MATLAB und Simulink in der Biotechnologie und Pharmaindustrie

Entwicklung von Algorithmen, Verarbeitung von Daten, Entwurf von Geräten sowie Durchführung von Modellierung und Simulation zur Wirkstoffforschung und -entwicklung

Wissenschaftler und Ingenieure der biotechnologischen und pharmazeutischen Industrie nutzen MATLAB und Simulink zur multidisziplinären Datenanalyse und für End-to-End-Workflows.

Mit MATLAB wird Wissenschaftlern und Ingenieuren Folgendes möglich:

  • Daten aus zahlreichen Datenströmen hybridisieren, darunter Signale, Bilder, Texte und Genetik
  • die pharmazeutische Produktion durch Prozesstechnik optimieren
  • Modellierung und Simulation zur Wirkstoffforschung und -entwicklung durchführen
  • Code entwickeln, implementieren und bereitstellen, um neue Medizinprodukte zu steuern
  • automatische Ausgabeberichte in Adobe Acrobat-, Microsoft Word- und PowerPoint-Dateiformaten erstellen

„Pfizer integriert Modellierung, Simulation und statistische Analysen im gesamten Prozess der Wirkstoffforschung und -entwicklung. Dadurch kommt es in Phase II zu weniger Abrieb durch die Bestimmung des besten biologischen Pfades, Ziels, Moleküls, Dosierungsschemas und Patientenpopulation.“

Biomedizinische und Gesundheitsdatenanalysen

MATLAB ermöglicht Wissenschaftlern und Analytikern Folgendes:

  • Datenmengen aus der biotechnischen und pharmazeutischen Forschung erkunden und säubern
  • App-basierte Abläufe verwenden, um optimierte Analyseschemata zu entwickeln und sie dann in der Cloud zu skalieren und bereitzustellen
  • multimodale Datenquellen, beispielsweise Signale, Bilder, Daten, Geräte, Genetik und das Internet der Dinge synthetisieren, um Modelle zur prädiktiven Analyse zu erstellen
  • Analysen auf beliebig vielen Verarbeitungsknoten parallelisieren, und zwar mithilfe von Syntax, die fast der von Desktop-Ansätzen entspricht, um von der Desktop-Entwicklung zu Hochleistungsverarbeitungsclustern zu skalieren
Biomedizinische und Gesundheitsdatenanalysen

Wirkstoffforschung und -entwicklung

Wirkstoffforschung und -entwicklung

MATLAB bietet Wissenschaftlern und Modellierungsteams folgende Möglichkeiten:

  • PK/PD- und QSP-Systeme (quantitative Systempharmakologie) mithilfe von SimBiology modellieren und simulieren, um Wirkstoffstudien und Parametersensitivitätsanalysen zu simulieren
  • prädiktive mathematische Modelle entwickeln, um damit Wirkstoffeffizienz und -sicherheit sowie Zielmachbarkeit zu beurteilen und Dosierungspläne zu optimieren
  • Datenströme für die Präzisionsmedizin hybridisieren
  • mit vorhandenen Datenbanken zusammenarbeiten, um neue Anwendungen vorhandenere Wirkstoffe zu finden
  • Bildquantifizierung und Modellanpassung in Biodistributionsstudien bereitstellen

Pharmazeutische Herstellung

MATLAB und Simulink ermöglichen Ingenieuren Folgendes:

  • den Ertrag bei der Arzneimittelherstellung optimieren, Kosten senken und Markteinführungszeit verkürzen
  • Digital Twins in einer industriellen Internet-der-Dinge-Architektur erstellen, um die Echtzeitleistung zu analysieren, den Betrieb zu verbessern und prädiktive Instandhaltung durchzuführen
  • mit physik- oder datenbasierter empirischer Modellierung bzw. einer Kombination aus beidem Fertigungsertrag und -qualität steigern
Pharmazeutische Herstellung

Vorklinische und klinische Forschung und Entwicklung

Vorklinische und klinische Forschung und Entwicklung

Wissenschaftler, Ingenieure und klinische Forscher verwenden MATLAB für Folgendes:

  • die relative Wichtigkeit von Bildausprägungen wie Radionikanalysen berechnen und bestimmen
  • Datenbanken mit gekennzeichneten Altdaten abfragen und mit Deep Learning Autosegmentierungstools erstellen
  • Daten eines gesamten Objektträgers analysieren, einschließlich Zellklassifizierung und semantischer Segmentierung
  • DICOM-Bilder parsen, laden und analysieren

Entwicklung biotechnischer Geräte

Model-Based Design ermöglicht Ingenieuren der Biotechnologie Folgendes:

  • Medizinprodukte mithilfe von Simulationen entwerfen und testen, um die Entwicklungsdauer zu verkürzen und frühzeitig auf Systemebene zu verifizieren und validieren
  • Software und Algorithmen mithilfe automatischer Code-Generierung auf Produktivinstrumenten bereitstellen
  • die technische Dokumentation aus Softwareentwicklung und -tests erstellen, die zur Einhaltung von FDA-Auflagen und Branchenstandards wie IEC 62304 erforderlich ist
Entwicklung biotechnischer Geräte

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