko keamanan pengobatan yang umum.
  • Memahami alur kerja (mulai dari penerimaan resep hingga pengeluaran).
  • Mengetahui dasar-dasar hukum federal dan persyaratan zat yang dikendalikan.
  • Melakukan matematika farmasi tanpa kalkulator.

Jika sumber daya Anda tidak mencerminkan prioritas ini, skor Anda akan menunjukkan hal tersebut.

Kesalahan #2: Yayasan Matematika Farmasi yang Lemah.

Ketika teknisi farmasi gagal dalam ujian PTCB, satu topik biasanya menjadi penentu antara lulus dan gagal dalam ujian: matematika farmasi. Matematika merupakan bagian penting dari ujian dan memiliki dampak yang tidak proporsional terhadap nilai Anda karena:

  • Soal matematika biasanya membutuhkan waktu lebih lama untuk diselesaikan.
  • Seringkali mereka hanya mempunyai satu jawaban yang jelas benar.
  • Mereka sering kali diberi beban lebih berat.
  • Soal matematika seringkali mengungkap kesenjangan pemahaman dengan cepat.

Seorang teknisi yang menjawab 80% soal matematika dengan salah memiliki peluang yang kecil untuk lulus — bahkan jika mereka unggul dalam topik lain. Matematika farmasi menantang karena beberapa alasan:

  • Banyak teknisi yang tidak berlatih matematika selama bertahun-tahun.
  • Kecemasan menghadapi ujian meningkat dalam perhitungan multi-langkah yang berjangka waktu.
  • Beberapa teknisi terlalu bergantung pada kalkulator atau aplikasi saat belajar.
  • Beberapa teknisi menghafal rumus alih-alih mempelajari metode dibalik rumus tersebut.

Namun ada langkah nyata yang dapat Anda lakukan untuk memitigasi risiko tersebut, antara lain:

  • Mengerjakan matematika secara langkah demi langkah. Jangan pernah melakukan lebih dari satu langkah dalam satu waktu.
  • Berlatih matematika PTCB setiap hari, bahkan selama 10-15 menit.
  • Kerjakan akurasi sebelum kecepatan. Selalu periksa ulang satuan – dan hindari detail dalam pertanyaan yang tidak relevan untuk menemukan jawaban yang benar.
  • Catat setiap kesalahan yang Anda buat. Tinjau dan latih jenis pertanyaan yang sama untuk menghilangkan kesalahan ini seiring waktu.
  • Latihlah pertanyaan matematika sebanyak mungkin menjelang ujian. Semakin banyak latihan yang Anda lakukan, semakin banyak Anda dapat menutup kesenjangan pengetahuan yang mungkin Anda miliki.

Dengan mengambil tindakan, Anda perlahan tapi pasti dapat mengembangkan dan mengasah kemampuan matematika Anda seiring berjalannya waktu.

Jebakan #3: Salah Mengelola Kecemasan Ujian dan Kondisi Hari Ujian.

Bahkan teknisi yang sudah terlatih sekalipun terkadang gagal dalam ujian bukan karena pengetahuan kontennya, namun karena tekanan ujian, masalah waktu, atau kelelahan mental. Bagaimanapun, ujian PTCB memiliki risiko yang tinggi. Skor kelulusan dapat berarti:

  • Dipekerjakan
  • Mendapatkan gaji yang lebih tinggi
  • Pindah dari peserta pelatihan ke teknisi bersertifikat
  • Memenuhi syarat untuk peran rumah sakit
  • Meningkatkan keamanan karir

Hal ini saja dapat memberikan banyak tekanan kepada teknisi, sehingga menimbulkan kecemasan dan stres yang menyebabkan:

  • Peningkatan detak jantung
  • Pengurangan memori kerja
  • Pengambilan keputusan lebih lambat atau buruk
  • Pertanyaan sederhana tiba-tiba terasa rumit
  • Peningkatan dugaan kedua

Banyak teknisi yang keluar dari ujian karena mengetahui isinya, tetapi merasa pikiran mereka “kabur”. Mengingat ujian PTCB memiliki waktu yang ketat, teknisi sering kali:

  • Menghabiskan terlalu banyak waktu untuk pertanyaan-pertanyaan sulit
  • Tergesa-gesa melewati hal-hal yang lebih mudah, sering kali membuat kesalahan yang bisa dihindari
  • Gagal menandai pertanyaan untuk ditinjau
  • Sering kali terlalu memikirkan soal matematika sederhana
  • Panik ketika jam terus berjalan
  • Pertanyaan salah dibaca, kata kunci seperti “tidak”, “kecuali”, dan “pertama” hilang
  • Membingungkan obat yang terdengar mirip atau mirip

Satu kesalahan manajemen waktu dapat menjadi semakin besar seiring berjalannya waktu, sehingga menciptakan kondisi kegagalan ujian. Namun, kesalahan ini dapat dihindari dengan kebiasaan yang benar pada hari ujian:

  • Ikuti ujian praktik simulasi. Gunakan ujian praktik jangka panjang dan berjangka waktu yang meniru kondisi sebenarnya (catatan: jika Anda adalah anggota kursus online kami, Anda akan memiliki akses ke 4 ujian tersebut).
  • Ikuti aturan 60 detik. Jika Anda tidak dapat menjawab pertanyaan dalam satu menit, tandai dan lanjutkan.
  • Susun ulang pertanyaan-pertanyaan sulit secara psikologis. Pertanyaan yang menantang biasanya tidak berarti Anda gagal — itu berarti Anda mengalami kemajuan secara normal melalui berbagai tingkat kesulitan.
  • Jangan mengubah jawaban kecuali Anda menemukan kesalahan yang jelas. Insting pertama Anda biasanya benar.
  • Gunakan pola pernapasan untuk mengatur ulang fokus Anda. Teknik seperti box breath 4 detik mampu menstabilkan adrenalin dengan cepat.

Persiapkan rutinitas hari ujian Anda sebelumnya. Ini termasuk:

  • Tidur yang cukup
  • Hidrasi
  • Makanan ringan
  • Tiba lebih awal, tapi tidak juga lebih awal
  • Mengenakan pakaian yang nyaman
  • Menghindari menjejalkan di menit-menit terakhir. Hal ini seringkali menimbulkan kebingungan.
  • Percayai persiapan dan insting Anda. Kepercayaan diri adalah sebuah keterampilan, dan dapat dipraktikkan seperti halnya matematika.

Pikiran Terakhir.

Kebanyakan teknisi farmasi gagal dalam PTCB bukan karena isinya terlalu sulit, namun karena mereka jatuh ke dalam perangkap yang dapat diprediksi:

  • Belajar secara luas, bukan secara strategis.
  • Menghindari atau salah mempelajari matematika farmasi.
  • Membiarkan stres ujian mendominasi kinerja hari ujian.

Jebakan ini nyata, namun dapat dihindari.

Jika Anda belajar sesuai dengan cetak biru PTCB, memperkuat keterampilan matematika Anda menggunakan satu metode yang dapat diandalkan, dan melatih diri Anda untuk menghadapi kondisi hari ujian, Anda menempatkan diri Anda pada posisi terbaik untuk lulus ujian pada upaya pertama Anda.

Singkatnya:

  • Upaya yang konsisten mengalahkan kerja keras.
  • Perencanaan yang cerdas mengalahkan hafalan.
  • Keyakinan mengalahkan kepanikan.

Dengan secara aktif mengambil langkah nyata dalam beberapa minggu dan bulan menjelang ujian PTCB, Anda dapat menciptakan kondisi yang menghindari jebakan ini dan memaksimalkan hasil tes Anda.

Apakah panduan hari ini bermanfaat tentang mengapa teknisi gagal dalam ujian PTCB? Akses kursus online kami hari ini untuk bergabung dengan 94% teknisi yang telah lulus ujian dengan bantuan kami. Dapatkan akses instan ke dasbor pembelajaran pribadi lengkap Anda hari ini.

Kegagalan Terus-menerus di Inggris dalam Mengkomersialkan Penelitian dan Pengembangan Mengancam Ilmu Hayati: Laporan

Laporan dari Komite Sains dan Teknologi House of Lords Inggris, berjudul “Pendarahan hingga Kematian: Darurat Pertumbuhan Sains dan Teknologi,” menyoroti tantangan signifikan yang mengancam posisi Inggris dalam lanskap ilmu pengetahuan global, khususnya dalam sektor ilmu hayati (1). Meskipun Inggris mempertahankan basis penelitian dan pengembangan yang kompetitif secara global, namun kurang efektif dalam mengkomersialkan penelitian dan pengembangan, yang menyebabkan kegagalan terus-menerus bagi perusahaan-perusahaan tahap awal yang menjanjikan untuk meningkatkan skala dan tetap berada di dalam negeri, menurut laporan tersebut.

Kondisi sektor ilmu hayati saat ini disajikan sebagai gambaran dari “kurangnya pemikiran jangka panjang dan koordinasi dalam kebijakan pemerintah,” menurut analisis yang dilakukan oleh Resilience, Pusat Keunggulan Manufaktur Obat-obatan Inggris (2).

Situasi ini telah memicu hal-hal negatif yang besar dalam industri farmasi, dengan para pemimpin utama menyatakan bahwa perusahaan-perusahaan farmasi besar memberi isyarat bahwa mereka akan “keluar” dan mengurangi investasi (1,2). Urgensi untuk mengatasi isu-isu ini ditegaskan oleh kejadian-kejadian baru-baru ini, termasuk pembatalan pusat penelitian Inggris senilai £1 miliar (US$1,3 miliar) yang dilakukan oleh Merck, dengan menyebut Inggris “tidak kompetitif secara internasional,” dan rumor bahwa AstraZeneca meningkatkan pencatatan sahamnya di Amerika Serikat (2). Jika Inggris kehilangan keahlian ilmu hayat dan perusahaan farmasi besar, maka akan terdapat konsekuensi besar terhadap penemuan, pengembangan, dan produksi obat di seluruh dunia, yang beberapa di antaranya akan dibahas dalam pertanyaan-pertanyaan berikut.

