PHILIP REIMANN
Director Product Management
Clarivate

사서가 행정적 부담을 줄이면서 연구자의 효율성을 지원하려면 어떻게 해야할까요?

오늘날 급변하는 연구계에서 시간은 점점 더 희소하고 귀중한 자원이 되고 있습니다. Ex Libris가 진행한 독립 연구에서 ‘연구자들이 연구 활동을 효과적으로 관리할 충분한 시간을 확보하는 데 상당한 어려움을 겪고 있다’는 사실이 밝혀졌습니다. Ex Libris 연구 자문 위원회(Ex Libris Research Advisory Council)에 따르면 기관 연구자들은 전체 근무 시간 중 약 45%를 행정 업무에 할애한다고 합니다.

이 연구에서 조명하고 있는 또 다른 시급한 문제는 연구자가 느끼는 프로필 관리에 대한 부담입니다. 프로필 하나를 최신 상태로 유지하기도 쉽지 않은데, 인터넷상의 각종 플랫폼에 등록된 프로필을 모두 관리해야 한다면 더 큰 부담을 안게 됩니다. Ex Libris 연구에 따르면 연구자의 20%는 5개 이상의 각기 다른 프로필 플랫폼을 동시에 사용하고 있으며, 이로 인해 관리 부담이 가중되는 것으로 나타났습니다.

대한의학회지에 게재된 ‘연구자 및 저자 프로필:기회와 장점, 그리고 한계(Researcher and Author Profiles: Opportunities, Advantages, and Limitations)’라는 논문에서는 시간이 많이 소요되는 여러 프로필 플랫폼의 부정적인 영향을 집중적으로 다루고 있습니다.

해당 논문에서는 ‘신진(Early career)연구자들이 사실상 학문적 생산성을 유지하는 것보다 프로필을 강화하고 가시성을 최적화하기 위해 여러 네트워킹 플랫폼에 등록된 프로필을 업데이트하는 데 주력할 위험이 있다.

연구자가 프로필 관리를 소홀히 할 경우 잠재적으로 심각한 결과를 초래할 수 있으며, 디스커버리와 협업을 위태롭게 만들어 연구 범위와 효율성이 저하될 수 있습니다. 사서와 관리자의 입장에서 연구의 양과 질은 소속 기관의 학술적 평판에 직접적인 영향을 주는 요소입니다.

프로필 관리는 한편으로는 중요한 연구 활동에 쏟아야 할 귀중한 시간을 빼앗고, 다른 한편으로 프로필이 적절히 관리되지 않을 경우 연구의 영향력을 저해할 수 있기 때문에 연구자와 소속 기관 모두에게 어려움을 초래합니다.

연구자 지원을 위한 사서의 중요한 역할

학술 커뮤니케이션 사서와 분야 별 담당자는 교수진의 핵심 자문 역할을 하며, 성공적인 연구를 위해 사용할 수 있는 콘텐츠, 분석 자료 및 워크플로우 도구에 대한 지침을 제공합니다. 이러한 지원은 연구자의 귀중한 연구 시간을 방해하지 않으면서 연구 활동을 촉진시킵니다. 인적 개입을 최소화한 채 연구 성과를 널리 알리려면 통합되고 다면적이며 쉽게 업데이트할 수 있는 연구자 프로필을 만드는 것이 필수적입니다.

클래리베이트는 이러한 부분을 충족하기 위해 Web of Science의 강점과 무결성에 기반한 기능을 제공하고 있습니다. Web of Science Researcher Profiles은 출판물, 프리프린트, 피어 리뷰, 인용 지표, 저널 에디팅 등 연구자의 기여도를 총체적으로 한 곳에서 보여줍니다. 이러한 프로필은 원활한 통합과 자동화, 목적에 맞는 설계를 통해 연구자의 워크플로우를 간소화하고, 연구자가 자신의 연구 분야와 그 안에서 자신의 위치를 더 잘 이해할 수 있도록 도와줍니다.

Web of Science Researcher Profiles이 어떻게 연구자의 시간을 절약하고 효율성을 높여주는지 알아보세요.

플랫폼 전반에 걸쳐 가시성과 기여도 확보하기

Web of Science Researcher Profiles는 전 세계 연구자 커뮤니티에서 연구자의 가시성을 높이는 데 중추적인 역할을 합니다. 연구자 프로필은 누구나 볼 수 있도록 공개되어 출판사가 검증한 피어 리뷰 (Peer review) 및 편집권(Editorship)과 더불어 개인의 출판물과 인용 정보를 보여줌으로써 연구자가 자신의 연구 성과를 종합적으로 보여주고, 잠재적인 공동 작업자와 연구 자금 지원 기관의 관심을 끌 수 있도록 도와줍니다. 평가자들이 기초 연구의 실제 사용 결과를 점차 강조함에 따라, 연구자들은 Web of Science 프로필을 통해 그들의 작업, 특허 정보 인용을 기반으로 그들이 이룬 혁신을 하이라이트할 수 있습니다. 또한 연구자는 출판 전후 검토를 통해 프로필을 다듬을 수 있으며, 신진(Early career) 연구자에게 원고 분석 역량을 기르면서 자신의 전문성을 편집자에게 보여줄 수 있는 기회를 제공할 수 있습니다.

연구자들은 알차고 매력적인 프로필을 통해 자신의 연구 성과를 많은 사람들에게 알리고 싶어 하는데, 이를 위해서는 다양한 플랫폼에서 자신의 프로필을 효과적으로 관리해야 합니다. 설문조사에 따르면 시간 집약적인 가시성 향상 과정은 기초 연구 진행에 쏟을 시간을 빼앗으며, 여러 시스템에 데이터를 다시 입력할 경우 정보의 오류 및 누락으로 이어질 수 있습니다. Web of Science 프로필은 이러한 문제를 줄이기 위해 ORCID와 원활하게 통합하여 다양한 플랫폼에서 업데이트를 동기화합니다. 그 결과, 연구자들은 필요한 가시성을 확보하면서도 연구 성과 입력에 소요되는 시간을 줄이고, 새로운 프로젝트와 영향력 있는 연구를 진행하는 데 매진할 수 있습니다.

자동화 및 개인화를 통한
효과적인 프로필 관리와 네트워킹

처음 프로필을 만드는 신진 연구자에게 가이드를 제공하는 사서를 위해, Web of Science는 Web of Science Core Collection에서 논문 출간 연구자에 대해 자동으로 생성된 명확한 저자 레코드를 제공함으로써 프로세스를 간소화합니다. 연구자는 약간의 수작업을 마친 후 편리하게 프로필을 설정하고, Web of Science가 프로필에 Web of Science Core Collection 및 Preprint Citation Index의 신규 출판물과 프리프린트를 자동으로 업데이트하도록 설정할 수 있습니다.

Web of Science 프로필의 개인화 옵션은 동일한 연구자들에게 연구 환경에 대한 정보를 계속 제공하여 경력과 영향력을 넓히도록 지원합니다. 예를 들어, 자동 주간 이메일 알림을 통해 내 논문의 영향력을 모니터링하고, 다른 논문에서 내 연구를 인용한 경우 이를 알려주도록 설정할 수 있습니다. 또한 해당 분야에서 가장 관련성이 높고 영향력 있는 연구를 파악하는 동시에 유사한 분야에서 연구를 수행하는 신진 및 기존 연구자를 찾을 수 있습니다.

연구자들은 연구를 발전시키고 전문적 네트워크를 확장하기 위해 다양한 공동 저자와의 협력 기회를 모색하는 경우가 많습니다. 이러한 요구를 충족하기 위해 Web of Science Researcher Profiles에는 추천 기능이 포함되어 있어 연구자들이 기존의 학술 네트워크를 넘어 폭넓게 교류할 수 있도록 지원합니다. 연구자는 새로운 공동 작업 기회를 발견함으로써 혁신의 기회를 찾고, 궁극적으로 소속 대학의 사명에 부합하는 방향으로 나아갈 수 있습니다.

책임감 있는 연구 평가 촉진

클래리베이트는 한 가지 지표로는 연구자의 경력을 제대로 나타낼 수 없다는 사실을 잘 알고 있습니다. 이에 Web of Science Researcher Profiles는 자동화와 통합을 통해 연구자의 시간을 절약할 뿐만 아니라, 나아가 연구자가 동료 심사 데이터와 인용 지표, 강력한 시각화 자료 등의 다양한 요소를 조합하여 자신의 영향력과 파급력을 보여줄 수 있도록 지원합니다.

