MATLAB y Simulink para biotecnología y farmacéutica
Desarrolle algoritmos, procese datos, diseñe dispositivos médicos, y realice modelado y simulación para el descubrimiento y el desarrollo de fármacos
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
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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)
- Desarrollo de dispositivos médicos con diseño basado en modelos
- 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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Consultoría sobre biotecnología y farmacéutica
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