生命工学および製薬

生命工学および製薬業界の科学者やエンジニアは、MATLAB® や Simulink® を使用して、総合的なデータ解析とエンドツーエンドのワークフローを実現しています。

科学者やエンジニアは、MATLAB を使用して次のことができます。

  • 信号、画像、テキスト、遺伝子など、多くのデータストリームからデータをハイブリッド化
  • プロセス エンジニアリングを通した医薬品製造の最適化
  • 創薬および新薬開発のためのモデル化やシミュレーションの実施
  • 新しい医療機器を制御するためのコードの設計、実装、展開
  • Adobe Acrobat、Microsoft Word、PowerPoint ファイル形式での自動出力レポートの作成

「Pfizer では、創薬と新薬開発のプロセス全体を通して、モデル化、シミュレーション、統計解析を統合しています。この手法により、生物学的経路、ターゲット、分子、投与計画、患者集団の最適な選択に関する指針が得られるため、フェーズ II の失敗率を低減できます。」

Dr. Piet van der Graaf, Pfizer

生体データおよび健康データの解析

科学者やアナリストは、MATLAB を使用して次のことができます。

  • 生命工学や製薬研究におけるデータセットの探索およびクリーニング
  • アプリベースのワークフローを使用した、合理化された解析スキームの開発、およびクラウドでのスキームの拡張と展開
  • 信号、画像、日付、機器、遺伝子、IoT (Internet of Things) などのマルチモーダル データ ソースの合成、および予測解析モデルの構築
  • デスクトップによる手法とほぼ同じ構文を使用して、任意の数の計算ノードに解析を並列化し、デスクトップ開発から高性能のコンピューティング・クラスターに拡張
生体データおよび健康データの解析

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創薬および新薬開発

創薬および新薬開発

科学者やモデリングチームは、MATLAB を使用して次のことができます。

  • 疑似的な医薬品研究とパラメーター感度解析のための、SimBiology® を使用した定量システム薬理学 (QSP) および薬物動態/薬力学 (PK/PD) システムのモデル化とシミュレーション
  • 薬効と安全性、ターゲットの実現可能性、および投与スケジュールの最適化を評価するための予測数学モデルの開発
  • 精密医療のためのデータストリームのハイブリッド化
  • 既存のデータベースの操作による、既存の医薬品に対する新たな用途の模索
  • 生体内分布研究における画像定量化およびモデルフィッティングの提供

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医薬品製造

エンジニアは、MATLAB と Simulink で次のことができます。

  • 医薬品製造中の歩留まりの最適化、コストと市場投入までの時間短縮
  • 産業用 IoT (Internet of Things) アーキテクチャでのデジタルツインの作成による、リアルタイム性能の解析、運用の改善、予知保全の実施
  • 物理ベースのモデル化、データ駆動型の経験的モデリング、またはそれらの組み合わせを使用した製造の歩留まりと品質の改善
医薬品製造

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前臨床および臨床の研究と開発

前臨床および臨床の研究と開発

科学者、エンジニア、臨床研究者は、MATLAB を使用して次のことを行っています。

  • ラジオミクス解析などの画像特徴の相対的重要度の計算および特定
  • ラベル付けされたレガシデータのデータベースのクエリ、およびディープラーニングを使用した自動セグメンテーション ツールの作成
  • 細胞分類やセマンティック セグメンテーションを含むスライドデータ全体の解析
  • DICOM 画像の解析、ロード、分析

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生命工学機器の開発

生命工学機器のエンジニアは、モデルベースデザイン（MBD、モデルベース開発）により次のことができます。

  • シミュレーションを使用した医療機器の設計およびテストによる、開発期間の短縮、およびシステムレベルでの早期の検証と妥当性確認の有効化
  • 自動コード生成を使用した運用環境の機器へのソフトウェアとアルゴリズムの展開
  • FDA 規制や IEC 62304 などの業界標準への準拠に必要な技術ドキュメンテーションを、ソフトウェア開発とテストから作成
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