2021년에 도입된 Author Impact Beamplots는 시각화 도구 중 하나로, 평가자는 이를 통해 연구자의 논문 포트폴리오를 더 자세히 살펴볼 수 있습니다. 이러한 빔플롯은 시간 및 주제 영역에 대해 정규화된 백분위수를 사용하여 시간 경과에 따른 논문 포트폴리오의 양과 인용 영향력을 표시하여, 분야별로 더욱 정확히 비교할 수 있게 해줍니다. 이러한 현대적이고 보다 정확한 접근 방식은 연구 평가를 혁신하려는 광범위한 커뮤니티의 노력과 일맥상통하는 것으로, 지표의 책임감 있는 사용을 장려합니다.

Web of Science의 강점 활용

신뢰할 수 있는 출판사 독립적인 데이터베이스로 잘 알려진 Web of Science는 전 세계 연구자와 기관의 귀중한 리소스로 오랫동안 활용되어 왔습니다. Web of Science Researcher Profiles를 통해 연구자들은 전 세계 9,000개 이상의 기관에서 1,500만 명 이상의 동료들이 이용하는 신뢰할 수 있는 플랫폼에 자신의 연구 성과를 공개할 수 있습니다. 이러한 가시성은 연구자에게 도움이 될 뿐만 아니라, 연구 보조금 지원자와 잠재적 협력자에게도 기관 소속 연구자의 전문성과 성과를 발견할 수 있게 함으로써 상당한 이점을 제공합니다. Web of Science Researcher Profiles를 사용하면 연구자의 프로필이 Web of Science 데이터와 각종 플랫폼 환경 전반에 표시되므로 공동 연구 기회와 학술적 교류를 넓힐 수 있습니다.

연구자가 시간을 절약하고 더 효과적으로 연구를 수행할 수 있도록 지원하고자 하신다면, 여기를 클릭하세요.

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EDDIE NEUWIRTH
Sr. Director, Product Management
Clarivate

‘인용 분석(Citation Analysis)’은 새로운 통합 도구를 통해 강화된 도서관 컬렉션 관리 효율을 높이는 데이터 기반 분석 방법입니다.

도서관 컬렉션은 기관의 교육 및 연구 결과의 기본이 되는 것으로, 학생과 교수진이 우수한 수준의 활동을 수행할 수 있게 해주는 귀중한 리소스입니다. 그 중요성에도 불구하고 대학 도서관은 어려움과 제약에 직면해 있습니다. 도서관은 예산 삭감에 영향을 크게 받지만, 지난 수십 년 동안 생산성을 높이는 데 많은 노력을 기울였습니다.

사서는 컬렉션에 대한 어려운 결정을 해야할 때 사용자에게 어떤 저널이 사용자에게 가장 필수적인지 선택하기 위해 이용 통계 자료를 자주 활용합니다. 그러나 예산 제약으로 인해 이용률이 유사한 저널에 대한 비용을 삭감해야 하는 경우 딜레마에 빠지게 됩니다. 컬렉션개발 전략에 인용 분석을 활용하는 것은 강력한 방식이 될 수 있고, 이 방법은 기관 발전의 원동력이 되며, 불가피한 예산 삭감에도 포기해서는 안 되는 중요한 저널을 식별하는 데 도움이 됩니다.

컬렉션 관리에 인용 분석을 활용하는 이유

인용 분석(Citation Analysis)은 다른 출판물에 인용된 내용을 분석하여 학계 또는 학술연구의 파급력과 영향력을 평가하는 데 사용되는 연구 방법입니다. 1920년대부터 사서들이 인용 분석을 활용해왔으며, 이는 학자들이 교육과 연구를 수행하는데 있어 어떤 저널들을 기반으로 했는지 명확하게 파악할 수 있게 해주었습니다.

인용 참고 문헌 목록과 같은 기존의 데이터를 활용하여 저자의 출판 습관 동향을 파악함으로써 개인과 기관의 학술적 기여도를 평가하고, 해당 분야의 중요 저작을 식별할 수 있으며, 도서관의 자원 할당(Allocation), 자금 지원 및 컬렉션 관리와 관련하여 정보 기반의 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 인용 분석은 다양한 학문 분야의 과학 지식 발전과 진화를 이해하는 데도 중요한 역할을 합니다.

인용 분석은 컬렉션 관리에 관한 의사 결정에 엄청난 가치를 제공합니다. 사서들은 이 기법이 필요한 핵심 정보를 찾아내어 솔직한 토론을 유도하고 결정을 빠르게 내릴 수 있게 해주는 데이터이기 때문에 충실하면서도 구체적이라고 평가합니다.

통합 도구로 워크플로우 단순화

전 세계 각 기관에서 사용하는 맞춤형 웹 기반 연구 평가 도구인 클래리베이트의 InCites Benchmarking & Analytics (InCites)은 가장널리 사용되는 인용 분석 도구 중 하나로 꼽힙니다. InCites는 Web of Science에서 제공하는 출판사 중립적인 데이터를 사용하여 연구 평가와 도서관 컬렉션 개발에 활용할 수 있는 출판, 인용, 특허 및 자금 조달 데이터의 분석을 위한 객관적인 지표를 제공합니다.

이제 클래리베이트의 계열사인 Ex Libris의 Alma 도서관 관리 시스템과 InCites 간의 원활한 통합을 통해 저널 활용도 분석을 더 빠르게 수행할 수 있게 되었습니다. InCites와 Alma를 모두 구독할 경우, 도서관이 보유한 저널에 대한 연구자의 자세한 인용 활동 현황을 한 곳에서 손쉽게 확인할 수 있습니다. Alma 플랫폼에서 Alma 보유 정보를 InCites 보고서에 포함하도록 선택하기만 하면 됩니다.

풍부한 인사이트를 제공하는 보고서

InCites Organization Report에는 Journal Utilization 도구가 포함되어 있어 귀중한 인사이트를 제공하며, 기관에 소속된 교수진과 관련된 서지 데이터를 집계하여 기관과 관련된 우선 순위 저널을 정확히 찾아낼 수 있게 해줍니다. 또한 도서관은 Web of Science의 출판 및 인용 데이터와 Alma의 소장 자료 데이터를 결합한 맞춤형 비교 Alma Collection Report를 볼 수 있습니다.

사전 구성된 Alma Collection Report와 InCites Journal Utilization 도구를 함께 사용하면 컬렉션 관리와 관련해 다음과 같은 결정을 자신 있게 내릴 수 있습니다.

• 기관의 저자가 가장 많이 인용하는 저널 확인
• 기관의 저자를 인용한 저널 확인
• 기관의 저자가 출판하는 저널의 연도별 분석 정보
• 현재 컬렉션 목록에는 없지만 저자와 관련된 출판 또는 인용 활동이 많은 추천 저널 확인
• Web of Science 연구 영역에 매핑된 컬렉션 목록을 통해 연구 분야  커버리지 분석
• 출판 및 사용 데이터를 기반으로 오픈 액세스 전략의 진행 상황 모니터링

저자를 가장 많이 인용하고 있는 저널은?

Journal Utilization와 Alma Collections Report를 사용하면 저자를 가장 많이 인용하는 저널을 확인할 수 있으며, 이를 통해 어떤 저널이 소속 기관의 저자로부터 영향을 받았고 기관의 연구를 기반으로 하고 있는지 파악할 수 있습니다.

맞춤형 Alma Collection Report를 사용하면 도서관 소장 자료 중 저자의 연구를 인용하는 출판물 간의 패턴을 손쉽게 파악하고, 소장 자료 목록에 없는 출판물과 비교해볼 수 있습니다.

InCites 컬렉션 개발 도구와 보고서는 실제 학술 출판 관행에 대한 귀중한 인사이트를 제공합니다. 이러한 데이터는 도서관 장서 항목의 추가 또는 제거와 관련하여 정보에 기반한 의사결정을 내림으로써 자금 할당을 최적화하여 기관의 성공을 이끄는 중요한 리소스에 대한 액세스를 보장함과 동시에 도서관 장서 예산을 극대화할 수 있게 해줍니다.

인용 분석을 통한 장서 관리를 경험해보세요.

인용 분석은 기관의 연구 활동에 필수적인 콘텐츠를 파악하는 데 도움이 됩니다. 유용한 지표를 활용하면 예산의 제약이 있는 상황에서도 조직의 연구 및 교육 프로그램을 효과적으로 지원하여 기관의 학술 이니셔티브에서 지속 가능성을 확보해 지속적으로 발전시킬 수 있습니다.

Alma 도서관 관리 시스템이 포함된 InCites Benchmarking & Analysis가 학문적 우수성을 이끌어내는 컬렉션을 구축하는 데 어떤 이점이 있는지 자세히 알아보세요.

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MATTHEW ARNOLD

수석분석가

클래리베이트

바이오기술 산업 협회(BIO: Biotech Industry Organization)에서는 이를 “혁신 감소법”이라고 부릅니다. Biogen의 Chris Viehbacher CEO는 의약품 연구개발의 잠재적인 장애물이라 언급했습니다. 몇몇 주요 회사와 무역 협회는 시행중단을 위해 소송을 제기했습니다.

