생명공학 및 제약 업계의 과학자와 엔지니어들은 여러 분야에 걸친 데이터 분석 및 종단간 워크플로를 위해 MATLAB 및 Simulink를 사용합니다.
과학자와 엔지니어는 MATLAB을 사용하여 다음 작업을 수행할 수 있습니다.
- 신호, 영상, 텍스트, 유전 정보 등 여러 데이터 스트림의 데이터 혼합
- 공정 공학을 통한 의약품 생산 최적화
- 신약 발견 및 개발을 위한 모델링과 시뮬레이션 수행
- 새로운 의료 기기의 제어를 위한 코드 설계, 구현 및 배포
- Adobe Acrobat 또는 Microsoft Word 및 PowerPoint 파일 형식으로 자동 출력 리포트 생성
“Pfizer는 신약 발견 및 개발 전반에 걸쳐 모델링, 시뮬레이션 및 통계 분석을 통합하고 있습니다. 이 접근법은 최적의 생물학적 경로, 타겟, 분자, 투여 용법 및 환자 개체군 선택을 이끌어 임상2상 탈락을 줄이는 데 일조합니다.”
생물의학 및 건강 데이터 분석
과학자와 분석가는 MATLAB을 사용하여 다음 작업을 수행할 수 있습니다.
- 생명공학 및 제약 연구에서 데이터셋 탐색 및 정리
- 앱 기반 워크플로를 사용하여 간소화된 분석 체계를 개발한 후 이를 클라우드로 확장 및 배포
- 신호, 영상, 날짜, 기기, 유전, 사물 인터넷 등의 다중 모달 데이터 소스를 합성하여 예측 분석 모델 구축
- 데스크탑 접근법과 거의 동일한 구문을 사용하여 원하는 수의 계산 노드로 분석을 병렬화하여 데스크탑 개발에서 고성능 컴퓨팅 클러스터로 확장
신약 발견 및 개발
과학자와 모델링 팀은 MATLAB을 사용하여 다음 작업을 수행할 수 있습니다.
- 시뮬레이션 신약 연구와 파라미터 민감도 분석을 위해 SimBiology를 사용하여 QSP(계량 시스템 약리학) 및 PK/PD(약동학/약력학) 모델링 및 시뮬레이션
- 약효 및 안전, 타겟 타당성 평가 및 투여 일정 최적화를 위한 예측 수학 모델 개발
- 정밀 의학을 위해 데이터 스트림 혼합
- 기존 데이터베이스와의 상호 작용을 통한 기존 약물의 새로운 응용 사례 탐색
- 생체분포 연구에서 영상 정량화 및 모델 피팅 제공
의약품 제조
엔지니어는 MATLAB 및 Simulink를 사용하여 다음 작업을 수행할 수 있습니다.
- 약물 제조에서 수율을 최적화하여 비용 절감 및 출시 시간 단축
- 산업용 사물 인터넷 아키텍처로 디지털 트윈을 만들어 실시간 성능 분석, 운용 개선 및 예측 정비 수행
- 물리 기반 모델링, 데이터 중심 경험적 모델링 또는 이 두 가지의 조합을 통해 제조 수율 및 품질 개선
전임상 및 임상 연구개발
과학자, 엔지니어 및 임상 연구원은 MATLAB을 사용하여 다음 작업을 수행할 수 있습니다.
- 라디오믹스 분석과 같은 영상 특징의 상대적 중요도 계산 및 파악
- 레이블 지정된 레거시 데이터의 데이터베이스 조회 및 딥러닝을 사용한 자동 분할 툴 생성
- 세포 분류 및 의미론적 분할을 포함한 전체 슬라이드 데이터 분석
- DICOM 영상의 구문 분석, 불러오기 및 분석
생명공학 기기 개발
생명공학 기기 엔지니어는 모델 기반 설계를 통해 다음 작업을 수행할 수 있습니다.
- 시뮬레이션을 사용한 의료 기기 설계 및 테스트를 통해 개발 시간 단축 및 시스템 수준에서의 조기 검증 및 확인 지원
- 자동 코드 생성을 사용하여 생산 중인 계측 장비에 소프트웨어 및 알고리즘 배포
- FDA 규정 및 IEC 62304와 같은 업계 표준 준수를 위해 소프트웨어 개발 및 테스트에 필요한 기술 문서 작성
