Blog

Farmakologi untuk Teknisi
Persiapan Tes PTCB

Fakta Yang Harus Diketahui Setiap Teknisi Farmasi.

Beberapa fakta diuji pada ujian PTCB lebih dari yang lain.

Di blog hari ini, kami telah mengumpulkan lima belas rincian klinis paling berguna yang perlu Anda ketahui. Hal ini berkisar dari efek samping utama dan interaksi obat, hingga bagaimana pasien biasanya diberi nasihat untuk memberikan obat mereka dengan aman dan efektif.

Jika Anda mengikuti ujian PTCB pada tahun 2026, kami menyarankan untuk kembali ke tabel ini secara berkala untuk membantu Anda memasukkan detail inti ini ke memori.

Pengulangan sering kali merupakan kunci kesuksesan!

Namun, rincian ini tidak hanya penting untuk diketahui untuk ujian teknisi farmasi. Mereka juga sangat relevan dengan karir Anda saat ini atau masa depan sebagai teknisi farmasi. Ingatlah fakta-fakta ini dan Anda akan meningkatkan basis pengetahuan Anda ke tingkat berikutnya.

Farmakologi Klinis yang perlu diketahui untuk Tes PTCB.

Semoga artikel hari ini bermanfaat bagi Anda tentang fakta-fakta yang biasa diuji pada ujian PTCB! Jika Anda ingin mengakses seluruh fitur dan konten kursus kami, pertimbangkan untuk menjadi anggota penuh kursus online kami.

Menurut Dr Jennifer Levin CarterMD, pendiri dan CEO MedzownKonsep pengobatan yang dipersonalisasi bergeser dari gagasan umum bahwa semua orang harus mendapatkan perawatan yang dipersonalisasi berdasarkan keadaan mereka menjadi bagaimana biologi dapat digunakan untuk merancang obat yang bekerja untuk penyakit tertentu pada waktu tertentu.

“Pengobatan presisi benar-benar memahami data, biologi yang mendorong penyakit, fokus awal pada hal ini sebenarnya ada pada onkologi, dan jika kita melihat kemajuan dalam onkologi selama 15 tahun terakhir, kemajuan tersebut sangat mendalam dalam penggunaan genetika dan genomik untuk mengidentifikasi faktor biologis pada tumor pasien yang telah mendorong pengembangan terapi bertarget dan imunoterapi yang benar-benar mengubah pengobatan pasien kanker,” jelas Dr. “Sekarang informasi yang lebih dalam mengenai genetika telah memungkinkan kita mengembangkan terapi gen dan pengobatan lain yang transformatif untuk penyakit langka, penyakit neurodegeneratif, dan penyakit autoimun.”

Akses pasien terhadap pengobatan presisi adalah salah satu tantangan terbesar bagi keberhasilan mereka, menurut Dr. Carter. “Ada sejumlah kemajuan yang luar biasa, namun obat-obatan tersebut, meskipun merupakan obat yang luar biasa, harganya sangat mahal, cukup esoteris dalam hal cara menggunakannya dan untuk pasien mana, dan kita perlu benar-benar memahaminya,” kata Dr. Carter. “Dan di sinilah kita benar-benar memasuki aspek pengobatan presisi. Kita perlu memahami biologi penyakit pasien dan bagaimana memberikan pasien akses terhadap obat yang tepat pada waktu yang tepat dengan cara yang berkelanjutan secara finansial untuk sistem ini.”

Dr. Carter akan membahas bagaimana platform yang dipandu secara presisi dapat membantu perusahaan farmasi mengelola biaya pengembangan obat-obatan yang presisi, seperti terapi sel dan gen, sehingga meningkatkan akses pasien, di pertemuan tersebut. Konferensi Kesehatan JP Morgan di San Francisco, yang diadakan pada tanggal 12-15 Januari.

