MATLAB et Simulink pour les biotechnologies et l'industrie pharmaceutique

Développer des algorithmes, traiter des données, concevoir des équipements médicaux et effectuer des modélisations et des simulations pour la découverte et le développement de médicaments

Les ingénieurs et chercheurs des industries pharmaceutique et biotechnologique s'appuient sur MATLAB et Simulink pour mener des analyses de données multidisciplinaires et appliquer des workflows de bout en bout.

Avec MATLAB, les scientifiques et ingénieurs peuvent :

  • Croiser des données provenant de flux divers (signal, image, texte, données génétiques)
  • Optimiser la production pharmaceutique grâce au génie des procédés
  • Réaliser des modélisations et des simulations pour découvrir et développer de nouveaux médicaments
  • Concevoir, implémenter et déployer du code pour la manipulation de nouveaux équipements médicaux
  • Créer des rapports automatiques au format Adobe Acrobat, Microsoft Word ou PowerPoint

« Pfizer intègre la modélisation, la simulation et l'analyse statistique tout au long du processus de découverte et de développement des nouveaux médicaments. Cette approche permet de réduire les taux d'attrition de la phase II en optimisant la sélection de la voie d'administration, de la cible thérapeutique, de la molécule, de la posologie et de la population de patients. »

Dr. Piet van der Graaf, Pfizer

Analyse des données de santé et biomédicales

Avec MATLAB, les scientifiques et analystes peuvent :

  • Explorer et nettoyer les jeux de données pour la recherche pharmaceutique et en biotechnologie
  • Utiliser des workflows basés sur des applications pour développer des schémas d'analyse rationalisés, puis les mettre à l'échelle et les déployer dans le cloud
  • Synthétiser les sources de données multimodales (signal, image, date, appareil, données génétiques et Internet of Things) pour bâtir des modèles analytiques prédictifs
  • Paralléliser l'analyse sur plusieurs nœuds de calcul en utilisant une syntaxe quasi identique à l'approche desktop pour passer du développement desktop aux clusters de calcul haute performance
Analyse des données de santé et biomédicales

Découverte et développement de médicaments

Découverte et développement de médicaments

Avec MATLAB, les scientifiques et les équipes de modélisation peuvent :

  • Modéliser et simuler la pharmacologie de systèmes quantitatifs (QSP) et les systèmes de pharmacocinétique-pharmacodynamique (PK/PD) en utilisant SimBiology pour les études simulées de médicaments et l'analyse de sensibilité des paramètres
  • Développer des modèles mathématiques prédictifs pour évaluer l'efficacité et la sécurité des médicaments, la faisabilité de la cible et l'optimisation de la posologie
  • Croiser les flux de données pour la médecine de précision
  • Interagir avec les bases de données existantes pour explorer de nouvelles applications pour les médicaments existants
  • Introduire la quantification des images et l'ajustement des modèles dans les études de biodistribution

Production pharmaceutique

Avec MATLAB et Simulink, les ingénieurs peuvent :

  • Optimiser les rendements dans la production de médicaments, en réduisant les coûts et les délais de mise sur le marché
  • Créer des jumeaux numériques dans une architecture Internet of Things industrielle pour analyser les performances en temps réel, améliorer les opérations et mettre en place une maintenance prédictive
  • Utiliser la modélisation basée sur la physique, la modélisation empirique basée sur les données ou une combinaison des deux pour augmenter le rendement et la qualité de la production
Production pharmaceutique

Recherche et développement préclinique et clinique

Recherche et développement préclinique et clinique

Les scientifiques, ingénieurs et chercheurs cliniciens utilisent MATLAB pour :

  • Calculer et déterminer l'importance relative des caractéristiques d'une image comme on le fait en analyse radiomique
  • Interroger des bases de données de données labélisées existantes et créer des outils d'auto-segmentation avec le Deep Learning
  • Analyser les données d'une lame virtuelle, comme la classification des cellules et la segmentation sémantique
  • Parcourir, charger et analyser des images DICOM

Développement d'équipements pour la biotechnologie

Avec l'approche Model-Based Design, les ingénieurs spécialisés dans les équipements pour la biotechnologie peuvent :

  • Concevoir et tester des équipements médicaux avec des simulations, ce qui réduit le temps de développement et permet une vérification et une validation au niveau système très tôt dans le processus
  • Déployer des logiciels et des algorithmes sur des instruments en production en utilisant la génération automatique de code
  • Créer la documentation technique requise à partir du développement et des tests du logiciel pour assurer la conformité avec les réglementations de la FDA et les normes de l'industrie comme l'IEC 62304
Développement d'équipements pour la biotechnologie