Científicos e ingenieros del sector de biotecnología y farmacéutica utilizan MATLAB® y Simulink® para análisis de datos multidisciplinarios y flujos de trabajo de extremo a extremo.
Con MATLAB, los científicos e ingenieros pueden:
- Hibridar datos de diversos flujos, incluidos datos genéticos, de señales, de imágenes y de texto
- Optimizar la producción farmacéutica a través de la ingeniería de procesos
- Realizar modelado y simulación para el descubrimiento y el desarrollo de fármacos
- Diseñar, implementar y desplegar código para controlar nuevos dispositivos médicos
- Crear informes de salida automáticos con formatos de archivo de Adobe Acrobat, Microsoft Word o PowerPoint
“En Pfizer, estamos integrando el modelado, la simulación y el análisis estadístico en todo el proceso de descubrimiento y desarrollo de fármacos. Este procedimiento ayuda a reducir el abandono en fase II, ya que guía la selección de la vía biológica, la diana, la molécula, la posología y la población de pacientes más adecuados”.
Dr. Piet van der Graaf, Pfizer
Uso de MATLAB y Simulink para biotecnología y farmacéutica
Análisis de datos biomédicos y de salud
Con MATLAB, los científicos y los analistas pueden:
- Explorar y depurar conjuntos de datos en investigaciones biotecnológicas y farmacéuticas
- Utilizar flujos de trabajo basados en apps para desarrollar esquemas de análisis simplificados, y luego escalarlos y desplegarlos en la nube
- Sintetizar fuentes de datos multimodales, tales como señales, imágenes, fechas, dispositivos, genética e Internet of Things, para crear modelos analíticos predictivos
- Paralelizar los análisis con una cantidad ilimitada de nodos de cálculo utilizando una sintaxis casi idéntica a la de los enfoques de escritorio, para así escalar desde el desarrollo en escritorio hasta clusters de cálculo de alto rendimiento
Casos de éxito
- La Universidad de Lund desarrolla una red neuronal artificial para identificar correspondencias entre donantes y receptores para trasplantes de corazón
- MedImmune automatiza y acelera el análisis de datos de citometría de flujo
- La Fundación de Clínicas de Epilepsia de Holanda automatiza la detección y el diagnóstico de ataques de epilepsia
Descubrimiento y desarrollo de fármacos
Con MATLAB, los equipos de científicos y especialistas en modelado pueden:
- Modelar y simular farmacología cuantitativa de sistemas (QSP) y sistemas farmacocinéticos/farmacodinámicos (PK/PD) utilizando SimBiology® para estudios de fármacos simulados y análisis de sensibilidad de parámetros
- Desarrollar modelos matemáticos predictivos para evaluar la viabilidad de la diana y la eficacia, la seguridad y la optimización de las pautas posológicas de los fármacos
- Hibridar flujos de datos para medicina de precisión
- Interactuar con bases de datos existentes para explorar nuevas aplicaciones de fármacos existentes
- Proporcionar cuantificación de imágenes y ajuste de modelos en estudios de biodistribución
Casos de éxito
- Pfizer utiliza el desarrollo de fármacos basado en modelos para contribuir a reducir las tasas de abandono en fase II
- Mitsubishi Tanabe Pharma desarrolla herramientas de análisis de datos para acelerar el descubrimiento de fármacos
- La Universidad de Nottingham y AstraZeneca Research and Development Charnwood aceleran la investigación clínica de fármacos antiinflamatorios
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Fabricación farmacéutica
Con MATLAB y Simulink, los ingenieros pueden:
- Optimizar el rendimiento durante la fabricación de medicamentos, reduciendo los costes y el plazo de comercialización
- Crear gemelos digitales en una arquitectura industrial de Internet of Things para analizar el rendimiento en tiempo real, mejorar las operaciones y realizar mantenimiento predictivo
- Utilizar modelado basado en física, modelado empírico basado en datos o una combinación de ambos para aumentar el rendimiento y la calidad de la fabricación
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Investigación y desarrollo preclínicos y clínicos
Científicos, ingenieros e investigadores clínicos utilizan MATLAB para:
- Calcular y determinar la importancia relativa de las características de una imagen, como el análisis de radiómica
- Consultar bases de datos con datos heredados etiquetados y utilizar Deep Learning para crear herramientas de segmentación automática
- Analizar datos de láminas completas, que incluyen la clasificación celular y la segmentación semántica
- Diseccionar, cargar y analizar imágenes DICOM
Más información
- Serie de vídeos sobre procesamiento de imágenes médicas
- Webinars sobre Deep Learning en 2020 - parte 6: visión general de Deep Learning para imágenes médicas (39:57)
- Desarrollo de tecnología de imágenes funcionales in vivo con resolución de microescala mediante tomografía de coherencia óptica
- With MATLAB on Domino Data Lab, leverage GPU computing to accelerate image processing and deep learning
Desarrollo de dispositivos biotecnológicos
Con el diseño basado en modelos, los ingenieros de dispositivos biotecnológicos pueden:
- Diseñar y probar dispositivos médicos utilizando simulaciones, lo que reduce el tiempo de desarrollo y permite la verificación y la validación en el nivel de sistema desde una fase inicial
- Desplegar software y algoritmos en instrumentos en producción mediante la generación automática de código
- Crear la documentación técnica requerida a partir del desarrollo y las pruebas de software para verificar el cumplimiento de las normativas de FDA y los estándares de la industria, como IEC 62304
Más información
- MATLAB y Simulink para dispositivos médicos
- Análisis de imágenes médicas en formato DICOM
- Modelado matemático para el diseño y la validación de dispositivos médicos (44:19)
- Validación FDA de software creado con MATLAB y Simulink
- Verificación de algoritmos y validación de herramientas en MATLAB (17:52)
- Desarrollo de software de dispositivos médicos conforme con el estándar IEC 62304
- Desarrollo de software embebido conforme con IEC 62304 para dispositivos médicos
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