Apa implikasi lain yang disarankan oleh laporan ini?

Selain pentingnya kebijakan terkoordinasi dan reformasi keuangan, para ahli menekankan bahwa mengatasi kemerosotan Inggris memerlukan investasi mendasar pada sumber daya manusia yang berbakat (2). Persyaratan pelatihan tenaga kerja yang berkelanjutan ini sangat penting untuk memungkinkan peningkatan produktivitas teknologi dan memastikan sektor ilmu hayat dapat memenuhi kebutuhannya di masa depan.

Mengapa perusahaan kesulitan untuk meningkatkan skalanya?

Perusahaan-perusahaan ilmu pengetahuan dan teknologi, termasuk yang bergerak di bidang ilmu hayati, mengalami kesulitan yang signifikan untuk mendapatkan peningkatan pendanaan di dalam negeri setelah mereka melampaui pendanaan Seri A. Hal ini sering kali menyebabkan perusahaan-perusahaan yang didukung oleh ventura mencari pendanaan dari luar negeri, terutama Amerika Serikat, yang memiliki kumpulan modal yang lebih besar, atau mengakibatkan akuisisi oleh pembeli di luar negeri (1).

Bagaimana kesenjangan keterampilan dapat ditutup?

Investasi dalam menarik, melibatkan, dan melatih generasi masa depan dipandang penting, karena keterampilan dianggap sebagai mesin pertumbuhan yang mendorong perusahaan untuk berinvestasi dan berinovasi. Inisiatif seperti Resilience menggunakan teknologi realitas virtual canggih untuk memberikan pelatihan, yang membantu meningkatkan produktivitas, memberikan keterampilan praktis, dan mendukung tujuan keberlanjutan dengan mengurangi limbah laboratorium dan bahan habis pakai yang mahal (2).

Referensi

1. Dewan Bangsawan, Pendarahan Sampai Mati: Darurat Pertumbuhan Ilmu Pengetahuan dan Teknologi; Laporan Sidang ke-2; Parlemen Inggris, November 2025.
2. Ketahanan—Pusat Keunggulan Keterampilan Manufaktur Obat Inggris. Laporan House of Lords Mengatakan Pemerintah Kurang Berpikir Jangka Panjang dalam Ilmu Hayati, Namun Akademisi Terkemuka Mengatakan Permasalahannya Semakin Mendalam. Siaran Pers. 14 November 2025.

Digital Twins yang Didukung AI Mencapai Akurasi Tinggi dalam Perkiraan Fungsi Paru-Paru Manusia

Proses penelitian dan pengembangan farmasi sering kali menghadapi hambatan besar, termasuk biaya tinggi dan jangka waktu yang panjang, yang sering kali berasal dari menurunnya kemampuan penerjemahan temuan dari model praklinis, menurut Xuanzi Zhou, mahasiswa PhD, University Health Network di Toronto, Kanada, yang memaparkan poster di AAPS Farmasi 360diadakan 9-12 November 2025 di San Antonio, Texas. Metode konvensional, seperti model hewan dan organoid jaringan, seringkali terbukti tidak memadai dalam menangkap sepenuhnya kompleksitas dinamis yang melekat pada tubuh manusia, Zhou dan rekannya di Universitas Toronto—Bo Wang, PhD, Profesor; Yiyang Wei, murid master; Serena Hacker, peneliti pembelajaran mesin; Sumin Kim, mahasiswa PhD; Marcelo Cypel, profesor; Shaf Keshavjee, MD, profesor; dan Andrew Sage, PhD, profesor—menyatakan.

ex vivo perfusi paru (EVLP) menawarkan platform canggih yang dikembangkan untuk menilai paru-paru manusia yang terisolasi dalam kondisi fisiologis, sehingga memungkinkan pengujian terapeutik untuk aplikasi seperti terapi sel induk, terapi gen, dan imunomodulasi (1-6). Terlepas dari kegunaannya, standarisasi evaluasi obat dalam EVLP menggunakan desain studi dua kelompok acak konvensional menghadirkan tantangan, kata para peneliti, khususnya karena terbatasnya ketersediaan organ tubuh manusia, yang memperpanjang pendaftaran dan meningkatkan biaya, dan variabilitas antar subjek yang besar, yang mempersulit interpretasi hasil.

Untuk mengatasi keterbatasan ini, tim mengeksplorasi konsep kembar digital—simulasi komputer terhadap objek fisik—sebuah pendekatan yang menjanjikan dalam bidang kedokteran namun sebagian besar belum dieksplorasi dalam penemuan obat (7). Mengingat prosedur EVLP menghasilkan data multimodal fungsi paru secara real-time, menurut Zhou, dkk, lingkungan ini menawarkan peluang unik untuk melatih model pembelajaran mesin (ML). Tujuan inti dari penelitian mereka adalah pengembangan metodologi berbasis ML yang menggunakan lebih dari 300 algoritma ML yang beroperasi secara bersamaan untuk secara akurat mensimulasikan fungsi paru-paru manusia di masa depan. Sebagai demonstrasi kegunaan klinis, para peneliti bertujuan untuk memvalidasi kembaran digital ini untuk evaluasi praklinis mengenai keamanan dan kemanjuran terapi yang ditargetkan pada EVLP.

Bagaimana model paru-paru digital dikembangkan dan dilatih?

Upaya pemodelan didasarkan pada kumpulan data klinis komprehensif yang berasal dari kasus klinis EVLP yang dilakukan antara tahun 2008 dan 2024 di Rumah Sakit Umum Toronto. Data multi-modal yang dihasilkan mencakup spektrum luas karakteristik paru-paru manusia, seperti pengukuran fisiologis, fitur pencitraan medis, transkriptomik, dan berbagai biomarker proteomik, metabolomik, dan biokimia.

Untuk membuat model perkiraan, para peneliti melatih model multi-modal menggunakan k-fold cross-validation, menggunakan model berbasis pembelajaran mendalam yang dikenal sebagai Gated Recurrent Unit bersama dengan model XGBoost berbasis pohon. Kinerja model diukur secara kuantitatif menggunakan rata-rata kesalahan absolut dan persentase kesalahan absolut.

Dua strategi pemodelan berbeda diterapkan dalam mengembangkan kembaran digital paru-paru manusia. Strategi digital twin 'statis' menggunakan satu set data dasar statis fungsi paru-paru sebagai masukan untuk memperkirakan fungsi paru-paru di masa depan. Sebaliknya, pendekatan digital twin 'dinamis' dirancang untuk dikalibrasi ulang menggunakan data fungsional tambahan, dan hanya memperkirakan titik waktu berikutnya berdasarkan data fungsi paru-paru terbaru.

Untuk membuktikan validasi konsep paru-paru digital ini, para peneliti mempelajari kohort dari 16 paru-paru yang sebelumnya telah menerima aktivator plasminogen tipe jaringan (tPA), sebuah terapi trombolitik. Kemanjuran terapeutik, diukur berdasarkan tekanan arteri pulmonal (PAP), dan keamanannya, dinilai berdasarkan tingkat edema, dievaluasi berdasarkan kasus per kasus menggunakan kembaran digital yang sesuai untuk setiap paru yang dirawat.

Apakah si kembar digital mengungkap efek terapeutik yang terlewatkan oleh metode tradisional?

Perkembangannya berhasil, menghasilkan kembaran digital dari sebuah ex vivo paru-paru manusia yang secara akurat memprediksi fungsi paru-paru di lebih dari 75 parameter fungsional berbeda yang diukur selama EVLP. Pendekatan kembar digital menunjukkan keandalan yang tinggi, mencapai akurasi lebih dari 90% baik dalam peramalan fisiologi, biokimia, metabolit, dan transkriptomik jangka pendek dan jangka panjang (Gambar).

Tim peneliti menemukan bahwa pendekatan kembar digital untuk evaluasi terapi praklinis mengungguli desain studi praklinis konvensional. Keuntungan utamanya adalah kemampuan si kembar digital untuk berhasil memprediksi hasil kontrafaktual—keadaan paru-paru jika terapi tidak diterapkan. Kemampuan ini memungkinkan analisis statistik berpasangan antara paru-paru yang diberi pengobatan dan kembaran digitalnya yang tidak diobati. Sebagai contoh yang representatif, satu kasus EVLP yang diobati dengan tPA menunjukkan penurunan PAP dibandingkan dengan kembaran digitalnya, tanpa peningkatan edema yang signifikan.

Saat melakukan analisis berpasangan pada kohort paru-paru manusia yang diobati dengan tPA, metodologi digital twin menunjukkan penurunan PAP yang signifikan dalam waktu dua jam setelah pengobatan (P=0,031). Temuan ini sangat kontras dengan hasil desain studi dua kelompok konvensional, yang bila diterapkan pada data kohort yang sama, tidak menunjukkan perbedaan signifikan pada PAP pada satu atau dua jam pasca perawatan. Akibatnya, penelitian ini menunjukkan bahwa hanya pendekatan digital twin yang cukup sensitif untuk mengidentifikasi penurunan PAP yang disebabkan oleh pengobatan praklinis.