Tentang pembicara

Jennifer Levin Carter, MD, MPH, MBA adalah Pendiri & CEO Medzown. Carter adalah pemimpin pengobatan presisi yang diakui secara global, dengan rekam jejak yang terbukti dalam membangun perusahaan transformatif yang memadukan data, teknologi, dan perawatan pasien. Dia adalah Pendiri dan Presiden N-of-One, Inc., di mana dia menjabat sebagai CEO dari tahun 2008–2012 dan kemudian sebagai Presiden dan Chief Medical Officer hingga diakuisisi oleh Qiagen (Kapitalisasi Pasar $8 miliar) pada tahun 2019. Di N-of-One, Dr. Carter memimpin pengembangan solusi pemenang penghargaan yang terus memberikan strategi pengobatan baru kepada ratusan ribu pasien kanker di seluruh dunia.

Pada tahun 2018, Dr. Carter mendirikan perusahaan uji klinis baru yang berfokus pada penataan ulang desain dan akses uji coba. Dia menjabat sebagai CEO hingga akuisisi pra-peluncurannya oleh Integral Health (sekarang Valo Health) pada Maret 2019. Pengalaman ini mengukuhkan reputasinya sebagai inovator dalam pengobatan presisi, pemberian uji klinis, dan model perawatan yang berpusat pada pasien.

Setelah usaha ini, Dr. Carter menjadi Managing Partner dan Venture Partner di Sandbox Industries dan Blue Venture Fund, sebuah kolaborasi unik antara perusahaan BCBS, BCBSA, dan Sandbox. Dalam perannya inilah—bekerja sama dengan para eksekutif BCBS—dia memperoleh pemahaman mendalam tentang tantangan yang terkait dengan meningkatnya biaya terapi sel dan gen. Wawasan ini mengilhami dia untuk meluncurkan Medzown, di mana dia terus mengatasi tantangan tersebut dengan membangun solusi yang terukur dan berbasis teknologi untuk meningkatkan akses pasien terhadap terapi tingkat lanjut.

Dr. Carter juga seorang eksekutif layanan kesehatan berpengalaman, investor, dan anggota dewan dengan keahlian yang mencakup TI dan layanan kesehatan, kesehatan digital dan pembelajaran mesin, genomik, pengembangan obat, dan penciptaan platform generasi mendatang untuk meningkatkan akses terapeutik. Dia saat ini menjabat sebagai Dewan Direksi Synteny.ai, TempraMed, Inc., dan Target Cancer Foundation, dan merupakan penasihat strategis untuk banyak perusahaan perawatan kesehatan dan ilmu hayati yang didukung oleh ventura.

Sebelumnya, beliau pernah menjabat sebagai dewan direksi di Oncosit (NASDAQ: OCX), XSphera Biosciences (Co-Founder), CareMax (NASDAQ: CMAX), DFP Healthcare Acquisitions Corp (NASDAQ: DFPH), HouseWorks, eCaring, dan lainnya. Dia juga menjabat sebagai Dewan Penasihat Direktur di Smilow New Haven Cancer Center di Universitas Yale, Dewan Dana Blavatnik di Universitas Yale, dan Dewan Penasihat Wanita MedExec.

Carter memperoleh gelar BS dalam Biofisika Molekuler dan Biokimia (Phi Beta Kappa, Summa Cum Laude dengan predikat istimewa) dari Universitas Yale, gelar MD dari Harvard Medical School, gelar MPH dari Harvard School of Public Health, dan gelar MBA dari Sloan School of Management di MIT. Beliau adalah anggota dari American Association of Corporate Directors (Sertifikasi Direktur Profesional Tingkat Lanjut), National Association of Corporate Directors, Women Corporate Directors, Women Business Leaders dari US Health Care Industry Foundation, dan Women in Bio.

Teknologi Farmasi baru-baru ini berbicara dengan Beena Wood, chief product officer, Qinecsa Solutions, untuk mendapatkan perspektifnya tentang tren yang membentuk pengembangan dan manufaktur farmasi pada tahun 2025 dan arah yang akan dicapai pada tahun 2026. Di bagian 3 dari tiga bagian wawancara kami, Wood menguraikan bagaimana tahun 2026 akan menandai tahun yang penting bagi farmakovigilans (PV), keselamatan translasi, dan inovasi peraturan, yang didorong oleh peralihan dari kepatuhan reaktif ke proaktif, pengambilan keputusan berdasarkan data. Dia menekankan bahwa prioritas jangka pendek terbesar industri ini bukanlah menerapkan kasus penggunaan AI tingkat lanjut, namun membangun infrastruktur dan tata kelola dasar yang diperlukan untuk membuat PV proaktif dapat dijalankan dalam skala besar.

