Gli scienziati e gli ingegneri che operano nel settore della biotecnologia e della farmacologia usano MATLAB e Simulink per workflow multidisciplinari di analisi dei dati e di tipo end-to-end.
Grazie a MATLAB, gli scienziati e gli ingegneri saranno in grado di:
- Ibridare i dati provenienti da svariati flussi di dati, compresi i segnali, le immagini, i dati testuali e genetici
- Ottimizzare la produzione di farmaci attraverso l’ingegneria dei processi
- Eseguire la modellazione e la simulazione nell’ambito della scoperta e dello sviluppo di nuovi farmaci
- Progettare, implementare e distribuire codice per controllare nuovi dispositivi medici
- Creare report di output automatici in formati file quali Adobe Acrobat o Microsoft Word e PowerPoint
“Pfizer sta integrando attività di modellazione, simulazione e analisi dei dati nel corso dell’intero processo di scoperta e sviluppo dei nuovi farmaci. Questo approccio è utile a ridurre il tasso di insuccesso (attrition rate) della fase II guidando la selezione del percorso biologico, del target, della molecola, del regime di dosaggio e della popolazione di pazienti migliori.”
Uso di MATLAB e Simulink per Biotecnologia e Farmacologia
Analisi dei dati biomedici e sulla salute
Grazie a MATLAB, gli scienziati e gli analisti saranno in grado di:
- Esplorare e pulire i set di dati nella ricerca in biotecnologia e farmacologia
- Usare workflow basati su app per sviluppare schemi per analisi semplificate, da scalare e distribuire nel Cloud
- Sintetizzare fonti di dati multimodali, compresi segnali, immagini, date, dispositivi, dati genetici e Internet of Things per costruire modelli analitici predittivi
- Parallelizzare l’analisi in base a un numero qualsiasi di nodi computazionali usando sintassi praticamente identiche come approcci desktop per passare da uno sviluppo su desktop a cluster di elaborazione ad alte prestazioni
Storie di successo dei nostri clienti
- L’Università di Lund sviluppa una rete neurale artificiale per abbinare donatori e destinatari di un trapianto cardiaco
- MedImmune automatizza e accelera l’analisi dei dati per la citometria a flusso
- La Dutch Epilepsy Clinics Foundation automatizza il rilevamento e la diagnosi delle crisi epilettiche
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Scoperta e sviluppo di nuovi farmaci
Grazie a MATLAB, gli scienziati e i team addetti alla modellazione saranno in grado di:
- Modellare e simulare farmacologia quantitativa dei sistemi (QSP) e sistemi di farmacocinetica/farmacodinamica (PK/PD) usando SimBiology per svolgere studi sui farmaci simulati e l’analisi di sensibilità dei parametri
- Sviluppare modelli matematici predittivi per la valutazione della sicurezza e dell’efficacia dei farmaci, della fattibilità del target e dell’ottimizzazione dei programmi di dosaggio
- Ibridare i flussi di dati per la medicina di precisione
- Interagire con database esistenti per scoprire nuove applicazioni dei farmaci esistenti
- Fornire una quantificazione delle immagini e il fitting dei modelli negli studi di biodistribuzione
Storie di successo dei nostri clienti
- Pfizer usa lo sviluppo di nuovi farmaci Model-Based per aiutare a ridurre il tasso di insuccesso (attrition rate) nella fase II
- Mitsubishi Tanabe Pharma sviluppa strumenti per l’analisi dei dati per accelerare la scoperta di nuovi farmaci
- L’università di Nottingham e AstraZeneca Research & Development Charnwood accelerano la ricerca clinica sui farmaci antinfiammatori
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Produzione di farmaci
Grazie a MATLAB e Simulink, gli ingegneri saranno in grado di:
- Ottimizzare la resa in fase di produzione dei farmaci, abbassando i costi e accorciando i tempi di immissione sul mercato
- Creare gemelli digitali in un’architettura di Internet of Things industriale per analizzare le prestazioni in tempo reale, migliorare le operazioni e procedere alla manutenzione predittiva
- Utilizzare la modellazione basata sulla fisica, la modellazione empirica basata sui dati o una loro combinazione per aumentare la resa e la qualità della produzione
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Ricerca e sviluppo clinico e preclinico
Gli scienziati, gli ingegneri e coloro che si occupano di ricerca clinica usano MATLAB per:
- Calcolare e determinare l’importanza relativa delle feature delle immagini come l’analisi radiomica
- Interrogare i database contenenti i dati legacy etichettati e usare il Deep Learning per creare strumenti di segmentazione automatica
- Analizzare dati dell’intero vetrino (whole slide), compresa la classificazione delle cellule e la segmentazione semantica
- Segmentare, caricare e analizzare immagini DICOM
Per saperne di più
- Webinar sul Deep Learning 2020, parte 6: panoramica sul Deep Learning per le immagini mediche (39:57)
- Sviluppo di una tecnologia di imaging funzionale in vivo con risoluzione su scala micrometrica usando la tomografia a coerenza ottica
- With MATLAB on Domino Data Lab, leverage GPU computing to accelerate image processing and deep learning
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Sviluppo di dispositivi per il settore della biotecnologia
Grazie alla progettazione Model-Based, gli ingegneri che si occupano di dispositivi per il settore della biotecnologia saranno in grado di:
- Progettare e testare dispositivi medici sfruttando le simulazioni, il che riduce i tempi di sviluppo e permette di eseguire la verifica e la convalida precoci a livello di sistema
- Distribuire software e algoritmi su strumentazioni in produzione usando la generazione automatica di codice
- Creare la documentazione tecnica necessaria a partire dalle operazioni di sviluppo e test di software in conformità ai regolamenti dell’FDA e degli standard industriali, quali IEC 62304
Per saperne di più
- MATLAB e Simulink per i dispositivi medici
- Analisi delle immagini mediche in formato DICOM
- Modellazione matematica per la progettazione e la convalida di dispositivi medici (44:19)
- Convalida dei software in base ai regolamenti dell’FDA con MATLAB e Simulink
- Sviluppo di software per dispositivi medici in conformità con lo standard IEC 62304
- Sviluppo di software embedded conformi allo standard IEC 62304 per dispositivi medici
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