Pendekatan kembar digital menghasilkan model virtual paru-paru manusia yang dibangun berdasarkan kumpulan data klinis terbesar yang tersedia di dunia ex vivo prosedur perfusi paru-paru, negara bagian Zhou dan tim. Kembar digital ini berhasil dan akurat memprediksi serangkaian parameter fisiologi paru-paru yang komprehensif, selain biomarker proteomik, metabolomik, transkriptomik, dan biokimia. Kegunaan model untuk evaluasi terapi praklinis divalidasi menggunakan data dunia nyata, yang menunjukkan kapasitas model tersebut untuk mengungkap wawasan baru mengenai efek pengobatan. Dengan memfasilitasi perbandingan langsung antara organ fisik manusia dan organ virtualnya, kembaran digital siap mendukung kemajuan dalam terapi presisi dan mempercepat proses penemuan obat praklinis, simpul Zhou.


Referensi

  1. Cypel, M; Yeung, J; Hirayama, S; dkk. Teknik Perfusi Paru Normothermik Ex Vivo yang Berkepanjangan. J Transplantasi Jantung Paru. 2008;27(12)1319-1325.
  2. Cypel, M; Yeung, J; Liu, M; dkk. Perfusi paru ex vivo normotermik dalam transplantasi paru klinis. N Engl J Med. 2011;364(15):1431-1440.
  3. Mesaki, K; Juvet, S; Yeung, J; dkk. Imunomodulasi Paru Donor dengan Aktivasi Ekspresi IL-10 yang dimediasi CRISPR. J Transplantasi Jantung Paru. 2023;42(10):1363-1377.
  4. Nakajima, d; Watanaba, kamu; ohsumi, a; dkk. Terapi Sel Stroma Mesenkim Selama Perfusi Paru Ex Vivo Memperbaiki Cedera Iskemia-reperfusi pada Transplantasi Paru. J Transplantasi Jantung Paru. 2019;38(11):1214-1223.
  5. Wang, A; Ribeiro, R; Ali, A; dkk. Perawatan Enzimatik Ex vivo Mengubah Paru-Paru Donor Golongan Darah A menjadi Paru-Paru Golongan Darah Universal. Kedokteran Terjemahan Sains. 2022;14(632):eabm7190.
  6. Nykänen, A; Mariscal, A; Duong, A; dkk. Imunomodulasi Transplantasi Paru dengan Jendela Terapi Sel Stroma Mesenkim Rekayasa Genetik untuk Interleukin-10. Sel. 2024;13(10):859.
  7. Zhou, X; Wang, B; Wei, Y; dkk. Pendekatan Baru untuk Pengembangan Obat Praklinis Menggunakan Kembar Digital Paru-paru Manusia Ex Vivo. Abstrak Poster AAPS PharmSci 360 2025. Diakses 11 November 2025.

Bagaimana Tablet Cetak 3D Dapat Mengoptimalkan Pengobatan Nefropati IgA

Nefropati IgA (IgAN) diketahui sebagai penyebab utama penyakit ginjal kronis dan merupakan penyebab utama gagal ginjal, yang ditandai dengan kerusakan autoimun kronis dan progresif pada ginjal (1). Perawatan yang efektif memerlukan intervensi yang ditargetkan. Budesonide adalah pengobatan pertama yang disetujui oleh FDA yang terbukti mengurangi tingkat kehilangan fungsi ginjal pada pasien dewasa yang menangani IgAN (2). Mekanismenya bergantung pada obat yang bekerja secara lokal pada ileum terminal untuk mengurangi jumlah antibodi IgA1, sehingga mengobati IgAN. Secara paralel, pencetakan tiga dimensi (3D) merupakan teknologi baru yang menawarkan solusi inovatif bagi pasien dan industri farmasi (3). Teknologi ini dapat memberikan keuntungan besar pada desain produk obat dengan memungkinkan konstruksi struktur bentuk sediaan yang tepat. Selain itu, pencetakan 3D memfasilitasi perawatan yang berpusat pada pasien, seperti pemberian dosis yang dipersonalisasi, mengakomodasi pengobatan kondisi penyakit tertentu atau populasi pasien, dan menyediakan mode pelepasan serbaguna untuk memenuhi persyaratan klinis.

Untuk penelitian yang dipresentasikan melalui poster “Tablet Target Ileum Cetak 3D untuk Pengobatan Nefropati IgA” oleh Xiaoling Li, PhD, profesor/CSO di Triastek, Inc., di AAPS Farmasi 360diadakan pada 9-12 November 2025 di San Antonio, Texas (5), Li dan rekan-rekannya di Triastek, Inc—Zhaoyao Chu, PhD, ilmuwan, Pengembangan Formulasi; Aiming Ma, PhD, manajer senior, Pengembangan Formulasi; Lanfang Chen, PhD, analis industri senior; Fenge Zhang, direktur, CMC; dan Senping Cheng, PhD, pendiri dan CEO—berfokus pada perancangan tablet cetak 3D khusus untuk pengiriman budesonide ke ileum, yang bertujuan untuk memodulasi aktivitas dan jumlah sel B.

Tablet cetak 3D baru dibuat menggunakan platform desain struktur mikro 3D. Pembuatan tablet ini, yang menampilkan struktur lembaran pelapis, dicapai dengan menggunakan teknologi pencetakan 3D lelehan ekstrusi deposisi (MED®) (4). Untuk memverifikasi kinerja secara in-vivoPencitraan sinar-X digunakan untuk melacak transisi gastrointestinal (GI) dan pelepasan budesonide selanjutnya. Barium sulfat dimasukkan ke dalam formulasi untuk berfungsi sebagai zat pelacak selama secara in-vivo belajar.

Bagaimana rilis tertunda tersebut berhasil dicapai?

Melalui penerapan desain struktur mikro 3D yang dipadukan dengan teknologi pencetakan MED 3D, tablet rilis tertunda yang fungsional berhasil dirancang dan dibuat. Gambar sinar-X yang diambil selama penelitian menunjukkan bahwa pelepasan obat terjadi dalam waktu empat jam, memastikan keberhasilan penargetan usus kecil bagian distal. Yang terpenting, studi farmakokinetik manusia menunjukkan pemberian budesonide yang lebih konsisten di dalam ileum bila dibandingkan dengan formulasi obat pelepasan target tradisional (Gambar). Konsistensi yang ditingkatkan ini dikonfirmasi dengan mengamati penurunan variabilitas Tlag (waktu jeda) dan Tmax (waktu hingga konsentrasi maksimum).

Apa dampak jangka panjang terhadap variabilitas pengembangan obat?

Penelitian ini memvalidasi bahwa teknologi pencetakan 3D MED dan desain mikrostruktur 3D dapat berhasil dimanfaatkan untuk mengembangkan produk obat dengan profil pelepasan yang tepat dan diinginkan yang ditargetkan ke lokasi GI tertentu. Pada akhirnya, tablet pelepasan tertunda budesonide yang dicetak 3D ini mencapai penghantaran obat yang lebih tepat ke area usus kecil bagian bawah, sehingga menghasilkan pengurangan yang signifikan. secara in-vivo variabilitas.

Referensi

  1. Itu, W; Liang, S; Hu, Y; dkk. Kelangsungan Hidup Ginjal Jangka Panjang dan Faktor Risiko Terkait pada Pasien dengan Nefropati IgA: Hasil dari Kelompok 1.155 Kasus pada Populasi Dewasa Tiongkok. Transplantasi Dial Nefrol. 2012;27(4):1479-1485.
  2. Du, Y; bahasa, Ta; Liu, C; dkk Nefropati IgA: Pemahaman dan Perspektif Saat Ini tentang Patogenesis dan Pengobatan yang Ditargetkan. Diagnostik. 2023;13(2):303.
  3. Tracy, T; Wu, L; Liu, X; dkk. Pencetakan 3D: Solusi Inovatif untuk Pasien dan Industri Farmasi. Farmasi Int J. 2023;631:122480.
  4. Zheng, Y; Deng, F; Wang, B; dkk. Teknologi Pencetakan 3D Melt Extrusion Deposition (MED™) – Pergeseran Paradigma dalam Desain dan Pengembangan Produk Obat Pelepasan Modifikasi. Farmasi Int J. 2021;602:120639.
  5. Li, X; Zhou, Z; Bu, A; dkk. Tablet Target Ileum Cetak 3D untuk Pengobatan Nefropati IgA. Abstrak Poster AAPS PharmSci 360. Diakses 12 November 2025.

Menggunakan Alur Kerja yang Efisien untuk Mengidentifikasi Partikulat dalam Obat Biologis

A studi kasus disajikan di AAPS Farmasi 360yang diadakan pada tanggal 9-12 November di San Antonio, menguraikan pendekatan sederhana untuk mengidentifikasi dan memitigasi keberadaan partikel yang terlihat dalam biologi. Eda Fenercioglu, Ilmuwan, Formulasi di Pfizer, menjelaskan bagaimana alur kerja diterapkan pada formulasi biologis (1). Proses ini dikembangkan untuk mengurangi waktu dan sumber daya serta menjaga kualitas dan relevansi pembuatan data. Pendekatan yang digunakan sejalan dengan metodologi Six Sigma, Define, Measure, Analyze, Improve, Control (DMAIC). Jalur terstruktur menawarkan deteksi partikulat melalui penyelesaian akar masalah. Untuk penelitian ini, partikulat diamati setelah tahap pembuatan dan pada produk obat yang telah dibekukan dan kemudian dicairkan.

Bagaimana alur kerja membantu penilaian partikulat dalam produk?