Wood berargumentasi bahwa organisasi yang bersedia berinvestasi sejak dini—meskipun pengembaliannya tertunda—akan berada pada posisi terbaik untuk memimpin. “Membangun fondasi… Saya pikir ini akan menjadi hal terpenting yang akan terjadi pada tahun 2026,” katanya, sambil menekankan bahwa transformasi yang berarti membutuhkan kesabaran dan komitmen jangka panjang.

Tema utamanya adalah evolusi keselamatan translasi, yang digambarkan Wood sebagai penghubung sinyal keselamatan pada awal pengembangan dibandingkan hanya mengandalkan pengawasan pasca-pasar. Dia menjelaskan bahwa tim pengembangan sering kali terhenti bukan karena kurangnya ilmu pengetahuan, namun karena sistem data yang terfragmentasi membuat keputusan menjadi tidak jelas. “Tim jarang terjebak karena ilmu pengetahuannya tidak jelas; mereka terjebak karena keputusannya tidak jelas,” kata Wood. Mengintegrasikan data mekanisme, toksikologi, farmakokinetik/farmakodinamik, dan bukti dunia nyata lebih awal dapat mengubah cara pengelolaan ketidakpastian secara mendasar.

Wood juga menyebutkan adanya inovasi peraturan yang berkelanjutan pada tahun 2026, dengan mengutip inisiatif-inisiatif seperti Voucher Prioritas Nasional Komisaris FDA program, perluasan upaya bukti dunia nyata, panduan FDA baru, makalah refleksi EMA, dan kewajiban mendatang yang terkait dengan kerangka kerja global seperti CIOMS dan itu SAYA PUNYA Akting. Perkembangan ini, katanya, memperkenalkan pagar pembatas yang mendukung inovasi sekaligus menjaga kepercayaan dan keamanan.

Terakhir, Wood menyoroti semakin pentingnya kolaborasi berbasis ekosistem. Ia memperkirakan akan terjadi peralihan dari kemitraan bilateral ke arah jaringan yang diatur yang melibatkan perusahaan farmasi, bioteknologi asli AI, perusahaan teknologi tinggi, regulator, dan organisasi pasien. Model kolaboratif ini, menurutnya, akan sangat penting untuk memajukan keselamatan yang didukung AI, mempercepat pembangunan, dan menavigasi lanskap peraturan dan ilmu pengetahuan yang semakin kompleks.

Mengakses Bagian 1 Dan Bagian 2 dari wawancara ini!

Salinan

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

Jadi, jika saya mengambil contoh PV itu sendiri, bagaimana kita bisa memiliki infrastruktur dan tata kelola tersebut sehingga PV yang proaktif bisa menjadi nyata? Dan membangun fondasi pada tahun 2026, menurut saya, akan menjadi hal terpenting yang akan terjadi pada tahun 2026. Organisasi yang berkomitmen untuk membangun infrastruktur proaktif tersebut, meskipun kasus penggunaannya mungkin memerlukan waktu bertahun-tahun untuk diterapkan.

Hal kedua, sekali lagi, adalah keamanan translasi, yaitu menghubungkan titik-titik tadi. Jadi pergeseran proaktif bukan hanya sekedar—dan hal ini terkait dengan program Voucher Nasional (Prioritas) FDA (Komisaris), dll.—pengawasan pasca-pasar saja; ini dimulai jauh lebih awal, keamanan dalam pembangunan.

Apa yang saya lihat dan apa yang saya pikir akan berlanjut pada tahun 2026 adalah perubahan mendasar dari para pemimpin keselamatan translasi, yang secara mendasar memikirkan kembali cara kita mengambil keputusan dalam kondisi ketidakpastian. Jadi, seorang rekan saya merumuskannya sebagai berikut: tim jarang mengalami kebuntuan karena ilmu pengetahuannya tidak jelas; mereka terjebak karena keputusannya tidak jelas. Dan polanya misalnya kita punya data mekanisme, temuan racun, data PK/PD, bukti nyata. Namun, ini adalah sistem yang berbeda, tingkat kompetensi dan fungsi yang berbeda. Jadi, ketika keputusan itu diambil, saya pikir itu karena kita tidak punya cukup data. Saya pikir untuk menghubungkan data lebih awal dan upstream, itulah tren yang akan saya lihat—bahwa terjemahan aman dan pada dasarnya memikirkan hal itu.