지난 8월 바이든 대통령이 서명하고 3월에 발효된 전면적인 인플레이션 감소법은 수많은 세부사항이 정해져야 합니다. 제약바이오 산업은 환자에게 제공되는 생명을 구할 수 있는 의약품이 감소할 수 있다고 경고하며 이 법이 미칠 장기적인 파급력에 대해 우려를 표명하고 있습니다.

이 법은 제약바이오 산업의 주요 회의인 ASCO와 BIO미팅에서 주요 의제로 다루어졌습니다. BIO미팅에서 개최되었던 한 패널토론에서 Biogen의 Adam Keeney 기업개발 책임자는 “이 법은 우리가 대내외적으로 투자에 접근하는 방식을 근본적으로 변화시킬 것입니다. 소분자와 대분자에 대해 생각하고, 가장 큰 영향을 가장 빨리 얻는 방법에 대해서 생각하도록 압박받고 있습니다.”라 말했습니다.

가능한 연쇄반응은 다음과 같습니다.

• 단기적으로는 환자들은 혜택을 볼 것이지만 장기적으로는 신약을 얻지 못하게 됩니다. 이 법은 메디케어 파트 D 처방약 프로그램을 통해 메디케어 환자의 자기부담금에 대한 상한선을 설정하고 프로그램에 참여하는 사람들의 인슐린 비용을 매월 35달러로 제한합니다. 또한 물가가 인플레이션보다 빠르게 상승할 경우, 의약품 제조업체에서 메디케어에 리베이트를 제공함으로써 가격 급등을 방지해 가격 인상을 억제합니다. 또한, 메디케어 파트D로 혜택을 받는 선별 의약품 목록에 대한 가격 협상을 승인하며, 선별된 10개 의약품 리스트는 9월에 발표될 예정입니다. 그러나 이 법의 인플레이션 할인 메커니즘으로 인해, 과거 많은 혁신적인 치료제들이 따라왔던 연간 5-10%의 가격 인상이 불가능 해져 개발자들의 신약 개발 의욕을 감소시킬 수 있을 뿐 아니라 신약 출시 초기에 의약품 비용이 높게 책정될 수도 있습니다.

• 이 법으로 인해 소분자 의약품 파이프라인이 감소될 수 있습니다. 현재 작성된 법안에 따르면 메디케어 내에서 소분자 의약품에 대한 가격협상은 9년 후에 허용하는 반면, 바이오로직스는 승인 후 13년간 가격 통제가 없는 기간을 가지게 됩니다. 제약바이오 기업들은 이에 따라 더 큰 분자로 연구개발 방향을 전환하고 있어(예,Pfizer의 430억달러 Seagen인수)  다양한 영역에 영향을 미치게 될 것이라 예상됩니다. 특히, 소분자 의약품이 주류를 이루고 있는 신경학과 및 심장학은 더 큰 영향을 받을 것이라 예상됩니다. 제약사들은 수익창출까지 오랜 시간이 걸리는 심혈관 질환과 같은 분야나 노인 메디케어 수혜자에게 영향을 미치는 치료제 분야에서 다른 분야로 자사 포트폴리오를 전환할 수도 있습니다. 이런 변화는 건강보험 시스템에 비용부담으로 작용할 수 있습니다. 보통 자가 투여되는 소분자 의약품이 바이오로직스로 전환되면, 치료를 위해 종종 임상 환경에서 주사나 주사가 필요한 바이오로직스로 변환되기 때문입니다. 이로 인해 비용이 증가하고 치료 지속성이 저하될 가능성이 높아집니다.

• 시장 진입 전략이 변화될 것입니다. 협상 없는 배타적 특허권 확보가 어려워져 치료 분야 전반에 걸친 약물 개발 동기를 저하시킬 수 있으며 특히, 항암 및 희귀병이 큰 타격을 받을 수 있습니다. 이런 범주의 회사들은 보통 미국에서 희귀병 치료제에 대한 승인을 먼저 받은 후 라벨을 확장하는 “토지 확장” 전략을 추구해왔습니다. 그러나 인플레이션 감소법은 희귀 적응증에 대한 치료제는 가격 협상에서 보호하지만 잠재적인 후속 적응증에 대한 것은 보호하지 않습니다. 즉, 약물 초기 승인에서부터 잠재적으로 약물 개발자들이 우선순위를 재조정하도록 강요함으로써 이 전략의 매력을 감소시킵니다.

클래리베이트 Mickey Popli컨설팅 서비스 이사는 “가능한 가장 수익성이 좋은 적응증을 위한 약물을 초기에 승인을 받을 가능성이 높습니다. 시간이 촉박하기 때문이죠. “라며”이로 인해 희귀  질환을 앓고 있는 환자들이 불리한 위치에 놓일 수 있습니다. 또한, 제조업체는 희귀병 치료제의 출시를 지연하거나 중단할 수도 있습니다.”고 말했습니다.

일반적으로 항암제는 말기 치료제에 대해 초기 승인을 획득하고 점차 초기 단계 환자를 치료하기 위해 수익성이 높은(그리고 종종 더 효과적인) 치료제로 확대되는 경향을 보입니다. 따라서, 개발자들은 이중 타격을 입게 됩니다.

• 연구개발 효과성이 이전보다 더 중요해졌습니다. 수익성이 제한되기 때문에, 제약사들은 수익성을 메우기 위해 더욱 효율적으로 운영하고, 연구개발 프로세스 초기에 더 나은 GO/No-go 결정을 내림으로써 손실을 회복하려 할 것입니다.

클래리베이트 Bill Melville 리드 헬스케어 연구 및 데이터 분석가는 “보다 많은 회사들이 임상시험을 포기할 것으로 생각합니다.”라며 “빠르게 실패하고 후기 단계 개발에 자원을 투입하지 않는 것을 목표로 할 것으로 보입니다.”고 말했습니다.

수익에 대한 압박은 차별화를 더욱 중요하게 만듭니다.

클래리베이트 Mike Ward 글로벌 사고 리더십 책임자는 “비슷한 제품을 개발하는 회사들은 혜택을 받지 못할 것입니다.”라면서 “앞으로의 7번째 트리프탄이나 8번째 PD-1과 같은 제품은 높은 가격을 요구하지 못하게 됩니다. 따라서 무엇이 인기 있을지에 대해 이해하고, 후보물질을 임상시험으로 가져갈 경우 어떻게 더 효과적으로 만들 수 있는지 이해해야 합니다.”고 말했습니다.

장기적으로 제약 및 바이오테크 기업들이 정부와 함께 모여 혁신에 대한 대가를 지불해야 할 것입니다. 제약회사들은 미래를 위한 파이프라인을 육성하는 것과 동시에 어려운 결정을 내려야 할 것입니다.

BIO미팅의 패널 토론에서 TD Cowen의Ritu Baral 생물공학 분석가는 “1상, 2상에서 유망한 제품을 보게 될 수도 있지만 기회가 없고, 돈을 투자하지 않는다면 그 기회는 사라지게 될 것입니다.”고 말했습니다.

Biogen의 Adam Keeney는 이에 동의하면서 “제약회사들은 건강한 생태계를 유지하는 데 일조해야 합니다.”라면서”인플레이션 감소법의 문제는 제약바이오산업이 가치에 대한 논쟁을 잃게 되는데 있습니다. 우리가 사회에 기여하는 바를 보호하기 위해 그 동인들을 바꿔야 합니다.”고 말했습니다.

클래리베이트가 어떻게 생명과학 제약기업들이 상업적 출시 전략에 도움을 주는지 자세히 알아보려면 이곳을 눌러 방문해주시기 바랍니다.

클래리베이트 마켓액세스 인텔리전스 제품에 관한 정보는 이곳에서 찾아보실 수 있습니다.

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HENRY LEVY

생명과학 및 의료산업부 사장

클래리베이트

Dialog Solutions 브랜드가 오늘 클래리베이트로 통합되었습니다. 2021년 12월ProQuest 인수합병의 일환으로 통합된Dialog Solutions제품 및 서비스가 클래리베이트의 생명과학 및 의료산업 제품 포트폴리오로 통합된 것입니다.

Dialog Solutions의 유연한 기능은 다양한 산업과 활용사례의 요구사항을 충족시키기 위해 모듈식, 엔드투엔드 접근방식을 취하고 있어 PV(약물감시)문헌 모니터링을 위한 주요한 도구로 자리잡았습니다. 또한, 지식재산권 연구를 지원하고, 포괄적인 문헌 분석을 통해 체계적인 검토를 용이하게 하며 비즈니스 인텔리전스를 통해 전략적인 의사결정을 지원하는 실행가능한 인사이트를 제공합니다.