Inspeksi visual dan pencitraan mikroskop pertama kali digunakan untuk menilai morfologi partikulat sehingga penyebab partikulat dapat ditentukan. Setelah langkah ini, partikulat yang diisolasi dicitrakan ulang dan diukur. Analisis spektroskopi, seperti spektroskopi Fourier-transform inframerah (FT-IR), digunakan untuk memastikan komposisi biokimia partikulat. Hal ini memungkinkan partikulat untuk diklasifikasikan sebagai inheren, intrinsik, atau ekstrinsik untuk studi tindak lanjut yang ditargetkan guna menentukan asal partikulat dan mencegah terulangnya kembali. Meskipun spektroskopi FT-IR digunakan dalam penelitian ini, alur kerja yang dikembangkan memungkinkan alat identifikasi utama diadaptasi, jika diperlukan.

Untuk molekul non-polar atau simetris, spektroskopi Raman direkomendasikan, sedangkan pemindaian mikroskop elektron dengan spektroskopi sinar-X dispersif energi disarankan untuk mengidentifikasi jejak logam atau inklusi yang tidak terlihat di bawah mikroskop optik (1). Karakterisasi jenis serat yang lebih rinci dicapai dengan mikroskop cahaya terpolarisasi. Alat ini juga membantu membedakan protein dan nilon bila digunakan dengan spektroskopi FT-IR.

Selama studi pencampuran dan pengendapan, jumlah partikulat, distribusi ukuran, dan morfologi dinilai dengan pengaburan cahaya akurasi tinggi (HIAC-LO) dan pencitraan aliran mikro (MFI) untuk menentukan formulasi partikulat dan kemungkinan perubahan proses yang akan menghilangkan formulasi partikulat di batch mendatang.

Apa yang ditemukan oleh alur kerja?

Studi tersebut menunjukkan bahwa partikulat bersifat melekat dan morfologi serta spektrumnya konsisten dengan komponen produk obat. HIAC-LO dan MFI kemudian digunakan untuk mengidentifikasi bahwa tegangan geser dari pencampuran merupakan penyebab formulasi partikulat dalam produk. HIAC-LO digunakan untuk melakukan studi pengendapan yang menunjukkan bahwa mematikan mixer pada tahap pembuatan tertentu akan menjaga homogenitas larutan, sehingga mencegah terbentuknya partikulat. Studi penyelesaian juga menemukan bahwa produk obat tetap homogen selama waktu penahanan tanpa pencampuran terus menerus; oleh karena itu, perubahan proses dapat dilakukan.

Apa artinya ini bagi inspeksi produk?

Studi tersebut menunjukkan bahwa pendekatan terpadu terhadap identifikasi dan klasifikasi partikulat dapat membantu perbaikan proses dan pengendalian proses secara tepat waktu. Penggunaan alat analisis dalam kerangka DMAIC memberikan analisis akar permasalahan yang efisien yang dapat meningkatkan kualitas produk. Strategi pengendalian yang kuat dapat ditetapkan dengan mendefinisikan dan mengukur karakteristik partikulat diikuti dengan analisis komposisinya yang mengarah pada penerapan perbaikan proses.

Referensi

  1. Fenercioglu, E. Alur Kerja yang Efisien untuk Identifikasi Partikulat yang Terlihat dan Mitigasi Akar Penyebab pada Produk Obat Biologis. Presentasi Poster AAPS PharmSci 360. 11 November 2025. https://aaps2025.eventscribe.net/fsPopup.asp?PosterID=764134&mode=posterInfo.

Menggunakan AI dan Dinamika Molekuler untuk Mengatasi Tantangan Kelarutan yang Buruk

Untuk belajar, disajikan dalam bentuk poster oleh Dineli Ranathunga, PhD, ilmuwan III, Penelitian dan Pengembangan di Thermo Fisher Scientific, di AAPS Farmasi 360Diadakan pada tanggal 9-12 November 2025 di San Antonio, Texas, para peneliti berupaya menggunakan pemodelan in-silico untuk mengidentifikasi pendekatan formulasi terbaik untuk digunakan dengan obat yang sukar larut guna mendukung pengambilan keputusan awal. Ranathunga, Thurman Falk, ilmuwan III, Perkembangan Awal di Thermo Fisher Scientific; Tom Reynolds, PhD, manajer, Penelitian dan Pengembangan di Thermo Fisher Scientific; Nairuti Milan Mehta, ilmuwan II, Penelitian dan Pengembangan di Thermo Fisher Scientific; Thomas Yonker, Wakil Presiden Operasi di Cerevance; dan Sanjay Konagurthu, PhD, direktur senior, Sains dan Inovasi di Thermo Fisher Scientific melakukan penelitian ini berdasarkan premis bahwa industri farmasi terus-menerus menghadapi rintangan dalam memperkenalkan pengobatan baru, terutama ketika berhadapan dengan senyawa yang sulit larut.

Saat ini, antara 70% dan 90% kandidat obat yang sedang dikembangkan dikategorikan sebagai obat yang sukar larut (1). Masalah yang meluas ini memerlukan integrasi awal teknologi formulasi yang tepat ke dalam jalur pengembangan untuk mencegah penundaan yang mahal dalam prosesnya, menurut Dr, Ranathunga dan tim. Pekerjaan mereka menunjukkan bagaimana pemodelan prediktif terintegrasi dapat dimanfaatkan untuk memandu keputusan penting pada tahap awal untuk obat yang sukar larut, kata mereka.

Pendekatan ini menggunakan alat komputasi untuk dengan cepat mengidentifikasi metode pelarutan optimal. Sebagai studi kasus, para peneliti mengevaluasi senyawa CVN424 yang sukar larut. Studi dimulai dengan menilai struktur kimia dan sifat fisikokimia senyawa, menggunakan model kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) internal untuk memprediksi sifat ketika pengukuran eksperimental tidak tersedia. Semua pekerjaan komputasi, termasuk perhitungan mekanika kuantum, simulasi dinamika molekul, dan pemodelan statistik, dilakukan menggunakan program Kuadran 2.

Bagaimana pemodelan prediktif dapat menyederhanakan pemilihan formulasi?

Langkah awal dalam pendekatan sistematis ini melibatkan penerapan Sistem Klasifikasi Pengembangan untuk mengkategorikan CVN424 berdasarkan karakteristik bawaannya. Kerangka kerja gabungan AI, ML, dan algoritma statistik kemudian digunakan untuk mengarahkan pilihan teknologi formulasi. Kerangka kerja ini menganalisis beberapa karakteristik obat yang penting, termasuk lipofilisitas (Log P), pKa, titik leleh, dosis, kelarutan, kinetika presipitasi, dan stabilitas termal. Analisis ini menghasilkan rekomendasi teknologi pelarutan paling efektif yang dirancang untuk meningkatkan kelarutan dan bioavailabilitas.

Setelah pemilihan teknologi awal, studi komputasi lebih lanjut difokuskan pada identifikasi eksipien yang sesuai. Pemilihan eksipien yang sesuai sangat penting, kata tim peneliti, karena hal ini mengurangi waktu dan biaya yang terkait dengan penyaringan empiris pada sejumlah besar eksipien yang tersedia secara komersial. Perhitungan mekanika kuantum tingkat tinggi digunakan untuk melakukan analisis distribusi konformasi CVN424. Model hubungan struktur-aktivitas kuantitatif tingkat lanjut, yang menggabungkan AI dan ML, menghasilkan deskriptor molekuler (seperti potensi elektrostatis dan donor/akseptor ikatan hidrogen). Deskriptor ini, dikombinasikan dengan energi interaksi molekuler yang berasal dari simulasi dinamika molekuler, membantu menganalisis interaksi obat-eksipien. Dengan membandingkan analisis ini dengan database eksipien yang luas, penelitian ini memperkirakan eksipien dispersi polimer yang sesuai. Selain itu, simulasi dinamika molekuler dilakukan pada pemuatan obat yang bervariasi untuk mengevaluasi bagaimana CVN424 terdispersi dalam matriks eksipien dan untuk menghitung pemuatan obat maksimum yang layak untuk setiap eksipien yang menjanjikan.

Strategi formulasi apa yang direkomendasikan dan diuji?

Hasil pemodelan prediktif memberikan rekomendasi khusus. Misalnya, temuan ini menunjukkan perkiraan kemungkinan keberhasilan berbagai teknologi formulasi pada tiga rentang dosis (Tabel), dengan menyadari bahwa jumlah dosis berdampak signifikan pada strategi formulasi, terutama ketika dosis pastinya masih belum diketahui. Studi ini secara khusus merekomendasikan eksipien timbal dan muatan obat maksimum yang dihitung untuk digunakan dalam formulasi dispersi padat amorf, seperti yang dibuat melalui pengeringan semprot. Cuplikan dari simulasi dinamika molekul secara visual mewakili perilaku dispersi CVN424 dalam matriks eksipien sebagai fungsi pemuatan obat.

Berdasarkan prediksi komputasi ini, Dr. Ranathunga dan tim memilih formulasi semprot-kering dan suspensi nano-giling untuk evaluasi lebih lanjut. Formulasi antara yang dikeringkan dengan semprotan diproduksi menggunakan lima polimer—HPMCAS-H, HPMCAS-M, HPMC E3LV, Eudragit L100, dan Soluplus—yang dipilih berdasarkan wawasan dari pemodelan dan penyaringan awal. Suspensi CVN424 yang digiling nano juga dikembangkan; suspensi ini kemudian diisolasi menggunakan proses pengeringan semprot. Kelayakan formulasi yang dipilih dinilai dengan menggunakan metode seperti karakteristik fisik, stabilitas kimia dan fisik, dan in-vitro kinerja, termasuk kinerja disolusi dua tahap yang biorelevan.