Saya pikir inovasi dan panduan peraturan akan terus berlanjut dengan adanya pagar pembatas yang penting. Kita sudah melihat tren seperti yang saya jelaskan sebelumnya. Program Voucher Nasional (Prioritas) (Komisaris) adalah salah satu contohnya. Pusat yang menyiapkan pusat bukti dunia nyata adalah contoh lain dari FDA, dokumen panduan FDA, misalnya, dan kemudian, tentu saja, makalah refleksi EMA dan mereka mulai mengerjakan lampiran 11 dan 22, jika saya mengingat angka-angkanya dengan benar. Dan juga kelompok kerja CIOMS dan EU AI Act akan menambahkan lapisan lain pada tahun 2026 di mana ada beberapa tenggat waktu yang akan datang karena hal tersebut. Juga obat-obatan yang presisi, beralih dari onkologi ke arus utama, seperti yang telah kita lihat pada GLP-1 dan bagaimana hal itu diperluas ke bidang lain seperti kardiovaskular, NASH, dll. Saya pikir hal itu akan terus berlanjut.

Dan yang terakhir, yang tetap berada di urutan kelima adalah kolaborasi ekosistem. Kolaborasi ini tidak lagi bersifat bilateral atau one-on-one atau one-on-two, namun harus menjadi ekosistem yang terorganisir, misalnya untuk AI. Apakah kita memiliki teknologi hyperscaler? Apakah kita memiliki bioteknologi yang berbasis AI? Apakah kita mempunyai organisasi pasien yang berpartisipasi, kolaborasi regulasi, semuanya dengan farmasi dan industri?

Teknologi Farmasi baru-baru ini berbicara dengan Beena Wood, chief product officer, Qinecsa Solutions, untuk mendapatkan perspektifnya tentang tren yang membentuk pengembangan dan manufaktur farmasi pada tahun 2025 dan arah yang akan dicapai pada tahun 2026. Di bagian 2 dari tiga bagian wawancara kami, Wood menguraikan visi ke depan tentang bagaimana AI dapat mentransformasi farmakovigilans (PV), sambil secara jujur ​​mengatasi hambatan struktural, peraturan, dan organisasi yang harus diatasi terlebih dahulu. Dia membayangkan masa depan di mana sistem pengawasan yang didukung AI dapat dengan cepat mendeteksi sinyal keselamatan di seluruh dunia—di berbagai bahasa, geografi, dan kumpulan data—dalam hitungan jam, bukan bulan. Menurut Wood, hal ini akan memungkinkan sistem untuk “mendeteksi—bukan laporan berminggu-minggu, bukan bulan, tapi berjam-jam—yang sama dalam berbagai bahasa,” melakukan referensi silang terhadap kasus serupa secara global, dan secara proaktif memperingatkan produsen dan regulator hampir secara real-time.

Meskipun Wood menekankan bahwa visi ini secara teknis dapat dilaksanakan, ia menekankan bahwa kendala terbesar saat ini bukanlah kecanggihan algoritmik, melainkan lemahnya fondasi data. Kumpulan data yang terfragmentasi, tidak dapat dioperasikan, dan divalidasi dengan buruk sangat membatasi efektivitas AI dalam PV, katanya. Seperti yang dia katakan, “Kecanggihan AI tidak akan membantu” jika data yang mendasarinya tidak selaras. Dia mencatat bahwa organisasi-organisasi terkemuka di tahun 2025 adalah mereka yang berinvestasi pada “fondasi yang membosankan” ini, sehingga memungkinkan kemajuan yang lebih cepat dan terukur di kemudian hari.

Kepercayaan dan kemampuan menjelaskan muncul sebagai tema penting lainnya, dengan Wood membingkai kepercayaan sebagai kombinasi transparansi, kemampuan audit, akurasi, dan evaluasi berbasis risiko. Sistem AI kotak hitam (black-box AI), menurutnya, tidak akan mendapatkan daya tarik dalam bidang-bidang yang berisiko tinggi seperti pemantauan keselamatan, terutama di bawah kerangka peraturan yang terus berkembang seperti UU AI UE. Pagar pembatas yang jelas, kerangka etika, dan praktik AI yang bertanggung jawab sangat penting untuk diadopsi.

