田边三菱制药发展数据分析工具来加速药物发现
挑战
解决方案
结果
- 算法开发了四倍
- 同时分析多个药物的启用,分析时间减少75%
- 部署工作负载下降了83%
“我们的算法在MATLAB开发和部署应用程序在MathWorks顾问的帮助下使我们获得定量分析结果,避免人为错误,更有效地协作,复制结果可靠,和可行性研究完成每年的数量增加一倍。”
Ryuta齐藤,三菱田边制药公司
制药公司,动物性生物研究,包括药物代谢和药物动力学(DMPK)、药理学和毒理学研究,提供一些逐步检查点之前承诺铅化合物进行人类临床试验,最终提交的监管。然而,之间的差距往往存在数据的科学家们开发生物数据分析工具和bench-level生物学家和化学家使用它们来提高药物发现的研发效率。
田边三菱制药与MathWorks咨询服务来填补这一缺口,使药物候选人选择更有效率。该公司开发了MATLAB®生物数据分析工具,缩短发展中分析的迭代算法,提高生物学家的效率,使他们能够评估更多的候选药物,和加快发现过程。
“我们使用工具MATLAB开发的,我们的生物学家可以获得定量结果自动可靠的繁殖和管理的结果,并比较多种药物的影响,“Ryuta Saito说,科学家在田边三菱制药生物信息学研究。“结果我们可以屏幕上更多的候选药物,执行之前放弃了样本的回顾性分析,可行性研究的数量增加一倍,我们每年完成。”
挑战
田边三菱制药公司寻求改善药物的候选人选择通过整个生物数据分析过程更准确,更可重复的,速度更快。通常在田边三菱制药,获得数据后实验动物研究分析了在一个两步的过程。
在第一步中,数据科学家与经验编写代码开发图像处理和数据处理算法数据的一个子集。数据科学家使用用Java编写的算法®和Python、Perl R,但这个过程有几个缺点。首先,它是耗时的,因为科学家们通常写代码从头甚至著名的图像处理技术。第二,他们有阅读困难在各种格式的数据文件。第三,生物学家经常发现算法难以使用,和大量的迭代版本需要改进和部署更便捷。
在第二步中,板凳生物学家使用的算法来分析和评估他们的原始数据集。在过去,板凳生物学家工作负载包括手动任务,比如将结果复制到电子表格、管理文件夹,创建文件特定的图像组,并确定分析地区大量的图像文件。分析结果并不总是可再生的。
该公司试图让这两个步骤在这个过程更有效率。
解决方案
三菱田边制药公司开发的生物数据分析算法,使用MATLAB的图像处理工具箱™,生物信息工具箱™,统计和机器学习的工具箱™,曾与MathWorks顾问使用MATLAB编译器™应用程序部署算法。
在MATLAB工具箱,数据科学家开发的图像分割算法,在视频对象跟踪和数据匹配。这些算法工具箱中的函数调用读取和预处理图像,视频,从标准的文件格式和基因组数据,并执行曲线平滑,噪声降低,峰值检测、形态学操作,图像量化,和其他操作。
团队优化算法通过测试样本数据和各种参数。
炼油和测试他们的算法后,数据科学家团队共事MathWorks顾问将算法的图形应用程序套件的长椅上科学家可以在内部器官用于诊断疾病,行为模式分析和基因表达分析。
使用MATLAB编译器创建的团队独立的可执行版本的这些应用程序,可以使用由生物学家,甚至那些没有MATLAB运行。
板凳生物学家使用这些应用程序来评估样本图像和数据的子集与各种参数值和算法的选择。确定最佳组合和选择之后,他们使用的应用程序来分析完整的数据集。
使用基于MATLAB工具和应用程序与MathWorks咨询服务伙伴,三菱田边制药生物学家已经发现了至少一个有前景的候选药物。
结果
算法开发了四倍。“花了几个月的算法来实现在C / c++或Java可以开发在MATLAB有时几周或几天,”齐藤说。“内置函数,交互式的环境,集成多种数据格式的能力,MATLAB启用发展速度增加了四倍。”
同时分析多个药物的启用,分析时间减少75%。“互动分析工具建立了MATLAB和MathWorks顾问的帮助下,我们的生物学家可以完成样品分析前花了12个小时在2.5小时,“齐藤说。“现在,我们可以评估多个药物的影响,比较他们在同一时间。”
部署工作负载下降了83%。“MathWorks顾问开发我们的生物学家使用的应用程序基于我们创建的算法,在MATLAB中,减少我们的全职等效(FTE)工作量83%,“齐藤指出。“顾问密切合作与我们的数据科学家和生物学家要理解我们的需求,并完成项目比我们可能快得多。”