본 제품 및 서비스를 클래리베이트 포트폴리오로 통합하면 경쟁 및 비즈니스 인텔리전스 연구 뿐 아니라 약물 감시 의학 문헌 모니터링, 특허 연구, 체계적인 문헌고찰 검색, MDR문헌고찰 검색 등을 지원하는 솔루션을 더 강화시키게 됩니다. 고객들은 전문지식의 결합, 데이터 및 기술을 활용해 보다 스마트하고 신속하게 증거기반에 기반한 의사 결정을 내리는 한편 연구 및 임상 결과를 향상시킬 수 있을 것입니다.

Dialog Solutions 웹사이트(https://dialog.com/) 또한, clarivate.com에 통합되어 보다 광범위한 고객에게 소개될 예정입니다.제품 애플리케이션의 경우, 주요 솔루션(예, Dialog 플랫폼 및 Drug Safety Triager)은 클래리베이트 브랜드로 개발 및 시판될 예정입니다.

클래리베이트는 업계 및 고객의 문제 및 과제, 고객의 다각적인 시각을 통해 최상의 제품을 시장에 제공할 수 있도록 끊임없이 진화하고 있습니다. 이번 통합은 클래리베이트가 의료산업의 가장 큰 과제를 해결하는데 필요한 정보와 인사이트를 제공하는 선도적인 글로벌 공급업체로서의 입지를 강화하는 또다른 마일스톤으로 고객들이 의료산업의 큰 도전과제를 해결하기 위해 필요한 인텔리전스를 제공합니다.

클래리베이트는 사용자들이 가장  필요로 하는 기능에 촛점을 맞춘 통합 솔루션의 이점을 누릴 수 있도록 노력하고 있으며, 인공지능 및 머신러닝을 포함한 혁신적인 기술에 투자하고 탐구할 것입니다. 이런 기술은 고객이 의약품, 의료기기 및 의료기술 라이프사이클 전반에 걸친 거대한 도전과제들을 해결하는 일을 지원할 것입니다.

Dialog 플랫폼에 대한 보다 자세한 내용은 이곳을 방문해 알아보시기 바랍니다.

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CHRIS BURGHARDT

Senior Vice President, Information Solutions,
Academia & Government, Clarivate

클래리베이트는 연구자들이 ProQuest Dissertations & Theses Global에서 제공하는 학위논문 메타데이터 레코드를 통합하여 단일 플랫폼 내에서 보다 총체적이고 종합적인 학술적 관점을 얻을 수 있도록 지원합니다.

신뢰할 수 있고 종합적인 연구 자료에 대한 액세스가 중요한 시대에 클래리베이트는 연구 경험 개선을 위한 중요한 발걸음을 내디뎠습니다.

ProQuest Dissertations & Theses Global과 Web of Science의 통합으로 60여 개국 4,100개 이상의 기관에서 550만 건 이상의 학위 논문 데이터를 바탕으로 신진(Early career) 연구와 석사 이상(Post-graduate)의 연구 리소스를 비롯해 저널 아티클, 컨퍼런스 프로시딩, 리서치 데이터, 전자책, 프리프린트 및 특허 등을 검색할 수 있습니다.

중요한 것은 이러한 통합으로 연구자가 여러 데이터베이스를 검색할 필요가 없어졌다는 것입니다. 즉, 간소화된 워크플로우로 학문적 성공과 연구 발전에 더 집중할 수 있게 되었습니다.

이번 업데이트로 연구자와 학생이 미발표 학술 논문과 다양한 관점을 통합하여 보다 포괄적인 문헌 검토를 수행할 수 있게 되었습니다. 이는 연구 과정이 거의 매끄럽지 않다는 점을 인정하고 과학적 결과의 긍정적인 면과 부정적인 면을 모두 수용함으로써 연구자는 이용 가능한 증거(Evidence)에 대해 보다 포괄적으로 이해할 수 있으며 후속 연구에서 반복적인 수고를 피할 수 있습니다.

ProQuest에서 제공하는 신진 학술 연구 콘텐츠와 Web of Science 플랫폼의 통합으로 새로운 가능성이 열립니다. 이제 연구자와 학생 모두 단일 검색을 통해 떠오르는 트렌드를 파악하고, 새로운 연구 분야를 확인하고, 최첨단 연구와 관련된 대학원 프로그램을 찾아 연구 워크플로우를 간소화할 수 있습니다.

가치 있는 증거(Evidence)를 제시하는
미발표 논문 자료

학위 논문은 연구 환경을 이해하는 데 필수적인 리소스 입니다. 미발표 연구는 동료 심사를 받는 학술지에 게재되지 않았더라도 엄청난 가치를 지니는 경우가 종종 있습니다. 학자 위원회의 변호와 검토를 거친 미발표 연구에는 다양한 분야에 대한 과학계의 이해를 높이는 귀중한 증거가 담겨 있습니다. 여러 분야에 걸쳐 문서화가 잘 된 “파일 서랍 효과”는 동료 심사 문헌에 게재되지 않은 풍부한 양질의 연구를 숨기고 있습니다. 여러 분야의 연구자들은 증거 기반 의학ⁱ 및 심리학의 몇 가지 주목할 만한 사례를 통해 이러한 관행이 “과학계의 귀중한 증거를 빼앗는다”는 사실에 주목했습니다.ⁱⁱ

연구자들은 이제 미출판 혹은 출판된 다학제간 학술 자료를 모두 이용할 수 있으며, 추가 조사를 촉발할 수 있는 상세 자료와 방법, 미발표 결과를 제공할 수 있습니다. 이러한 작업은 특히 실험 절차에 있어 저널 논문에서 발견된 것보다 더 광범위한 세부 정보를 제공할 수 있습니다.

Full-text 자료 이용 개선

Web of Science와 PQDT Global의 공동 구독자는 이제 Web of Science부터 ProQuest 플랫폼까지 직접적인 풀 텍스트 링크를 사용할 수 있어 접근성이 더욱 높아졌습니다. 연구자들은 이를 통해 300만 개 이상의 Full text 자료를 이용할 수 있어 더 깊은 연구 활동이 가능합니다.

학술 및 연구 우수성 지원

통합된 학위 논문 콘텐츠는 연구자에게 자신의 연구와 관련성이 가장 높은 신진(Early career) 연구를 찾기 위한 유연한 옵션을 제공합니다. 학위 논문 자료는 디스커버리 기능을 향상시키고 연구 분야 또는 주제 영역에서 신진 학술 자료를 쉽게 검색할 수 있도록 표준 주제 분류를 제공합니다.

이러한 리소스를 한데 모아 연구자들의 협업 기회를 증진함으로써 해당 연구에 관련된 대학원 프로그램과 함께 연구자들이 관심 있는 새로운 연구 분야를 파악할 수 있는 능력을 제공할 것입니다.

또한 연구원들의 성과를 동료와 평가자에게 선보일 수 있도록 지원할 것입니다. Web of Science Researcher Profile에 자신의 학위 논문을 신청할 수 있어 연구 활동에 대한 인지도와 가시성을 높일 수 있습니다.

향후의 개선 및 확장

연구자의 역량 강화를 위한 노력은 여기서 끝이 아닙니다. 당사는 ProQuest Dissertations & Theses Citation Index에 추가 기능을 도입하기 위해 열심히 노력하고 있습니다. 2023년 말까지 학위 논문과 연구 논문 기록에 대한 색인 및 링크된 인용 참조를 추가하여 Web of Science의 방대한 네트워크에 대학원 작업을 추가로 연결할 것입니다.

ProQuest Dissertations & Theses Citation Index와 Web of Science의 통합은 연구 우수성을 촉진하는 데 있어 중요한 도약을 의미합니다. 이 협업은 게재된 작업과 미발표된 작업의 간극을 메워, 연구자와 대학원생이 보다 효율적이고 효과적으로 연구 목표를 달성할 수 있도록 지원합니다. 새로 찾은 이 리소스를 통해 과학계는 발전의 가속화와 혁신적인 발견, 우리가 살고 있는 세계에 대한 더 깊은 이해를 기대할 수 있습니다.

ProQuest Dissertations & Theses Citation Index와 연구자에게 제공되는 소중한 기회에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하세요.

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^[i] Praveen, Gadde, et al.”Negating the negativity: Spotlight on “file drawer effect” in health care research.” Journal of Indian Association of Public Health Dentistry, vol. 14, no. 2, Apr.-June 2016, p. 243.

^[ii] Evans et al. (2018) PLoS ONE 13(2): e0192219. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0192219

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MATTHEW ARNOLD
수석분석가
클래리베이트

생명과학 산업의 기업들이 지속적으로 지식재산권을 보호를 강화함에 따라 올해에는 12개의 제약 및 의료기술 브랜드가 2023년 100대 신규 브랜드 보고서에 이름을 올렸습니다.