Wood juga menyoroti kesiapan ekonomi dan organisasi sebagai hambatan utama. Tim PV harus bersaing untuk mendapatkan investasi dengan mengartikulasikan laba atas investasi secara jelas, sementara organisasi memerlukan strategi manajemen perubahan yang kuat untuk mengintegrasikan AI secara efektif. Dia memperingatkan bahwa tantangan keterampilan yang sebenarnya bukan sekadar kemahiran teknis tetapi juga pemikiran kritis—mengajarkan para profesional cara mengevaluasi keluaran AI, mengenali keterbatasan, dan mengidentifikasi halusinasi. Pada akhirnya, Wood melihat AI bukan sebagai pengganti keahlian manusia, namun sebagai penguat: alat yang, jika digunakan secara bertanggung jawab, dapat menjadikan para profesional yang terampil menjadi “manusia super” dan bukan pengganti.

Mengakses Bagian 1 dari wawancara ini!

Salinan

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

Jadi bayangkan seorang pasien di pedesaan India dan, katakanlah mereka sedang menjalani terapi gen yang baru disetujui, dan mereka mengalami reaksi yang tidak biasa. Lalu pikirkan kemungkinan sistem pengawasan intelijen yang, dalam beberapa jam, mampu mendeteksi—bukan berminggu-minggu, bukan berbulan-bulan, tapi berjam-jam—laporan yang sama dalam berbagai bahasa, mampu melakukan referensi silang dengan sekitar 47 kasus serupa secara global dan kemudian mengidentifikasi adanya korelasi penanda genetik menggunakan analisis data dunia nyata dan kemudian, secara bersamaan, memperingatkan produsen serta regulator dan agen AI yang sudah mengoordinasikan tindakan proaktif.

Di situlah saya ingin PV mencapainya. Dan secara teoritis hal ini mungkin dilakukan dengan kemampuan AI, dengan pengawasan yang proaktif, namun kita tidak memiliki landasan yang diperlukan untuk mewujudkannya. Dan di situlah hambatan yang Anda bicarakan dan hal-hal yang saya bicarakan sebelumnya ikut berperan. Misalnya saja landasan data, masalah heterogenitas data, dan masalah fragmentasi. Sederhananya… kenyataan yang tidak mengenakkan bagi kami adalah bahwa kami sedang membangun sistem AI berdasarkan landasan data yang tidak terstandarisasi atau tidak dapat dioperasikan dan sering kali tidak divalidasi untuk kasus penggunaan AI. Jadi, jika data ini tersebar dengan format yang tidak kompatibel, sistem lama, dan silo peraturan, dan jika Anda ingin membuat model AI tersebut tanpa harmonisasi, hal tersebut akan menjadi sangat sulit.

Kecanggihan AI tidak akan membantu. Jadi, menurut saya, ini adalah sebuah kenyataan yang tidak mengenakkan, dan itulah yang menyadarkan kita pada tahun ini, pada tahun 2025. Organisasi yang baik adalah mereka yang mulai melakukan hal-hal yang membosankan sehingga mereka dapat berkembang dengan sangat cepat setelahnya.

Saya pikir hambatan lainnya adalah kemampuan menjelaskan dan kepercayaan terhadap sistem AI ini. Jadi, ketika saya melihat kepercayaan, saya menganggapnya sebagai kemampuan menjelaskan, artinya transparansi, kemampuan audit, serta keakuratan, dan ditimbang oleh risikonya. Begitulah cara saya memandang kepercayaan pada sistem AI.

