분산(dispersing) 방식은 제형 균질성과 스케일업에 미치는 영향에 대해 논의되어 왔다. 최근 부형제(excipient) 선택, 분자 모델링, 그리고 in silico 예측 접근의 발전은 전통적인 시행착오(trial-and-error) 방식에 대한 의존도를 낮추면서 ASD 설계를 변화시켰다. 또한 머신러닝과 인공지능(AI) 기반 연산 플랫폼은 약물-고분자 상호작용 및 물리적 안정성의 정확한 예측을 가능하게 함으로써 제형 전략을 재구성하고 있다. 고체상 NMR, IR, 유전(誘電) 분광과 같은 고급 특성분석 방법은 상분리(phase separation)와 재결정화(recrystallization)에 대한 유용한 통찰을 제공한다. 이러한 기술적 혁신에도 불구하고, 장기 안정성을 확보하고 과포화(supersaturation)를 유지하는 일은 ASD에 대해 여전히 중요한 과제로 남아 있다. PBPK 모델링과 가속 안정성 시험을 포함하는 통합 제형 설계 프레임워크는 이러한 문제를 해결할 수 있는 잠재적 해법을 제공한다. 향후 연구는 학제 간 협력을 강조하고, 실험적 검증과 함께 연산적 발전을 활용하여 제형 전략을 정교화하며 임상으로의 전이를 가속화해야 한다. 과학자들은 새롭게 부상하는 기술과 데이터 기반 접근법을 통해 치료적 잠재력을 온전히 실현할 수 있다.

디지털 트윈(Digital Twins, DTs)은 제약 및 바이오제약 산업에서 획기적인 발전 도구로서, 물리적 개체, 과정 또는 시스템의 가상적 표현을 제공한다. 본 리뷰는 약물 발견부터 연속 제조에 이르기까지 약물 개발 생애주기 전반에 걸친 DT의 적용을 검토함으로써 DT의 변혁적 역할을 탐구한다. 실시간 모니터링과 예측 분석을 가능하게 함으로써 DT는 운영 효율을 높이고 비용을 절감하며 제품 품질을 향상시킨다. 인공지능 및 머신러닝과 같은 첨단 기술과의 통합은 예방 정비와 제조 최적화를 위한 정교한 데이터 분석을 가능하게 하여 그 역량을 한층 더 강화한다. 이러한 이점에도 불구하고 DT의 도입은 데이터 통합, 모델 정확도, 규제 복잡성 등 상당한 과제에 직면해 있다. 본 리뷰는 이러한 장벽을 논의하면서, 블록체인, 나노기술, 다크 팩토리(dark factory) 등 신흥 기술을 통해 혁신과 자동화의 기회를 강조한다. 또한 환자 특이적 데이터에 기반한 개별화 치료를 통해 개인맞춤의료를 지원할 수 있는 DT의 잠재력도 탐색한다. 전반적으로 본 리뷰는 제약 시스템에서의 DT 적용에 대한 현재의 현황, 핵심 과제, 향후 전망을 조명하며, 효율성, 품질 및 환자 예후를 개선할 수 있는 그 잠재력을 강조한다.