Karya ini menyoroti kegunaan pendekatan prediktif terpadu dalam mempercepat proses formulasi senyawa seperti CVN424. Dengan mengidentifikasi kandidat eksipien yang sesuai dan strategi kelarutan melalui cara komputasi, penelitian ini secara efisien memandu pemilihan formulasi semprot-kering dan giling nano untuk evaluasi selanjutnya. Pada akhirnya, proses ini meminimalkan ketergantungan pada uji coba empiris, menunjukkan potensi yang jelas dari pemodelan prediktif untuk mempercepat garis waktu pengembangan secara keseluruhan, menurut presentasi poster.

Penerapan pemodelan in-silico dalam formulasi obat mirip dengan menggunakan cetak biru digital yang canggih sebelum meletakkan satu batu bata dalam konstruksi, kata para peneliti. Daripada menguji ratusan bahan dan kombinasi secara membabi buta, teknologi prediktif ini mempersempit pilihan yang paling tepat secara struktural, sehingga menghemat banyak waktu dan sumber daya sebelum eksperimen fisik dimulai.

Referensi

1. Ranathunga, D; Falk, T; Reynolds, T; Mehta NM; Yonker, T; Konagurthu, S. Model AI/ML Menginformasikan Pengembangan Obat Tahap AwalPresentasi Poster AAPS PharmSci 360. 12 November 2025.

AAPS PharmSci 360 2025: Tren Bioanalisis

Teknologi Farmasi® berbicara dengan Long Yuan, PhD, direktur, Departemen Metabolisme Obat dan Farmakokinetik, Biogenuntuk mengetahui dampak jenis instrumentasi baru bioanalisis dan perubahan peraturan apa yang mungkin membantu atau menghambat inovasi. Kromatografi cair—uji berbasis spektrometri massa (LC–MS) dan spektrometri massa resolusi tinggi (HRMS) memberikan spesifisitas yang luar biasa, menurut Dr. Yuan.

“Spesifikasinya, misalnya untuk oligonukleotida, terkadang spektrometer massa portabel yang umum digunakan mungkin tidak dapat membedakan induk dan metabolitnya,” jelas Dr. “HRMS mempunyai keunggulan unik dalam memberikan kekhususan tambahan untuk jenis aplikasi ini. Keunggulan lainnya adalah kemampuan untuk memperoleh informasi kuantitatif dan kualitatif dalam proses yang sama, sehingga nanti, jika diperlukan, orang dapat melakukan penambangan data untuk menggali informasi yang dibutuhkan dan menghindari penilaian ulang sampel. Untuk teknologi kromatografi, seperti microflow LC, nanoflow LC, ini adalah alat yang sangat membantu untuk mencapai sensitivitas unggul dalam pengujian.”

Kromatografi fluida superkritis (SFC), yang merupakan instrumentasi yang digunakan untuk memisahkan senyawa kiral, mulai digunakan untuk bioanalisis kuantitatif senyawa kiral untuk pemisahan sampel, menurut Dr. Yuan. “Ada juga teknik baru, seperti ekstraksi hibridisasi, untuk bioanalisis oligonukleotida,” lanjutnya. “Teknik ini dapat mencapai ekstraksi sampel yang sangat bersih dengan efisiensi tinggi. Oleh karena itu, sensitivitasnya dapat ditingkatkan secara signifikan dibandingkan dengan metode preparasi sampel tradisional. Teknik ini bahkan dapat dicapai untuk pengujian berbasis LC-MS. Hal ini dapat mencapai sensitivitas serupa dengan pengujian pengikatan oligo yang terkait dengan enzim (ELISA). Beberapa teknik lain juga sedang dipertimbangkan (termasuk) pengambilan sampel mikro, atau pengambilan sampel yang berpusat pada pasien. Jadi, ini akan sangat membantu untuk mengurangi volume sampel dan meningkatkan kenyamanan pasien, dan juga kepatuhan…dan memungkinkan pengambilan sampel di rumah jarak jauh untuk studi klinis.”

Dr. Yuan akan menjadi moderator simposium, “Bioanalisis Oligo, Platform dan Metode” pada hari Rabu, 12 November 2025 pukul 09.00 di 221 AB di AAPS Farmasi 360yang diadakan dari 10-12 November di San Antonio.

Klik di atas untuk menonton wawancaranya.

Tentang pembicara

Long Yuan, PhD, saat ini menjabat sebagai Direktur dan Ketua kelompok Bioanalitik di Departemen Metabolisme Obat & Farmakokinetik di Biogen. Dia memimpin sekelompok ilmuwan untuk memberikan dukungan bioanalitik untuk beragam modalitas termasuk obat molekul kecil, oligonukleotida, biologi dan terapi gen AAV, dalam penemuan dan pengembangan obat. Long menerima gelar BS di bidang Kimia Obat dari Universitas Fudan (Shanghai, Cina), dan gelar Ph.D. dalam Kimia Obat dari Fakultas Farmasi, Universitas Illinois Chicago (IL, USA). Sebelum bergabung dengan Biogen, beliau bekerja di Departemen Ilmu Bioanalitik di Bristol Myers Squibb (NJ, USA). Penelitiannya berfokus pada pengembangan metodologi bioanalitik untuk berbagai molekul, dengan penekanan terkini pada oligonukleotida, termasuk ASO, siRNA, dan konjugat antibodi-oligonukleotida. Dia telah menerbitkan lebih dari 50 makalah tinjauan sejawat, termasuk 7 bab buku.

Salinan

Catatan Editor: Transkrip ini adalah rendering langsung dari konten audio/video asli yang belum diedit. Ini mungkin mengandung kesalahan, bahasa informal, atau kelalaian seperti yang diucapkan dalam rekaman aslinya.

Namaku Long Yuan. Saat ini saya adalah Direktur dan Ketua kelompok biomedis di Biogen DNPK, jadi saya memerlukan sekelompok ilmuwan untuk memberikan dukungan bionik untuk berbagai kematian, termasuk obat molekul kecil, oligonukleotida, biologi, dan terapi gen AV.

PharmTech: Instrumen baru apa saja yang digunakan dalam bioanalisis? Apa yang membuat ini unik?

Yuan Panjang: Terdapat kemajuan signifikan dalam instrumentasi dan teknologi baru yang diterapkan dalam Bioanalisis, misalnya, untuk pengujian berbasis LC MS, spektrometri massa resolusi tinggi, HRMS telah memainkan peran yang semakin penting karena memiliki keunggulan unik dalam memberikan spesifisitas yang luar biasa. Spesifisitasnya, misalnya untuk oligonukleotida, terkadang spektrometer massa portabel yang umum digunakan mungkin tidak dapat membedakan induk dan metabolitnya. HRMS memiliki keunggulan unik dalam memberikan kekhususan tambahan untuk jenis aplikasi ini. Keunggulan lainnya adalah kemampuan memperoleh informasi kuantitatif, kuantitatif, dan kualitatif secara bersamaan sehingga nantinya, jika diperlukan, masyarakat dapat melakukan penambangan data untuk menggali informasi yang dibutuhkan dan menghindari penilaian ulang sampel. Teknologi kromatografi seperti microflow LC, nanoflow LC, ini adalah alat yang sangat membantu untuk mencapai sensitivitas unggul dalam pengujian. Misalnya, untuk beberapa pengujian biomarker, mungkin diperlukan pengujian yang sangat sensitif. Jadi dalam hal ini, jenis nanoflow atau microflow LC akan sangat membantu. Instrumentasi baru lainnya untuk sistem LC adalah kromatografi fluida super kritis. SFC. Secara tradisional, teknik ini lebih banyak digunakan untuk pemisahan senyawa kiral, namun saat ini masyarakat juga mulai menggunakan SFC ini untuk analisis bio kuantitatif senyawa kiral, untuk preparasi sampel. Ada juga teknik baru seperti ekstraksi hibridisasi, untuk Bioanalisis oligonukleotida. Penggabungan teknik ini dapat mencapai ekstraksi sampel yang sangat bersih dengan efisiensi tinggi. Oleh karena itu, sensitivitasnya dapat ditingkatkan secara signifikan dibandingkan dengan metode preparasi sampel tradisional. Ia bahkan dapat mencapai pengujian berbasis LC MS, ia dapat mencapai sensitivitas serupa dengan pengujian pengikatan oligon pengujian ELISA. Beberapa teknik lain yang juga diperhatikan orang adalah pengambilan sampel mikro, atau pengambilan sampel yang berpusat pada pasien. Jadi ini akan sangat membantu, untuk mengurangi volume sampel dan meningkatkan kenyamanan dan juga kepatuhan pasien. Hal ini akan membantu memungkinkan pengambilan sampel di rumah jarak jauh untuk studi klinis.

Bagaimana perubahan peraturan berdampak pada kemajuan bioanalisis?