일반적으로 생명과학 산업의 제약 및 의료기술 브랜드가 소비자에게 직접 판매되는 경우가 적기 때문에 애플(2023 100대 신규 브랜드 중 5개 브랜드의 이름을 올림), 화웨이(5) 및 휴고보스(4)와 같은 소비재 기업들과 우호적인 관계를 유지하고 있습니다.

출처: 1억4천 5백만개의 개별 트레이드마크 기록을 커버하는 Clarivate Trademark Strength Index 및 CompuMark 데이터

올해 보고서 중 생명과학 산업 측면에서 주목할만한 점은 하기와 같습니다.

• BioNTech이 두번 언급되었습니다. mRNA COVID-19 백신으로 세계적인 명성을 얻은 독일 바이오기업의 기업브랜드로 우선 언급되었습니다. 그리고 BioNTech의 BioNTainer mRNA 생산 플랫폼으로 언급되었습니다. BioNTainer는 모듈식 생산 단위, GMP준수 설정 및 개인 교육을 특징으로 하며, 각 단위는 전염성 질병 발발에 신속하게 대응하기 위한 글로벌 생산 네트워크에서 지역적인 노드로 작동하도록 설계되었습니다.
• Incyte도 역시 두번 언급되었습니다. 먼제 미국 기반 회사의 비분절성 백반증과 아토피 피부염 환자를 위한 토피컬 JAK억제제인 OPZELURA로 언급되었습니다. 이 제품은 12세 이상의 환자를 대상으로 합니다. 또한 종양, 자가면역, 혈액 그리고 이식반응 호스트 장애의 예상치료 약물인 QPARIK® 등록으로 언급되었습니다.
• Zimmer Biomet의 치과 및 척추 비즈니스 스핀오프 기업인 ZimVie 및 bioMerieux의 스택가능한 벤치탑 자동 면역 측정 솔루션인 IDAS® KUBE등의 이름을 올리며 의료기기 산업도 지식재산권을 잘 유지하고 있습니다.
• 모든 산업분야에서 인공지능의 도래가 올해 주목할만한 트렌드 중 하나였습니다. Bayer의 인공지능 방사선학 솔루션 제품군인 Calantic이 대표적인 예입니다.
• 지리적으로 살펴볼때, 올해 이름을 올린 생명과학 산업 브랜드들이 유럽에 편중되어 있음을 알 수 있습니다. 독일과 스위스는 각각 6개의 브랜드를, 프랑스와 영국은 각각 1개의 브랜드의 이름을 보고서에 올렸습니다. 미국 기반의 회사들은 3개의 브랜드를 한국은 1개의 브랜드의 이름을 올렸습니다. 또한, 생명과학 산업 이외의 분야에서는 중국에 기반을 둔 회사들이 매우 강한 입지를 보였으며 27개의 브랜드가 이에 해당됩니다.

2023년 100대 신규 브랜드를 식별하기 위해 분석가들은 클래리베이트의 글로벌 트레이드마크 데이터를 활용했습니다. 본 데이터는 1억4천5백만건의 개별 상표기록을 포함하고 있으며 2021년부터 2022년까지 전세계적으로 신청된 상표 중 언어적 요소가 포함된 것들을 분석했습니다. 브랜드는 시장 영향력 및 지리적/경제적 커버리지에 따라 점수가 부여되었습니다.

전체 보고서를 읽고 싶으신 분은 이곳을 통해 읽어보실 수 있습니다.

또한, 생명과학 분야에 대한 클래리베이트의 데이터 및 솔루션에 대해 궁금하신 분들은 여기를 참조해주시기 바랍니다.

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KATE HEANEY
Lead Product Manager, Web of Science

2023년Journal Citation Reports 릴리스에서는 Web of Science의 연구 진실성(Integrity) 강화를 위한 몇 가지 중요한 변경 사항이 있었습니다. 이는 클래리베이트가 과학 및 학술 연구에 대한 대중의 신뢰를 유지하기 위해 적극적으로 노력하고 있는 선제적 활동 중 하나입니다. 새로운 소식과 향후 변경 될 내용에 대해 알아보십시오.

얼마 전 2023년 Journal Citation Reports(JCR) 릴리스가 공개 되었습니다. 올해 공개된 JCR에는 몇 가지의 변경사항이 있습니다. 그래서 이번 블로그에서는 JCR의 새로운 소식과 더불어 지속적인 개선 활동에 따라 앞으로 JCR에 어떤 변경 사항이 예상되는지 살펴보겠습니다.

클래리베이트에서 250개 이상의 연구 분야에서 출판된 21,500종 이상의 저널이 포함된 최신 JCR을 발표했습니다. 2022년 7월에 발표한 것처럼 올해부터 Journal Impact Factor(JIF)가 Arts & Humanities Citation Index(AHCI)와 Emerging Sources Citation Index(ESCI)를 포함한 Web of Science Core Collection의 모든 저널로 확대되었습니다.

또한 올해 JIF가 소수점 세 자리가 아닌 한 자리로 표시됩니다. 이 변경사항은 2023년과 2024년 모두 JCR에서 저널의 순위를 책정하는 방식에 영향을 미치며, 자세한 내용은 아래와 같습니다.

신뢰할 수 있는 저널 인텔리전스를 위한
믿을 수 있는 도구와 데이터

출판사와 사서, 그리고 광범위한 연구 커뮤니티는 Journal Citation Reports의 출판사 중립적인 저널 인텔리전스에 대한 신뢰를 바탕으로 전 세계 우수 저널의 학술적 영향력을 비교, 평가합니다. JCR 프로파일에서 폭넓게 제공되는 지표와 서술적 데이터, 그리고 설득력 있는 시각화차트들은 논문을 투고할 저널을 결정하는 연구자부터 저널 포트폴리오를 관리하는 출판사에 이르기까지 학술 연구 생태계 전반에서 데이터 기반의 의사결정을 내릴 수 있도록 도움을 주고 있습니다.

JCR이 1975년에 처음 출시되었을 때는 저널 간 비교 분석을 통해 어떤 학술 커뮤니티가 어떤 저널을 어떻게 사용하는지 파악할 수 있는 객관적 정보를 제공했습니다. 이후 과학 분야의 연구가 눈부시게 성장하면서 JIF를 통해 특정 분야에서 저널들이 미치는 영향력과 타당성을 빠르게 평가할 수 있게 되었습니다.
오늘날 게재되는 저널 수가 크게 증가하면서 의심스러운 출판 행태가 증가하는 것이 목격되고 있습니다. 클래리베이트는 이러한 트렌드에 맞서, 신뢰할 수 있는 콘텐츠와 데이터 및 메트릭스를 제공하는 데 주력하고 있습니다. JIF를 가장 영향력 있는 과학 및 사회 과학 저널에서 클래리베이트 Editorial team의 Journal selection process를 통과한 모든 Web of Science Core Collection 저널로 확대하면서 JIF는 저널의 학술적 영향력은 물론이고 신뢰성을 나타내는 지표가 될 것입니다.

2023 JCR 릴리스의 새로운 소식

올해 릴리스의 주요 변경 사항은 3,000개 이상의 출판사에서 출판하는 9,000종 이상의 저널에 JIF를 확대한 것이며, 그 밖에도 사용자 인터페이스에 몇 가지 변경 사항이 있습니다.

가장 먼저, 이제 JIF가 ESCI 및 AHCI 저널에 표시됩니다. 이전에는 해당 없음 (N/A)이라고 표시되었지만 이제는 해당하는 JIF값이 표시됩니다. 다만, AHCI 및 ESCI 저널은 2024년 릴리즈 전까지 순위(JIF rank)나 사분위수(Quartile) 또는 백분위수(Percentile)가 표시되지 않고 이전과 마찬가지로 해당 없음 (N/A)이라고 표시됩니다.

또한, JIF가 소수점 세 자리가 아닌 한 자리로 표시됩니다. 이에 따라 여러 카테고리에서 순위가 동일한 저널 (동일한 JIF를 갖는 저널) 수도 증가하게 됩니다. 자세한 내용은 클래리베이트 블로그에서 확인하실 수 있습니다. 이 변화로 사용자들이 저널을 비교할 때 JCR에서 제공하는 다양한 지표와 서술적 데이터를 함께 고려할 수 있을 것이라 기대합니다.

새롭게 적용되는 소수점 한 자리 표시 방식에 따라 0.0으로 반내림되는 JIF는 <0.1로 표시됩니다.

이러한 변경 사항들은 2022년 데이터에 기반한 2023 JCR 릴리스에만 적용되며, 이전 연도의 릴리스는 변경되지 않습니다.