Semua ini berperan dalam memperbesar atau memperkecil kasus penggunaan AI. Jadi, jika kita masih membicarakan AI sebagai kotak hitam, itu tidak akan berhasil. Sangat penting untuk memiliki pagar pembatas tersebut. Pagar pembatas seperti apa, kerangka etika seperti apa, AI yang bertanggung jawab seperti apa yang kita hadirkan? Bagaimana bisa dipercaya? Jadi, menurut saya, hal ini merupakan hambatan penting lainnya yang, baik sebagai vendor maupun konsumen, dan letakkan dalam konteks UU AI UE dan dalam sistem yang berisiko tinggi—saya tahu masih ada perbincangan tentang apa yang menjadi sistem berisiko tinggi dalam domain kita—menurut saya semua itu menjadi sangat penting. Dan realitas ekonomi justru menjadi penghalang. Saya dapat mengatakan, dengan pasti, dengan domain saya, ini adalah tentang meminta investasi awal untuk AI yang menjanjikan peningkatan efisiensi. Kita tahu akan ada peningkatan efisiensi, namun bagaimana kita bisa duduk di meja penelitian dan pengembangan di mana PV dan keselamatan dapat meningkatkan ROI dan kasus penggunaan tersebut, bersaing dengan kasus penggunaan lainnya, agar investasi tersebut mampu mencapai tujuan tersebut? Bagaimana kita membangun ROI untuk perusahaan?

Saya harus mengatakan bahwa kesiapan organisasi adalah hal lain. Saya rasa hal ini tidak dilihat sebagai perubahan kecil, namun sebenarnya memiliki manajemen perubahan menyeluruh untuk AI dan bahkan mengubah cara kita memandang keahlian. Maksud saya, apakah ini merupakan deskripsi pekerjaan atau apakah kita membangun serangkaian keterampilan yang kita perlukan dan dapat diterapkan ke seluruh organisasi? Jadi menurut saya itulah hal-hal yang menjadi hambatan dan perlu diatasi.

Yang membuat saya khawatir tentang hal ini adalah saya tidak yakin, sebagai sebuah industri, apakah kita menyelesaikan masalah dengan benar. Ketika kita berbicara tentang keterampilan atau hambatan, dan kita memiliki laporan yang kontradiktif tentang AI bayangan dan 90% tetap menggunakan AI, baik itu disetujui atau tidak oleh perusahaan, tantangan keterampilan sebenarnya adalah: Bagaimana kita mengajar orang untuk mengevaluasi secara kritis keluaran AI dalam konteks pekerjaan? Misalnya, dalam konteks keselamatan, bagaimana kita mengajar orang untuk mengevaluasi apakah AI beroperasi sesuai kompetensi atau berhalusinasi dengan percaya diri? Bagaimana kita mengajarkan hal itu? Bagaimana kita mengajar ketika AI tidak bisa menjawab pertanyaan? Jadi begitulah cara saya membingkai pertanyaan itu.

Dan saya juga melihatnya sebagai, tidak memikirkan keterampilan teknis secara terpisah. Keterampilan AI kadang-kadang dianggap sebagai keterampilan teknis, jadi jangan berpikir tentang hal itu secara terpisah, namun anggaplah itu sebagai gabungan dari berbagai kemampuan dan kolaborasi. Jadi, misalnya, para ilmuwan data dan orang-orang teknologi, apakah mereka memahami domain PV? Apakah orang-orang di domain PV memahami teknologi? Bagaimana kita menyatukan hal-hal tersebut sebagai sebuah kolaborasi untuk menjembatani kesenjangan tersebut? Apakah mereka mengubah kemampuan manajemen sehingga kita benar-benar dapat mencapai keberhasilan transformatif tersebut?

Saya pikir kecerdasan manusia pada dasarnya indah. Dan menurut saya hal ini tidak akan pernah bisa tergantikan, tapi apa yang bisa kita lakukan adalah mengaktifkan alat AI ini untuk menjadikan kita manusia super, begitulah menurut saya.

Disponsori oleh Nelson Labs

Dalam wawancara ini, Nina Moreno, direktur segmen global untuk jaminan sterilitas di Nelson Labs, membahas perkembangan peran pengujian sterilitas cepat (RST) dalam industri farmasi. Dengan pengalaman lebih dari 23 tahun dan keterlibatan aktif dalam kelompok industri, Moreno menjelaskan bagaimana RST menawarkan alternatif yang lebih cepat dan obyektif dibandingkan tes sterilitas kompendial tradisional.