Perubahan peraturan dalam beberapa tahun terakhir telah berdampak besar pada kemajuan Bioanalisis, terutama untuk pengujian biomarker dan bioanalisis modalitas baru seperti terapi gen dan sel, misalnya, untuk bioanalisis biomarker. Pada bulan Januari tahun ini, FDA menerbitkan panduan tentang validasi metode bioanalisis untuk biomarker. Jadi secara umum, standar pengujian biomarker dan validasi metode bioanalitik untuk biomarker semakin ketat, hal ini harus ditangani sesuai dengan prinsip panduan ich MJH. Namun tetap saja, masih ada ketidakjelasan seputar konteks remaja dan bagaimana kita dapat menerapkan panduan ICH atau esai biomarker. Bidang lainnya adalah modalitas baru atau teknik bioanalisis baru seperti esai bilingual berbasis qPCR. Masih kurangnya panduan yang jelas mengenai jenis esai baru atau teknik baru tersebut, badan pengatur seperti FDA, EMA, Health Canada, badan-badan tersebut berupaya untuk menyelaraskan panduan peraturan. Ini merupakan pencapaian yang luar biasa dengan. Pedoman ICH telah diterbitkan, namun masih terdapat beberapa perbedaan regional, dan menurut saya semua ilmuwan dan regulator di seluruh dunia perlu bekerja lebih keras menuju harmonisasi pedoman dalam AAPS tahun ini, saya akan memoderasi sesi yang berfokus pada bioanalisis oligonukleotida. Kita akan mengadakan empat pembicaraan menarik yang berfokus pada teknik berbeda yang telah diterapkan pada Bioanalisis oligonukleotida baik untuk uji PK maupun uji imunogenisitas. Tiga pembicaraan pertama akan difokuskan pada pengujian PK, tiga pembicara berbeda, mereka telah menyusun studi perbandingan yang sangat menarik yang membandingkan berbagai platform untuk bioanalisis oligonukleotida, termasuk pengujian berbasis LCMS, pengujian pengikatan ligan, dan juga pengujian berbasis qPCR. Akan sangat menarik untuk melihat bagaimana berbagai jenis platform pengikatan ini, ketika orang menerapkan oligo nukleotida yang sama, bagaimana hasilnya, bagaimana, apa pro dan kontra dari berbagai jenis metode ini? Dan presentasi terakhir akan menjadi pembicara tentang imunogenisitas, seperti yang terlihat hanya pada oligonukleotida. Ini juga akan menjadi pembicaraan yang sangat menarik. Selamat datang di sesi saya. Saya berharap dapat melihat Anda di sana. Terima kasih. Selamat tinggal.

Mengapa Strategi Investasi Penting untuk Memajukan Teknologi Farmasi

Catatan redaksi: cerita ini awalnya diterbitkan pada BioPharmInternational.com.

Itu Asosiasi Ilmuwan Farmasi Amerika (AAPS) akan menyoroti kemajuan dalam manufaktur obat dan teknologi di Ilmu Farmasi 2025 360 konferensi, berlangsung 9-12 November di San Antonio, Texas. Acara tahun ini akan dimulai dengan sesi pleno tentang bagaimana strategi investasi, inovasi produksi, dan modalitas yang muncul mengubah dunia farmasi perkembangan dan skalabilitas terapi di masa depan. Ribuan profesional industri dan peneliti diharapkan hadir seiring adaptasi sektor bio/farmasi terhadap tuntutan operasional baru yang didorong oleh ilmu pengetahuan mutakhir (1).

Richard ThakorPhD, profesor keuangan di Carlson School of Management, University of Minnesota, akan menyampaikan sidang pleno pembukaan pada tanggal 9 November. Sesinya akan membahas perekonomian yang mendorong pengembangan terapi inovatif, dengan fokus pada meningkatnya kompleksitas dan biaya manufaktur modalitas lanjutan. Pembicaraannya juga akan mengeksplorasi bagaimana perkembangan ini berhubungan dengan peningkatan akses terhadap obat-obatan di daerah dengan sumber daya yang lebih rendah.

Keynote ini melanjutkan diskusi yang dimulai pada Konferensi Bioteknologi Nasional tahun 2025, dimana Andrew LoPhD, seorang ekonom dari MIT Sloan School of Management, membahas tantangan serupa dalam pembiayaan dan model pembagian risiko. Presentasi itu tetap tersedia online melalui Sains AAPS 360 untuk peserta yang mencari kesinambungan yang mengarah ke diskusi mendatang (1).

“Banyak dari peserta yang terlibat dalam pengembangan terapi menggunakan modalitas baru atau berencana untuk pindah ke sektor yang sedang berkembang ini,” kata Mei DiaPhD, ketua Komite Pemrograman Ilmiah PharmSci 360 2025, dalam siaran pers perusahaan (1). Dr. Dia memberi a pratinjau program sesi dalam wawancara dengan Teknologi Farmasi® Kelompok menjelang konferensi (2).

“Sesi ini akan memberikan wawasan tentang perekonomian yang mendorong bidang penting ini di masa perubahan yang cepat dan terus berkembang,” kata Dr. He dalam rilisnya (1).

Bagaimana strategi investasi akan mempengaruhi modalitas terapi baru?

Perusahaan bio/farmasi sedang memperluas jaringan pipa yang mencakup terapi sel, pengeditan gen teknologi, dan tepat sasaran biologismasing-masing membawa perkembangan unik dan tuntutan peningkatan. Pendekatan pendanaan dapat secara langsung mempengaruhi arah penelitian, jadwal peraturan, dan ketahanan rantai pasokan (3,4). AAPS menyatakan dalam rilisnya bahwa sesi seperti keynote pembuka bertujuan untuk membantu pengembang obat menilai risiko pendanaan yang terkait dengan modalitas ini dengan lebih baik (1).

Dr Thakor juga dijadwalkan untuk mengikuti sesi eksekutif, “Molekul Menuju Tonggak Sejarah: Strategi yang Mendukung IND bagi Pemimpin Farmasi,” pada tanggal 10 November, di mana para panelis akan mendiskusikan bagaimana menyelaraskan pencapaian ilmiah dengan strategi bisnis yang realistis.

Bagaimana AI mengubah perekonomian pengembangan obat?

Analis industri mencatat bahwa adopsi kecerdasan buatan (AI) yang cepat dalam penemuan, optimalisasi manufaktur, dan pengendalian kualitas dapat mengubah struktur biaya (5). PharmSci 360 juga akan menampilkan beberapa sesi tentang integrasi AI dan alat digital yang bertanggung jawab, yang mencerminkan peningkatan investasi dalam otomatisasi dan pengambilan keputusan berdasarkan data. Diskusi-diskusi ini mendukung tema konferensi yang lebih luas: memastikan kemajuan teknologi tetap layak secara ekonomi (1).

Bagaimana industri dapat mendukung akses global terhadap teknologi baru?

Program AAPS menekankan pentingnya akses yang adil dan inovasi. Sesi-sesi penting akan membahas tantangan-tantangan dalam menyediakan terapi canggih di negara-negara berkembang, dimana hambatan ekonomi sering kali menunda ketersediaan pengobatan (6). Memahami mekanisme pendanaan dapat membantu memastikan bahwa terapi yang berasal dari teknologi baru dapat menjangkau lebih banyak pasien di seluruh dunia (7).

Pidato pembukaan dan penutupan pleno akan menampilkan ilmuwan-ilmuwan terkenal, yang dimaksudkan untuk menumbuhkan wacana tingkat tinggi mengenai filosofi penelitian, tren ilmiah, dan arah masa depan, Dr. He mencatat dalam wawancaranya. Konferensi ini semakin memperluas keterlibatan dengan sesi topik hangat dan pembicara utama serta mendorong inklusivitas dan partisipasi yang lebih besar dari para pakar terkemuka (2).

Referensi

1. AAPS. Sesi Pembukaan AAPS PharmSci 360 Mengkaji Pembiayaan Pengembangan Obat. Siaran Pers. 6 November 2025.
2. Bunga Matahari, F.2025 AAPS PharmSci 360 untuk Menampilkan Integrasi AI Penting dan Teknologi Baru. BioPharmInternational.com. 5 November 2025.
3. Penelitian Pandangan Besar. Uji Klinis Terapi Sel & Gen: Dinamika Saat Ini & Pandangan Saluran Pipa. Laporan Riset Pasar. 2025.
4. Perusahaan Lab. Jawaban Terapi Sel & Gen: Lanskap Terapi Sel & Gen yang Berkembang. laboratoriumcorp.com5 Agustus 2021.
5. Huanbutta, K.; Burapapadh, K.; Kraisit, P.; dkk. Industri Farmasi Berbasis Kecerdasan Buatan: Pergeseran Paradigma dalam Penemuan Obat, Pengembangan Formulasi, Manufaktur, Pengendalian Mutu, dan Pengawasan Pasca Pasar. euro. J.Pharm. Sains. 2024, 203106938. DOI: 10.1016/j.ejps.2024.106938
6. AAPS. Jadwal Lengkap. aaps2025.eventscribe.net/agenda (diakses 7 November 2025).
7. Kang, SK.; Lee, B.; Gupta, R.; dkk. Model Pembiayaan Penelitian dan Pengembangan Biofarmasi Baru di Amerika Serikat. Sarjana Urusan Kesehatan 2025, 3 (8),qxaf161. DUA: 10.1093/haschl/qxaf161