2024 JCR 릴리스에서는 AHCI 저널과 ESCI 저널에도 카테고리 순위가 표시 됩니다. 이렇게 단계별 접근법을 선택한 이유는 JIF의 확대와 소수점 한 자리 표시 방식이 JIF 랭킹 및 사분위수에 미치는 영향을 별도로 투명하게 공개하기 위함 입니다. 자세한 내용은 클래리베이트 블로그에서 확인하실 수 있습니다.

다양한 Metrics를 통한 책임감 있는
연구 평가 지원

클래리베이트는 사용자들이 단일 Metric 또는 주요 지표에 가려져, 볼 수 없었던 풍부한 정보들까지 분석하는 것을 장려합니다. 이렇게 다각적인 저널 분석을 더욱 쉽게 진행할 수 있도록 JIF 를 보완하는 지표를 추가하여 지속적으로 JCR을 발전시켜 왔습니다. 여기에는 백분위수와 2021년에 처음 도입된 Journal Citation Indicator (JCI) 와 같은 정규화 지표가 포함됩니다.

저널을 다각도로 분석하려면 JIF를 다른 지표들과 함께 사용해야 합니다. JIF는 2020년과 2021년에 저널에 게재된 논문의 2022년 피인용 횟수를 기준으로 계산한 수치인 반면, JCI는 정규화 된 지표로 예술, 인문학 등 인용 패턴이 다양하고 오랜 기간이 걸리는 분야의 저널을 평가하는 데 매우 효과적인 도구입니다.

2023 Journal Citation Reports 릴리스는 연구의 진실성을 강화하고 과학 및 학술 연구에 대한 대중의 신뢰를 유지해 나가는데 있어서 큰 의미가 있습니다. 올해의 변경 사항으로 인해 JCR의 저널 프로필은 이제 저널의 학술적 영향력을 더욱 포괄적으로 이해하는 데 도움이 될 것입니다. 또한 사용자 인터페이스의 개선과 다양한 지표 및 서술적 데이터의 중요성을 강조한 점은 JCR의 사용 편의성과 신뢰성을 한층 높여주고, JCR의 다양한 Metrics를 더 적절하게 사용하도록 독려할 것입니다.

앞으로도 클래리베이트는 변화하는 학술 연구 환경에 따라 지속적으로 발전하고 적응하면서 연구자, 출판사, 사서에게 신뢰할 수 있는 학술적 평가 도구를 제공하기 위해 최선을 다하겠습니다. 연구 커뮤니티는 Journal Citation Reports를 사용해 정보에 기반한 결정을 내리고, 지식 발전에 기여하며, 학문적 추구에서 최고 수준의 진실성(Integrity) 을 지킬 수 있습니다.

2023 Journal Citation Reports 릴리스에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하시고,
JCR 관련 게시글과 소식은 여기에서 확인하시기 바랍니다.

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OCTAVIO MORANTE-PALACIOS

생물정보학 컨설턴트, DTS

클래리베이트

최근 몇년간, 약물 발굴 및 개발 분야는 단일 세포 기술, 특히 단일 세포 RNA시퀀싱 (scRNA-seq) – 개별 세포 수준에서 유전자 발현 프로파일링-및 관련 컴퓨팅 툴이 출현해 크게 진화하고 있습니다. 단일 세포 RNA시퀀싱과 풍부한 공공 공개데이터의 결합으로 신약을 검색하는 방법이 혁신적으로 변화하고 있습니다. 약물발굴 및 개발분야에 있어서 단일세포 RNA시퀀싱의 핵심은 질병의 이해도 개선입니다. 클래리베이트 생물정보학팀의 Ester Gil컨설턴트는 “단일세포 RNA 시퀀싱은 보다 효율적이고 직접적이며 안전한 치료를 가능케 합니다.”고 말합니다.

새로운 세포 이해 분야가 향후 몇 년 동안 우리에게 열렸기 때문에, 단일 세포 RNA시퀀싱이 병리학적 및 생물학적 혁신을 찾는 산업의 어떤 부분의 연구개발환경에서 가장 큰 영향을 미치는지 조사할 수 있는 기회를 갖게 되었습니다.

전임상 모델링

단일세포 RNA시퀀싱은 질병 조직내의 개별 세포의 유전자발현 프로파일을 특성화해 잠재적인 약물 표적을 식별 및 검증하는 일을 지원할 수 있습니다. 건강한 세포와 질병에 걸린 세포의 전사체 프로파일을 비교함으로써 연구자들은 질병 진행에 영향을 미치는 특정 세포 유형 또는 하위 집단을 식별할 수 있습니다. 이 정보는 치료 타겟을 선정하는 가이드를 제공할 수 있을 뿐 아니라 추가개발을 위한 분자의 우선순위를 정하는데 도움이 될 수 있습니다.또한, 단일세포 RNA시퀀싱은 관련 전임상 질병모델 선택에 있어서 매우  중요할 뿐 아니라,인간 질병에서 관찰되는 세포 이질성을 보다 충실하게 재현할 수 있는 모델을 보다 쉽게 생성할 수 있도록 지원합니다.

단일 세포 수준에서의 유전자 발현 패턴을 근거로, 연구자들은 혁신적인 약품 후보물질을 실험하기 위해 가장 적합한 모델을 식별하고 개선할 수 있습니다. 게다가, 단일세포 RNA시퀀싱은 약물의 작용 메커니즘에 대한 인사이트를 제공해 특정 세포 유형과의 상호 작용 및 잠재적인 오프타겟(Off-target) 효과를 밝혀낼 수도 있습니다.

기존의 단일세포 RNA 시퀀싱 기술은 개별 세포로부터 유전자 발현 데이터를 수집하지만, 조직내 위치에 대한 공간정보를 제공하지 않습니다. 그러나 최근의 발전으로 단일세포 RNA시퀀싱과 위치 정보를 통합하는 기술이 등장해, 공간 전사체 분석에서 단일세포 RNA시퀀싱을 사용할 수 있게 되었습니다. 이 과정은 분자 데이터에 중요한 공간적인 맥락을 제공해, 질병을 이해하고 임상에 관한 의사결정을 하는데 도움을 줍니다.

정밀 의학

제약바이오 산업은 점점 더 정밀의학 접근방식으로 전환되고 있으며, 이는 환자들이 질병 초기 단계에서 치료를 받아 보다 나은 결과를 얻을 수 있도록 지원합니다. 정밀의학의 핵심은 환자 분류로, 단일세포 RNA시퀀싱은 암, 신경계질환, 자가면역질환 등 다양한 질병에 대한 신규 바이오마커 및 치료대상을 발견하는 것을 돕습니다.

또한, 단일세포 RNA시퀀싱은 질환 조직내에서 세포 하위유형과 상태를 식별하는데도 도움을 줍니다. 개별 세포의 전사체 프로파일을 특징화해 연구자들은 질환 하위 유형을 고해상도로 분류할 수 있으며, 이는 개선된 진단 및 예후 지표를 도출할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

유전자 발현 프로파일의 변화를 주의 깊게 추적함으로써, 임상의는 치료 조정에 관한 데이터에 근거한 결정을 내릴 수 있을 뿐 아니라 보다 개인화되고 효과적인 치료를 제공할 수 있습니다.

이런 지식은 잠재적인 타겟을 식별하고 표적 치료법을 개발하는 데 새로운 기회를 제공합니다. 게다가 단일세포 RNA시퀀싱과 고당중합 기능 유전체 스크린을 통합해, 타겟 검증과 우선순위 부여를 강화해 추가조사를 위한 유망한 후보를 선별하는 과정을 간소화할 수 있습니다.

최근 클래리베이트의 웨비나에서는 단일세포 RNA 시퀀싱의 가능성을 탐구하는 데 초점을 맞춘 주제들이 다뤄졌습니다. 웨비나에서는 생물정보학 팀의 인사이트를 바탕으로 단일 세포RNA 시퀀싱 분석 분야에서 나타나는 신규 기법, 세포간 상호작용 이해, 그리고 임상 전통 및 임상 연구에서의 세포 이질성 평가 등에 대해 논의되었습니다.

단일세포 RNA 시퀀싱의 중요한 역할 중 하나는 다른 세포 유형에 대한 기존 치료법의 효과를 밝혀내, 기존 치료법의 용도를 재설정하는 데 도움을 줄 수 있는 것입니다. 서로 다른 약물로 처리된 세포의 유전자 발현 프로파일을 비교함으로써, 연구자들은 전사 반응에서의 유사성을 확인할 수 있으며, 잠재적인 치료 겹침이나 용도 재설정 기회를 밝혀낼 수 있습니다. 이 접근 방식은 이미 알려진 안전성 프로파일을 가진 기존 약물을 활용하여 약물 발굴 과정을 가속화하고, 다양한 질환에 대한 새로운 치료 옵션의 개발을 용이하게 할 수 있습니다.