Pengujian sterilitas cepat didukung oleh beberapa kerangka peraturan. Berbagai pendekatan RST tersedia—seperti metode berbasis respirasi, sitometri fase padat, dan amplifikasi asam nukleat—sementara Nelson Labs menggunakan teknologi bioluminesensi ATP. Penerapannya memerlukan validasi khusus produk, termasuk pengujian kesesuaian metode dengan panel organisme yang diperluas dan studi interferensi sampel untuk memastikan bahwa produk tidak berdampak buruk terhadap kinerja pengujian.

Keuntungan utama RST adalah waktu peluncurannya yang jauh lebih singkat, sehingga sering kali mengurangi jangka waktu pengujian menjadi sekitar enam hari. Hal ini khususnya bermanfaat untuk produk dengan masa simpan pendek dan formulasi yang pada dasarnya keruh. Karena RST mengandalkan deteksi objektif dibandingkan penilaian visual terhadap kekeruhan, RST menghilangkan kebutuhan inkubasi transfer media tambahan selama empat hari yang biasanya diperlukan untuk produk berawan. Moreno juga mencatat keterbatasan tertentu: produk dengan tingkat ATP endogen yang tinggi dapat mengganggu pengujian berbasis ATP, dan metode berbasis filtrasi tidak cocok untuk produk yang tidak dapat disaring. Untuk mengatasi tantangan ini, Nelson Labs menawarkan opsi inokulasi langsung untuk pengujian sterilitas berbasis ATP.

Ke depan, prospek peraturan untuk RST terus membaik, dengan semakin banyaknya penerimaan dan panduan yang lebih jelas. Penambahan terbaru pada USP, termasuk bab dan bab , lebih lanjut mendukung penggunaan metode mikrobiologi cepat, khususnya dalam skenario manufaktur yang sensitif terhadap waktu. Menanggapi peningkatan permintaan, Nelson Labs memperluas kapasitas ruang bersih dan isolatornya di Salt Lake City untuk menyediakan peralatan yang berlebihan dan mempertahankan waktu penyelesaian yang efisien tanpa penundaan pengujian yang berkepanjangan.

Behind the Headlines mengkaji tren, faktor, dan mode yang sedang berlangsung yang menyebabkan munculnya berita farmasi. Panelis adalah gabungan dari konsultan, pemodal ventura, ilmuwan, pembela yang sabar, jurnalis, dan editor. Setiap episode membedah berita utama terkini pada minggu-minggu sebelumnya yang menjadi perbincangan semua orang, namun berupaya menyoroti pelajaran yang lebih abadi yang tersembunyi di balik berita utama tersebut.

Dalam Episode 31, veteran industri Deborah Dunsire membahas kondisi inovasi medis saat ini dan lanskap pengembangan obat yang terus berkembang. Dunsire, seorang dokter yang berasal dari Afrika Selatan, memiliki pengalaman lebih dari 35 tahun di sektor farmasi. Sepanjang karirnya yang luar biasa, ia telah menjabat sebagai CEO di beberapa perusahaan terkemuka, termasuk Millennium dan Lundbeck Pharmaceuticals, dan saat ini menyumbangkan keahliannya kepada dewan perusahaan di Blackstone Life Sciences dan lembaga publik lainnya.

Dunsire menggambarkan masa kini sebagai “era keemasan ilmu biologi”, yang mana industri ini telah berhasil melakukan transisi dari pengobatan yang luas ke terapi yang sangat bertarget. Dia menyoroti sifat transformatif GLP-1 dan potensi teknologi masa depan seperti AI dan komputasi kuantum untuk menyederhanakan penemuan obat. Merefleksikan misi inti dari bidangnya, Dunsire menjelaskan, “Membuat sains menjadi obat—itulah yang dilakukan industri farmasi.”

Percakapan ini mengeksplorasi keseimbangan antara kemajuan ilmu pengetahuan yang pesat dan meningkatnya skeptisisme masyarakat umum. Dunsire menekankan pentingnya komunikasi yang jelas dan berdasarkan fakta untuk membangun kembali kepercayaan, terutama karena teknologi penyelamat jiwa seperti terapi mRNA dan CAR-T terus berkembang. Ke depan, ia mengungkapkan optimismenya terhadap lanskap investasi pada tahun 2026 dan kerangka peraturan yang lebih efisien di bawah FDA. Mengenai terobosan di masa depan, ia menganjurkan peningkatan sumber daya di bidang ilmu saraf dan penyakit ginjal kronis, yang merupakan bidang dengan kebutuhan demografis yang belum terpenuhi.