40 Interaksi Obat Yang Perlu Diketahui Setiap Teknisi Farmasi.

Interaksi Tentang NSAID dan Fluoroquinolones NSAID meningkatkan risiko kejang bila dikonsumsi dengan fluoroquinolones, seperti ciprofloxacin. Jus Grapefruit dan Statin Jus jeruk bali meningkatkan risiko kram otot/miopati bila dikonsumsi dengan statin tertentu. Omeprazol dan Clopidogrel Omeprazole, penghambat pompa proton, mengurangi efek antiplatelet clopidogrel. Obat-obatan SSP dan Alkohol Alkohol meningkatkan efek sedatif obat-obatan yang mempengaruhi sistem saraf pusat, seperti benzodiazepin atau antidepresan SSRI. Antasida dan Tetrasiklin Antasida merusak efek terapeutik tetrasiklin sehingga harus dihindari dalam waktu 2-3 jam setelah mengonsumsi obat antibakteri ini. ACE inhibitor dan Obat/Suplemen Peningkat Kalium Inhibitor ACE meningkatkan risiko hiperkalemia (peningkatan kadar kalium); sehingga risiko ini meningkat bila dikonsumsi bersama obat penambah kalium atau suplemen kalium. Antihistamin dan Obat Generasi Pertama dengan Efek Sedatif Antihistamin generasi pertama dapat menyebabkan sedasi (seperti klorfenamin). Risiko ini meningkat bila dikonsumsi dengan obat atau zat lain yang juga menyebabkan sedasi. Obat Antipsikotik dan Obat yang Memperpanjang Interval QT Obat antipsikotik dapat memperpanjang interval QT sehingga dapat meningkatkan risiko aritmia jantung. Obat lain yang memperpanjang interval QT meningkatkan risiko ini – seperti antibakteri makrolida dan fluoroquinolon. Aspirin dan Obat Antiplatelet atau Antikoagulan Aspirin dalam dosis rendah digunakan untuk efek antiplateletnya. Oleh karena itu, risiko perdarahan meningkat bila aspirin dikonsumsi dengan obat antiplatelet atau antikoagulan. Opioid dan Benzodiazepin Opioid dapat menyebabkan depresi pernapasan. Risiko ini meningkat bila dikonsumsi dengan obat lain yang mempengaruhi SSP, seperti benzodiazepin (diazepam dll). Agonis beta-2 dan beta-blocker Digunakan dalam pengelolaan asma dan PPOK, efek agonis beta-2 dilawan oleh beta-blocker (seperti labetalol). Beta-blocker dan Pemblokir Saluran Kalsium Beta-blocker harus dihindari dengan penghambat saluran kalsium tertentu (verapamil dan diltiazem) karena kombinasi tersebut dapat menyebabkan gagal jantung dan detak jantung sangat rendah (bradikardia). Bifosfonat dan Obat atau Suplemen dengan Ion Multivalen Ion multivalen adalah ion-ion seperti seng, magnesium, kalsium, besi, dan aluminium. Semua ion ini berinteraksi dan mengurangi efek obat bifosfonat (asam alendronat, misalnya); obat yang digunakan dalam pengobatan kelainan tulang seperti osteoporosis. Catatan: ion multivalen memiliki dampak yang sama terhadap fluoroquinolones, tetrasiklin, dan levotiroksin! Obat Antikonvulsan dan Obat yang Menurunkan Ambang Batas Kejang Beberapa obat menurunkan ambang kejang. Dengan kata lain, mereka meningkatkan risiko terjadinya kejang. Obat-obatan ini juga mengurangi kemanjuran obat antikonvulsan – seperti karbamazepin dan fenitoin – karena alasan yang sama. Obat yang menurunkan ambang kejang antara lain SSRI, obat antipsikotik, dan tramadol. Obat Antimikroba dan Warfarin Warfarin merupakan obat antikoagulan yang meningkatkan risiko perdarahan. Obat antimikroba dapat meningkatkan risiko pendarahan karena obat tersebut menghancurkan mikroba di usus yang memproduksi vitamin K. Ingatlah bahwa warfarin bekerja sebagai antagonis vitamin K. Kortikosteroid dan NSAID Kortikosteroid sistemik – seperti prednisolon dan hidrokortison – meningkatkan risiko tukak lambung pada pasien yang memakai NSAID. Kortikosteroid dan Agonis Beta-2 / Diuretik Loop-Thiazide Kortikosteroid sistemik meningkatkan risiko kadar kalium rendah (hipokalemia) pada pasien yang memakai agonis beta-2 (albuterol) atau loop (furosemide) atau diuretik thiazide (hydrochlorothiazide). Loop Diuretik dan Aminoglikosida Diuretik loop (misalnya furosemide) dan aminoglikosida (misalnya gentamisin) meningkatkan risiko toksisitas ginjal dan telinga. Oleh karena itu, risiko ini meningkat ketika keduanya dilakukan bersamaan. Obat Dopaminergik dan Obat Antipsikotik Obat dopaminergik digunakan pada pasien dengan penyakit Parkinson (levodopa, pramipexole dll). Obat antipsikotik memblokir reseptor dopamin sehingga melawan efek obat dopaminergik. Antibakteri Makrolida dan Statin Makrolida (misalnya klaritromisin) meningkatkan risiko efek samping statin yang berhubungan dengan otot. Metformin dan Media Kontras IV Media kontras IV digunakan untuk CT scan dan gambaran koroner. Ada peningkatan risiko kerusakan ginjal ketika metformin dikonsumsi bersamaan dengan media kontras IV. Metotreksat dan Penisilin Penisilin mengurangi ekskresi metotreksat sehingga meningkatkan risiko toksisitas. Inhibitor dan Nitrat PDE5 Baik penghambat PDE5 (sildenafil, vardenafil) dan nitrat (isosorbide mononitrate) meningkatkan risiko hipotensi. Risiko ini meningkat secara signifikan jika keduanya dilakukan bersamaan. Fenitoin dan Estrogen / Progestogen Fenitoin, obat antikonvulsan, mengurangi konsentrasi dan kemanjuran obat yang mengandung estrogen atau progestogen. Kina dan Obat yang Memperpanjang Interval QT Kina adalah obat yang digunakan untuk mengobati kram kaki di malam hari dan untuk mengobati jenis malaria tertentu. Hal ini dapat memperpanjang interval QT, meningkatkan risiko aritmia. Oleh karena itu, harus dihindari dengan obat lain yang juga memperpanjang interval QT (SSRI, makrolida, antipsikotik, dll). Fluoroquinolones dan Prednisolon Obat antibakteri fluoroquinolone antara lain ciprofloxacin dan levofloxacin. Bila dikonsumsi dengan obat kortikosteroid prednisolon, meningkatkan risiko pecahnya tendon. Trimethoprim dan Obat Peningkat Kalium Obat yang meningkatkan kadar kalium termasuk penghambat ACE, penghambat reseptor angiotensin, dan antagonis aldosteron. Karena trimetoprim, obat yang digunakan untuk mengobati ISK, juga dapat menyebabkan hiperkalemia, maka kombinasi obat harus dihindari. Obat Imunosupresan dan Vaksin Hidup Obat imunosupresan menekan sistem kekebalan tubuh, sehingga mengurangi respon imun yang diperlukan ketika vaksin hidup diberikan kepada pasien. Vankomisin dan Aminoglikosida atau Loop Diuretik Risiko ototoksisitas (kerusakan telinga) dan nefrotoksisitas (kerusakan ginjal) meningkat ketika obat antibakteri vankomisin dikonsumsi dengan antibakteri aminoglikosida (seperti gentamisin) atau diuretik loop (seperti furosemid). Z-narkoba dan Alkohol Obat Z digunakan dalam pengobatan insomnia jangka pendek – misalnya: eszopiclone dan zolpidem. Alkohol secara signifikan meningkatkan risiko efek SSP seperti kantuk dan bahkan depresi pernafasan. Allopurinol dan Amoksisilin Resep bersama obat anti asam urat allopurinol dengan amoksisilin meningkatkan risiko ruam kulit. Antidepresan SSRI dan Aspirin atau NSAID SSRI (fluoxetine, sertraline, dll.) meningkatkan risiko perdarahan GI. Risiko ini diperburuk bila dikonsumsi dengan aspirin atau NSAID (ibuprofen, dll.). Inhibitor MAO dan Tyramine Ada risiko krisis hipertensi jika penghambat MAO dikonsumsi bersama makanan kaya tyramine. Antagonis 5-HT3 dan Obat yang Memperpanjang Interval QT Antagonis 5-HT3 termasuk obat-obatan seperti ondansetron dan granisetron – obat yang digunakan dalam profilaksis dan pengobatan mual dan muntah. Obat-obatan ini juga dapat memperpanjang interval QT sehingga harus dihindari dengan obat lain yang juga menyebabkan efek ini (SSRI, antipsikotik, makrolida, kina). Levotiroksin dan Insulin Mengingat pengaruhnya terhadap metabolisme, levothyroxine dapat memenuhi kebutuhan insulin pada pasien diabetes melitus. Rifampisin dan Kontrasepsi Oral Rifampisin, obat yang digunakan untuk mengobati TBC dan kusta, dapat menurunkan efektivitas kontrasepsi hormonal, khususnya kontrasepsi yang hanya bersifat progestogen. Metronidazol dan Warfarin Metronidazol mengurangi metabolisme warfarin, meningkatkan risiko perdarahan. Methotrexate dan Clozapine Ada risiko jumlah sel darah putih yang sangat rendah (neutropenia) jika metotreksat dan clozapine dikonsumsi bersamaan. Diuretik Litium dan Loop Diuretik loop (misalnya furosemid) dapat meningkatkan kadar litium secara signifikan, obat yang digunakan dalam pengobatan gangguan bipolar. Heparin dan Warfarin atau Obat Antiplatelet Heparin – baik itu heparin tidak terfraksi atau LMWH – meningkatkan risiko pendarahan. Risiko ini meningkat jika heparin dikonsumsi bersama warfarin atau obat antiplatelet atau antikoagulan lainnya.

Segalanya yang Perlu Diketahui Tentang Tarif Farmasi di Tahun 2025

Apa yang harus diketahui oleh para profesional industri tentang tarif farmasi?

Para profesional di bidang farmasi perlu menyadari bahwa tarif dapat menaikkan biaya operasional, mengganggu rantai pasokan, menyebabkan kekurangan obat, dan mengubah keputusan investasi global (1-21). Meskipun langkah-langkah ini bertujuan untuk meningkatkan manufaktur dalam negeri, yang tercermin dalam laporan investasi manufaktur dalam negeri AS, dan pengamatan bahwa tarif melokalisasi rantai pasokan biofarmasi, langkah-langkah tersebut sering kali menimbulkan tantangan langsung dan beragam bagi industri ini.

Bagaimana dampak tarif farmasi terhadap rantai pasokan?