개선된 프로세스

기술과 분석 방법은 잘 확립되어 있지만, 단일 세포 시퀀싱 과정에서 개선할 수 있는 점들이 있습니다. Gil은 “산업에서 사용되는 일부 방법은 통계적으로 충분히 탄탄하지 않을 수 있습니다. 머신러닝의 도입으로, 일부 비교적 약한 툴들은 새로운 첨단 도구로 대체될 수 있을 것입니다”라 말했습니다. Gil은 클래리베이트 생물정보학 컨설팅 팀의 일원으로, 신뢰할 수 있는 데이터, 강력한 도구, 고품질의 분석을 결합하여 발견, 임상 전통 및 중개 활동을 지원합니다.

단일세포 RNA 시퀀싱의 약물 발견 분야에서의 적용에 대해 더 알고 싶으시다면 “단일세포 RNA 시퀀싱의 가능성 탐구” 웨비나를 시청해 주십시오.

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YASHU MALHOTRA

헬스케어 리서치 및 데이터 분석, 바이오시밀러

클래리베이트

7월에는 FDA에서 승인한adalimumab의 바이오시밀러가 미국에서 출시됩니다. 2023년말에는 10개의 adlimumab바이오시밀러가 미국에서 출시될 예정으로 상대적으로 바이오시밀러에 대한 수용이 더딘 미국시장에서는 전례가 없는 일이기도 합니다.  바이오시밀러 포럼은 2022년을 미국 바이오 의약품 시장의 경쟁력을 제고하고 처방약 비용을 절감할 수 있는 분수령의 해라며 환영하기도 했습니다.

HUMIRA®는 류마티스 관절염, 크론병, 궤양성 대장염 등의 질환 치료제로 세계 최고의 베스트셀러 약물 중 하나입니다. 2022년 제조업체인 AbbVie는 HUMIRA를 통해 212억달러의 연매출을 달성했습니다.

Amgen의 전략

HUMIRA®의 배타적 판매권 상실을 미룰 수 있도록 AbbVie가 소송을 진행한 몇 년간의 과정 이후인 2023년 1월 말, Amgen은adlimumab 바이오시밀러인 AMJEVITA를 출시했습니다. 이는 미국에 현존하는 유일한 HUMIRA의 바이오시밀러 제품으로, AMJETIVA가 2023년 1월 말에 출시되었을 때, 독특한 계층별 가격 전략으로 큰 관심을 받았습니다.

Amgen의 AMJEVITA 는 2가지 차별적 가격정책을 선보였습니다.

첫째, HUMIRA®의 정가대비 55% 할인된 가격에 제공합니다. (40mg 복용량 당 1,558달러, HUMIRA®는 40mg 복용량 당 3,461달러) .

둘째,  HUMIRA에 비해 5% 할인된 가격인 40mg 복용량 당 3,288달러로 제공됩니다.

두 번째 가격정책은, 리베이트를 통해 순 비용을 낮추기를 원하는 PBMs(처방약 혜택 관리자)와 MCOs(관리 케어 조직)들에게 매력적일 것으로 예상됩니다. 첫번째 가격정책은, 할인 및 리베이트를 활용하지 않기로 선택한 보험사들에게 제공될 것입니다.

이 전략은 종종 처방집(Formulary)에서 더 좋은 위치를 점하기 위해 순 가격 수준에서 더 높은 리베이트를 제공하는 브랜드 제조업체들이 선택하는 전략입니다. 클라리베이트의 2022년 기본 시장 조사에 따르면, 62%의 지급자들이 Humira를 ‘선호 브랜드’로 보상하고 있으며, 16%의 지급자들이Humira를 전문 티어로 보상하고 있습니다.

동일 제품에 대한 계층화된 가격 전략은 미국 바이오시밀러 시장에서는 비교적 최신 전략입니다.이는Biocon과  Viatris가 2021년에Sanofi의 블록버스터급 인슐린 치료제인 Lantus의 바이오시밀러인 SEMGLEE를 출시했을 때 활용되었습니다. 브랜드 버전 제품과 브랜드가 없는 옵션 모두를 시장에 선보인 SEMGLEE는 브랜드가 없는 옵션의 경우 정가에서 65%할인된 가격으로 선보였습니다.

이질적인 가격 전략

이번해에는Coherus Biosciences, Boehringer Ingelheim, Organon/Samsung Bioepis, Viatris/Biocon, Pfizer, Sandoz, Fresenius Kabi, Celltrion, 및 Alvotech/Teva의 바이오시밀러 제품이 승인을 기다리며 출시를 앞두고 있습니다.  이런 많은 경쟁 제품 속에서 우리는 다양하고 혁신적인 가격 전략을 볼 수 있을까요?

클래리베이트 Hamzah Aideed ,바이오시밀러 의료연구 및 데이터 분석 시니어 매니저는 최근 열린 “HUMIRA® 바이오시밀러가 미국 시장에 미치는 영향 “웨비나에서  “계층별 가격 전략은 지급자와 PBM의 요구를 충족시키기 위해 일반적으로 통용될 것으로 보입니다.”면서” 미국 시장에서는 이 계층별 가격 전략이 바이오 시밀러 회사의 시장 침투율 증가에 유리할 것으로 예상됩니다. 하지만, 유럽시장의 경우 최저 가격 의약품이 가장 큰 점유율을 차지할 것입니다.”고 말했습니다.

클래리베이트 연구에 따르면 바이오시밀러 경쟁이 미국에서 HUMIRA®의 가격과 시장 점유율을 낮출 것으로 예상됩니다. 2023년 HUMIRA의 시장점유율이 91%로 예상되지만, 2031년까지 HUMIRA는 36%의 시장점유율을 차지하며 그 영향력이 감소할 것으로 전망됩니다. 클래리베이트 바이오시밀러 인사이트는 G7 국가 전체의 40개 이상의 참조브랜드를 다루는 10년 예측 데이터, 6개 전문 분야에서 미국 및 유럽의사 5백명이상을 대상으로 한 연례 설문조사, 진화하는 환경에 대한 인사이트를 제공하기 위해 전문가가 큐레이팅한 글로벌 파이프라인 분석 데이터를 포함하고 있습니다.

한편, Coherus Biosciences는 Mark Cuban의 Cost Plus Drug 회사와 협력해 개인이 YUSIMRY를 직접 85% 할인된 가격인 569달러(배송 및 운송료 별도)에 구매할 수 있도록 했습니다. 이는 미국에서 전례 없는 할인율입니다. 이는 환자들이 직면하는 비용 문제에 대응하는 전략으로, Coherus의 최고경영자는 Chris Slavinsky는 “보험이 없거나, 보험이 부족하거나, 최근 메디케이드에서 제외된 환자들을 위한 경제적인 해결책”이라는 성명문을 발표하기도 했습니다. 회사가 제품 자체를 더 작은 할인율로 판매할 계획이 있는지 여부는 아직 알려지지는 않았습니다.

현재의 미국 에코시스템은 제조업체들이 상업적인 환경에서 PBM과 같은 특정 지급자 집단을 대상으로 가격전략을 더욱 다양화할 것으로 예상됩니다. 또한, 메디케어 환경에서도 가격을 조정할 것으로 보입니다. 하지만, 인플레이션 감소법 내의 메커니즘 중 일부가 장기적으로 바이오시밀러에게 어떤 혜택을 줄지는 여전히 불분명합니다. 이 법안은 의사들에게 바이오시밀러의 비용 외에 참고의약품 평균판매가격(ASP)의 8%에 해당하는 추가요금을 지급하는 등.. 바이오시밀러의 채택을 장려하기 위해 보상금을 인상하는 조항을 포함하고 있습니다. 이는 바이오시밀러가 더 낮은 정가를 유지할 수 있도록 지원함으로써 환자의 현금부담을 줄이는데 도움을 줄 수 있을 것으로 예상됩니다. 그러나 상환율을 2% 증가하는 구조는 회사들이 특정유형의 지급인이나 환자를 타겟으로 하며 새로운 전략을 추구하도록 하는 등 시장을 더욱 분열시킬 가능성도 가지고 있습니다.

클래리베이트 연구에 따르면 류마티스 전문의와 위장병 전문의는 Amgen과 같은 대규모 다국적 기업의 바이오시밀러를 신뢰하고 있으며, 이 기업들은 생물학적 제제 및 바이오시밀러를 처방하는 의사들 사이에서 좋은 평판을 유지하고 있습니다. 이런 대기업들과 경쟁하기 위해 소규모 업체들은 제형차별화나 대안적 지칭과 같은 창의적이거나 파괴적인 가격 전략을 제시하여 기존업체들과 경쟁해야 할 것입니다.

클래리베이트 바이오시밀러 팀은 바이오시밀러 규정, 가격 책정 및 리임버스 정책, 바이오시밀러 사용을 장려하기 위한 전략을 이해해 수익성이 높은 본 시장에서 기회를 포착할 수 있도록 지원합니다. 보다 자세한 내용은 이곳을 통해 확인하시기 바랍니다.