Terakhir, Dunsire menggarisbawahi perlunya mempertahankan sumber daya manusia yang kuat dengan melibatkan generasi muda dalam STEM sejak usia dini. Saat ia menyatakan, “Tanpa manusia, teknologi tersebut tidak akan terwujud.” Episode ini memberikan gambaran komprehensif tentang bagaimana kepemimpinan, investasi, dan kecemerlangan ilmiah bersatu untuk membentuk masa depan kesehatan global.

Tarif yang diberlakukan oleh Amerika Serikat merupakan masalah rumit yang berdampak pada industri farmasi pada tahun 2025, dan Raj Puri, chief komersial officer di Argonaut Manufacturing, memperkirakan bahwa tarif akan terus menjadi masalah pada tahun 2026. Memilih untuk menginvestasikan sejumlah besar uang di lokasi manufaktur baru, dan/atau meningkatkan fasilitas yang sudah ada, menjadi lebih rumit di pasar geopolitik yang tidak stabil. Dan kompleksitas ini dapat memengaruhi waktu pemasaran.

“Saya dapat memberitahu Anda dari pengalaman pribadi, bahkan memiliki beberapa proyek besar yang sedang berjalan sementara kami mencoba melakukan ekspansi memiliki dampak besar pada jadwal,” jelas Puri. Dia menunjukkan investasi besar yang diumumkan oleh industri pada tahun 2025 sebagai contoh. “Jika investasi ini diterapkan, dan menurut saya, masih ada pertanyaan apakah investasi tersebut benar-benar terealisasi atau tidak. Namun, jika investasi tersebut diterapkan, biaya dan jangka waktu untuk membangun fasilitas-fasilitas ini dan memperoleh peralatan yang dibutuhkan untuk benar-benar membuat produk akan meningkat secara signifikan, dan biayanya akan meningkat secara signifikan, seperti yang saya perkirakan, kurva penawaran dan permintaan akan benar-benar terganggu.”

Investasi baru dalam fasilitas juga menimbulkan kebutuhan akan orang-orang dengan pengalaman dan pengetahuan yang tepat untuk bekerja dengan perusahaan yang sedang memperluas jangkauannya. Menemukan dan mempertahankan orang yang tepat untuk menciptakan keuntungan jangka panjang dan berkelanjutan di pasar manufaktur farmasi sangat penting bagi organisasi pengembangan dan manufaktur kontrak (CDMO) seperti Argonaut, Puri menekankan.

“Siapa pun yang punya cukup uang dan waktu bisa membangun fasilitas yang indah, memasang peralatan yang bagus. Namun, yang tidak bisa mereka tiru adalah staf yang menjalankan peralatan dan proses yang kami gunakan untuk melaksanakan produksi kami yang kini menjadi CDMO skala menengah,” kata Puri. “Kami tidak selalu bisa bersaing dengan pemain yang lebih besar dalam hal kompensasi, namun apa yang bisa kami tawarkan kepada staf kami adalah lingkungan kerja yang sangat dinamis di mana mereka memiliki kesempatan untuk bekerja di bidang fungsional yang berbeda dan memajukan karir mereka. Anda tahu, bagi staf, ini sangat menarik, karena mereka dapat melihat banyak bidang yang berbeda dan mempunyai banyak jabatan yang berbeda, namun sebagai sebuah organisasi, kami juga mengambil keuntungan besar, karena sekarang kami memiliki orang-orang yang bekerja sama dalam aktivitas fungsional berbeda yang benar-benar memahami bagaimana rasanya berada di aktivitas orang lain. Sebagai contoh, seseorang yang berada di bagian operasional, yang pernah bekerja di bidang penjaminan kualitas, memahami mengapa penjaminan kualitas memerlukan hal-hal tertentu. Dan idealnya, seseorang yang berada di bagian penjaminan kualitas telah berada di bagian operasional, dan mereka memahami beberapa tantangan yang ada dari sudut pandang manufaktur, dalam hal penerapan teknologi baru.”