Tarif farmasi meningkatkan biaya, menunda pengiriman, dan berisiko menyebabkan kekurangan, mempersulit logistik dan membebani persediaan rumah sakit dan apotek. Perusahaan pada akhirnya dapat melakukan diversifikasi rantai pasokan dan meningkatkan produksi dalam negeri, yang mencerminkan tren industri menuju lokalisasi rantai pasokan, memperkuat rantai pasokan API dalam negeri, dan mencapai tujuan ketahanan, namun dampak langsungnya sering kali berarti berkurangnya akses pasien terhadap obat-obatan (11-14).

Mengapa tarif farmasi meningkatkan biaya operasional?

Tarif farmasi menaikkan biaya operasional dengan menaikkan harga bahan baku, Bahan Aktif Farmasi (API), dan obat jadi melalui pajak tambahan. Pasar API adalah topik industri yang penting (15,16). Hal ini mengakibatkan biaya produksi lebih tinggi, gangguan rantai pasokan, yang secara langsung bertentangan dengan tujuan ketahanan industri, dan beban administratif yang lebih besar. Peningkatan biaya ini mungkin dibebankan kepada konsumen, sementara perusahaan kecil mungkin menghadapi tantangan dalam menyerap biaya tersebut, yang berpotensi mengurangi kegiatan penelitian dan pengembangan atau menyebabkan keluarnya pasar.

Bagaimana tarif farmasi menyebabkan potensi kekurangan obat?

Rantai pasokan yang bergantung secara internasional rentan terhadap gangguan yang dapat menaikkan harga obat dan menyebabkan kelangkaan obat. Kerentanan farmasi di negara-negara Barat berasal dari hilangnya pasar di Asia, yang sebagian besar disebabkan oleh tindakan offshoring (perusahaan luar negeri) yang berpikiran pendek (11,12). Undang-Undang Obat Kritis (CMA) yang diusulkan UE bertujuan untuk mengekang ketergantungan dan kekurangan pasokan (17). Karena banyak obat generik bergantung pada bahan-bahan seperti API dan eksipien dari Tiongkok dan India, tarif dapat menaikkan biayanya (11,14,16-18). Jika margin keuntungan turun terlalu rendah, produsen mungkin berhenti memproduksi obat generik tertentu, sehingga semakin membatasi ketersediaannya. Industri ini menekankan perlunya menghilangkan semua kerentanan dalam pengiriman bahan.

Bagaimana tarif farmasi menyebabkan perubahan dalam strategi investasi global?

Banyak perusahaan yang mengalihkan produksinya ke pasar domestik untuk menghindari biaya tarif, sehingga menghasilkan investasi baru yang signifikan, khususnya dalam produksi obat-obatan dengan margin tinggi. Tren ini tercermin dalam pengamatan bahwa tarif melokalisasi rantai pasokan biofarmasi (8,10,11)) dan dalam laporan investasi manufaktur dalam negeri AS serta upaya seperti SK pharmteco yang memperkuat rantai pasokan API dalam negeri dengan fasilitas peptida baru (19). Sebagai tanggapannya, perusahaan-perusahaan juga melakukan diversifikasi rantai pasokan, mencari bahan mentah dan API dari negara-negara yang tidak terkena dampak tarif, dan membangun pusat manufaktur regional baru. Hal ini mendukung tren industri utama yang mendorong lokalisasi rantai pasokan. Namun, meningkatnya biaya operasional dan ketidakpastian pasar akibat tarif menekan margin keuntungan, yang seringkali mengakibatkan berkurangnya pengeluaran untuk penelitian dan pengembangan. Kepercayaan investor juga terpukul, menyebabkan investasi asing langsung menjadi lebih fluktuatif—investasi keluar AS menurun, sementara perusahaan-perusahaan global meningkatkan kehadiran mereka di dalam negeri untuk mempertahankan akses pasar. Produsen obat generik, yang lebih sensitif terhadap fluktuasi biaya, mungkin keluar atau mengurangi produksinya, sehingga mendorong konsolidasi pasar. Secara keseluruhan, tarif mendorong perusahaan farmasi untuk memprioritaskan ketahanan dan akses dibandingkan efisiensi biaya, sehingga membentuk kembali lanskap industri global, sebuah strategi yang sering dibahas dalam konteks mencapai ketahanan rantai pasokan dan memenuhi tujuan keberlanjutan dan ketahanan global (5,8,11-14).

Strategi apa yang dapat membantu meminimalkan dampak tarif farmasi?

Untuk memitigasi dampak tarif farmasi, perusahaan harus melakukan diversifikasi dan regionalisasi rantai pasokan, menyelaraskan dengan tren menuju lokalisasi rantai pasokan (5,8,11-14), mengoptimalkan inventaris melalui penimbunan strategis, dan meningkatkan efisiensi operasional dengan lean manufacturing. Fleksibilitas kontrak dan analisis kerentanan adalah kunci untuk perencanaan yang berketahanan, terutama karena industri ini berfokus pada kebutuhan untuk menghilangkan semua kerentanan dalam pengiriman bahan (20). Secara finansial, perusahaan harus meninjau pemrosesan faktur dan melakukan rekayasa tarif untuk mengurangi biaya bea masuk, sekaligus mempertimbangkan investasi dalam produksi dalam negeri untuk stabilitas jangka panjang (21). Komunikasi yang transparan dengan pemangku kepentingan dan keterlibatan dalam kebijakan alternatif—seperti subsidi atau platform pembelian pemerintah—membantu mengatasi perubahan harga bagi pelanggan. Kolaborasi global dan perjanjian internasional semakin memperkuat keamanan dan ketahanan pasokan obat, yang merupakan tujuan inti dalam manufaktur farmasi, khususnya terkait ketahanan rantai pasokan API dan eksipien (8-11,14,17).

Referensi

  1. Sullivan S, Grueger J, Sullivan A, Ramsey D. Konsekuensi Tarif Farmasi di Amerika Serikat. Farmasi Spesifikasi J Manag Care. 2025;31(6):533-536.
  2. Kol, C. Bagaimana Tarif Farmasi 100% Akan Berdampak pada Manufaktur dan Rantai Pasokan Dalam Negeri. FarmasiTech.com. 26 September 2025.
  3. Kol, C. Kebijakan Tarif & Perdagangan: Yang Perlu Diperhatikan, Dampak Biaya, dan Strategi Rantai Pasokan. FarmasiTech.com. 24 Juli 2025.
  4. Kol, C. Pergeseran Kebijakan Perdagangan: Kepatuhan dan Strategi Biaya untuk Farmasi. FarmasiTech.com. 24 Juli 2025.
  5. Kol, C. Bagaimana Farmasi Dapat Membangun Rantai Pasokan yang Tangguh di Tengah Pergeseran Perdagangan dan Tarif. FarmasiTech.com. 25 Juli 2025.
  6. Kol, C. Kebijakan Tarif & Perdagangan: Hasil Survei Sejawat Bio/Farmasi. FarmasiTech.com. 26 Agustus 2025.
  7. Lavery, P. Rangkuman Berita Mingguan PharmTech — Pekan tanggal 20 Oktober 2025. FarmasiTech.com. 24 Oktober 2025.
  8. Kol, C. Tren Utama yang Mendorong Lokalisasi Rantai Pasokan dan Pengawasan Data di Biopharma. FarmasiTech.com. 30 Oktober 2025.
  9. Lavery, P. Pencernaan Obat: Molekul Kecil, API, dan Eksipien—Tren, Tantangan, dan Peluang. FarmasiTech.com. 19 September 2025.
  10. Lavery, P. Tantangan dan Solusi Rantai Pasokan Diuraikan dalam Laporan Capgemini. FarmasiTech.com. 8 September 2025.
  11. Kol, C. Manufaktur Farmasi AS dan Eropa Menghadapi Jalan yang Berbeda menuju Ketahanan. FarmasiTech.com. 30 Oktober 2025.
  12. Kol, C. Tren Utama yang Mendorong Lokalisasi Rantai Pasokan dan Pengawasan Data di Biopharma. FarmasiTech.com. 30 Oktober 2025.
  13. Kol, C. Standarisasi Operasional untuk Memenuhi Tujuan Keberlanjutan dan Ketahanan Global. FarmasiTech.com. 31 Oktober 2025.
  14. Kol, C. Inovasi Eksipien, Pelarut yang Lebih Aman, dan Ketahanan Rantai Pasokan. FarmasiTech.com. 29 Oktober 2025.
  15. Haigney, S. CPHI Frankfurt 2025: Pasar API Saat Ini. FarmasiTech.com. 28 Oktober 2025.
  16. Lavery, P. Pencernaan Obat: Molekul Kecil, API, dan Eksipien—Tren, Tantangan, dan Peluang. FarmasiTech.com. 19 September 2025.
  17. Kol, C. CMA: Transformasi Pengadaan untuk Memastikan Ketahanan Rantai Pasokan API dan Eksipien. FarmasiTech.com. 28 Oktober 2025.
  18. Haigney, S. Keberlanjutan dan Stabilitas Eksipien. FarmasiTech.com. 29 Oktober 2025.
  19. Mirasol, F. SK pharmteco Memperkuat Rantai Pasokan API Domestik dengan Fasilitas Peptida Baru. FarmasiTech.com. 23 Oktober 2025.
  20. Kol, C. Maggie Saykali tentang UU Obat Kritis dan Amanat Produksi Lokal. FarmasiTech.com. 29 Oktober 2025.
  21. Lavery, P. Rangkuman Berita Mingguan PharmTech — Pekan tanggal 20 Oktober 2025. FarmasiTech.com. 24 Oktober 2025.