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HENRY LEVY

생명과학 및 헬스케어 사장

클래리베이트

지난 3월 14일 OpenAI에서 ChatGPT를 출시하면서 비즈니스계와 문화계에 큰 파장을 일으켰습니다. 이는 시나리오 작성부터, 약물 개발, 학술 연구에 이르기까지 모든 것에 깊은 영향을 미칠 수 있는 인공지능의 새로운 시대를 예고했습니다. 신기술이 등장할 때마다 열정과 과장된 말들이 쏟아져 나오는 것은 어쩌면 자연스러운 일이지만, 이후 몇 주 동안 해당 기술에 대한 지나친 과장된 말들이 퍼지기도 했습니다. ChatGPT와 같은 생성형 인공지능 애플리케이션은 생명과학 및 의료산업에 있어 매력적인 잠재적 쓰임이 있지만, 이와 동시에 긴급하게 해결해야 할 한계점도 가지고 있습니다.

클래리베이트는 최근 내부적으로 생성형 인공지능을 사용했습니다. OpenAI및 AI21과 같은 공급업체와 협력하여 진행되었는데, 예를 들어 Cortellis에 연결된 데이터 레이크를 활용해 임상시험 진행, 규제 승인 및 M&A후보군의 가치 평가등을 예측하기 위해 머신러닝을 활용했습니다. 최근 타운홀 미팅에서 Jonathan Gear CEO는 다음과 같이 말했습니다.

“이것은 머신러닝, 인공지능 전반기술, 대규모 언어 처리 그리고 혁신을 보다 빠르게 추진할 수 있는 다음 단계의 일부입니다. 클래리베이트의 장기적 성장은 자사의 독점적 데이터 및 풍부한 콘텐츠를 고급 분석 및 워크플로우 솔루션에 적용하고,서비스로 포장하는 가치사슬의 상위단계로 진화함으로써 이루어질 것 입니다. 생성형 인공지능을 포함한 머신러닝에 관한 전체적인 틀은  클래리베이트를 보다 신속하게 움직일 수 있도록 지원하며,우리의 혁신에 있어 큰 도움이 될 것입니다.”

클래리베이트는 환자 건강에 영향을 미칠 수 있는 중요한 비즈니스 결정에 사용하기 위해서는 보다 더 성숙해야 하는 인공지능 기술 도입 이전에 극복해야만 하는 몇 가지 도전 과제에 주목하고 있습니다. 이런 도전 과제들은 다음과 같습니다.

• 입력데이터의 질에 대한 보증: AI애플리케이션은 사용되는 데이터의 품질에 따라 성능이 결정됩니다. 클래리베이트는 우수한 데이터 자산을 수십억개 보유하고 있으며 이를 바탕으로 머신러닝, 딥러닝 그리고 대규모 언어모델을 구동해 인사이트, 서비스 및 워크플로 솔루션을 제공합니다. 이런 기술들을 효과적으로 활용하기 위해서는 다양한 데이터 세트와 프로세스를 표준화하는 일이 중요합니다. 생성형 인공지능을 포함한 일반적인 인공지능 활용에 있어서도 이런 표준화 작업이 장애요인으로 작용할 수 있습니다.
• 가끔씩 나타나는 불안정한 출력결과 확인: 생성형인공지능의 “환각(hallucination)” 문제는 잘 알려져 있습니다. 이 때문에 인간에 의해 출력물을 엄격하게 감독하고 기계에 의한 오류를 식별하며 제거하는 일이 필요합니다. 클래리베이트의 고객들은 저희의 제품 및 서비스를 믿고 환자 건강을 개선하기 위해 사용하고 있습니다. 저희는 고객들의 이런 귀중한 책무를 위협하는 일은 절대 하지 않을 것입니다.
• 규제의 비 대칭성: 생성형 인공지능을 규제하는 법률은 시장마다 다르며, 규제 당국은 이 신흥 기술에 대응하기위해 빠르게 변화하고 있습니다. 이탈리아의 경우 ChatGPT를 일시적으로 금지한 후 다시 허용했고, 경쟁사에 대해서도 검토하겠다고 약속했습니다. 구글과 메타는 Bard, BlenderBot과 같은 생성형 인공지능 제품을 유럽에서 출시하지 않았으며, 언론에서는 이를  엄중한 개인정보 보호법에 대한 우려에 의한 것이라고 언급하거나 이에 항의하는 것이라고 언급했습니다. 다른 국가들도 개인정보 보호에 대한 우려를 바탕으로 극단적인 조치를 검토 중입니다.
• AI와 IP의 교차점:누가 데이터를 소유하는가? 모델의 소유자는 누구인가? 어떻게 회사들이 대규모 언어모델을 통해 데이터가 경쟁업체로 넘어가지 않도록 보장할 수 있는가? 고객들의 데이터와 클래리베이트의 데이터를 보호하기 위해 클래리베이트는 생성형 인공지능 애플리케이션 및 도구 사용에 대한 회사 전체에 대한 가이드라인을 채택했습니다.

한편, 약물 개발을 현저히 가속화하고 적절한 약물이 올바른 환자에게 도달해 결과를 개선하는 몇 가지 명백한 사례들이 있습니다. 이 예는 다음과 같습니다.

• 예측 분석을 통해 원하는 특성을 갖는 분자 설계를 지원함으로써 약물 개발에 도움을 줄 수 있습니다. 지난해Sanofi-Exscientia 협업은  52억달러의 잠재적 가치를(이에 대한 자세한 내용은 최근 발표한 2023년 제약바이오 거래 보고서를 참조하십시오)가진 거래였으며 이는 최근 몇 년간 제약 업계에서 핫한 분야입니다.
• 대규모 언어모델을 사용해 관련 문서를 식별하고 기존 솔루션을 최적화하는 방법을 통해 안정성 및 효능을 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 클래리베이트는 최근 VeriSIM Life 와 헙업해BIOiSIM® 플랫폼을 활용하고 있습니다. 이 플랫폼은 인공지능 및 머신러닝을 활용해 화합물의 안정성과 효능을 예측하고 진행할지 아닐지 여부에 대한 의사 결정을 지원합니다. 이를 위해 Cortellis Drug Discovery Intelligence 데이터를 활용합니다.
• 머신러닝 모델을 보강하고 개선하기 위해 합성된 Real World Data 생성합니다.
• 의료 및 과학 문헌 전반에 걸친 의미 검색을 가속화해 지리적 및 언어적 장벽을 넘어 광범위한 데이터셋(예: 정책 추적)에 관한 실시간 자연어 검색 및 큐레이션을 지원합니다. 클래리베이트는 콘텐츠 큐레이션 프로세스를 강화하고 상호 연결된 데이터 세트에서 고급 검색 기능을 허용하기 위해 생성형 인공지능 사용을 연구하고 있습니다. 클래리베이트는 최근 Nyqyist Data와 협업해 의료 기술 및 연구 센터의 고객들에게 50만대 이상의 기기와 3백만개 임상 연구를 포함한 임상 및 규제 정보에 대한 액세스를 제공하고 있습니다. 해당 플랫폼은 독자적인 인공지능 기반 알고리즘을 활용해 비정형 데이터에 숨겨져 있는 인사이트를 밝혀냅니다.
• 생명과학 기관 전체에서 프로세스를 보다 효율화하고 기하급수적으로 가속화할 수 있는 반복적인 활동으로부터 비용을 절감

클래리베이트의 Jonathan Gear CEO는 “ 인공지능과 머신러닝은 생명과학 기업들이 환자의 삶을 변화시킬 수 있는 치료법을 제공하는 방식을 혁신할 준비가 되어 있습니다. 클래리베이트는 초기 단계의 약물개발부터 상업화까지 연구자들이 치료제 개발을 최적화할 수 있는 인공지능 기술의 얼리어답터입니다. 클래리베이트는 전체 의약품, 의료 기기 및 기술 라이프사이클 전반에 걸쳐 의료분야의 가장 큰 문제를 해결하려는 고객의 노력을 지원할 혁신적인 기술에 투자하기 위해 최선을 다하고 있습니다.”고 말했습니다.

클래리베이트와 인공지능에 관한 보다 자세한 내용은 새로운 인공지능 인텔리전스 툴 출시에 대한 글을 읽어보시기 바랍니다.

팟캐스트: 과학과 빅데이터가 실명을 일으키는 희귀병에 대한 치료법을 효과적으로 찾는 방법. 이 팟캐스트는 인공지능이 환자들의 삶에 어떻게 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 지를 보여줍니다.

The post 생성형 인공지능은 치료 결과 향상을 가속화할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. appeared first on Clarivate - Korea.