“我们在MATLAB中开发的算法，并在MathWorks顾问的帮助下部署为应用程序，使我们能够获得定量分析结果，避免人为错误，更有效地协作，可靠地再现结果，并使每年完成的可行性研究数量增加一倍。”
Ryuta Saito，Mitsubishi Tanabe Pharma
对于制药公司来说，基于动物的生物学研究，包括药物代谢和药代动力学(DMPK)、药理学和毒理学研究，在有希望的先导化合物进入人体临床试验并最终提交监管之前，提供了一些逐步检查点。然而，开发生物数据分析工具的数据科学家与利用这些工具提高药物发现的研发效率的实验室级生物学家和化学家之间往往存在差距。
三菱Tanabe Pharma使用Mathworks咨询服务来弥合这一差距并使药物候选人选择更高效。该公司开发了Matlab®基于生物数据分析工具，缩短迭代在开发分析算法中，提高生物学家的效率，使他们能够评估更多的药物候选者，并加速发现过程。
“使用我们在MATLAB中开发的工具，我们的生物学家可以自动获得定量结果，可靠地复制和管理结果，并比较多种药物的效果，”三菱田边制药生物信息学研究科学家Ryuta Saito说。“因此，我们可以筛选更多的候选药物，对以前废弃的样品进行回顾性分析，并将我们每年完成的可行性研究数量增加一倍。”
三菱田边制药(Mitsubishi Tanabe Pharma)试图通过使整个生物数据分析过程更准确、更可重复和更快来改进药物候选选择。通常在三菱田边制药，在实验室动物研究中获得数据后，分析过程分为两步。
在第一步中，具有经验编写代码的数据科学家为数据的子集发出图像处理和数据处理算法。数据科学家用于在Java中编写算法®，perl，r和python，但这个过程有几个缺点。首先，即使对于众所周知的图像处理技术，科学家们通常常常从头开始写入代码。其次，它们难以以各种格式从文件中读取数据。第三，生物学家经常发现难以使用的算法，并且需要多次迭代来改进和部署更容易使用的版本。
在第二步中，BENCH生物学家使用算法来分析和评估其原始数据集。在过去，BENCH生物学家的工作负载包括手动任务，例如将结果复制到电子表格中，管理文件夹，为特定图像组创建文件，以及识别高卷图像文件中的分析区域。分析结果并不总是可重复的。
该公司试图使这两个步骤在这个过程中更有效。
MITSUBISHI TANABE PHARMA使用MATLAB，图像处理工具箱™，BIOINFORMATICS TOOLBOX™和统计和机器学习工具箱™开发了生物数据分析算法，并使用MATHWORKS顾问使用MATLAB Compiler™将算法部署为应用程序。
在MATLAB和工具箱中，数据科学家开发了用于图像分割、视频中的目标跟踪和数据匹配的算法。这些算法调用工具箱中的函数来读取和预处理标准文件格式的图像、视频和基因组数据，并执行曲线平滑、降噪、峰值检测、形态学操作、图像量化和其他操作。
该团队通过使用样本数据和各种参数测试它们来优化算法。
在炼制和测试其算法之后，数据科学家团队与MathWorks顾问合作，将算法在一套图形应用中纳入算子，该算法可以用于诊断内器官，行为模式分析和基因表达分析中的疾病。
使用MATLAB编译器，该团队创建了这些应用程序的独立可执行版本，可以由生物学家使用，即使那些没有运行MATLAB。
Bench生物学家使用这些应用程序来评估带有各种参数值和算法选项的图像和数据的样本子集。在确定最佳组合和选项之后，他们使用应用程序来分析完整的数据集。
通过与MathWorks Consulting Services共同开发的基于MATLAB的工具和应用程序，三菱田边制药的生物学家已经确定了至少一种有前途的候选药物。
算法快速开发了四倍．“在C / C ++或Java中使用数月的算法可以在Matlab中在几周或有时在几天内开发，”Saito说。“凭借其内置的功能，交互式环境和集成多种数据格式的能力，Matlab使得开发速度的四倍增加。”
同时分析多种药物，分析时间减少75％．“通过使用Matlab建立的互动分析工具以及Mathworks顾问的帮助，我们的生物学家可以完成以前在2.5小时内完成12小时的样本分析，”Saito说。“现在，我们可以评估多种药物的影响并同时比较它们。”
部署工作量减少了83％．“MathWorks顾问基于我们在MATLAB中创建的算法开发了我们的生物学家使用的应用程序，将我们的全职等效工作量(FTE)减少了83%，”Saito指出。“顾问们与我们的数据科学家和生物学家密切合作，了解我们的需求，并以比我们自己更快的速度完成了这个项目。”
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