Successo grazie alle statistiche nella scoperta di farmaci ad alto rendimento - Graeme Robb - AstraZeneca
[Questo discorso è stato presentato alla riunione del gruppo di utenti del JMP del Regno Unito il 13 luglio 2017]
Negli anni '80 e '90, le società di scoperta di farmaci hanno investito in modo massiccio nelle tecnologie di screening ad alto rendimento (HTS), consentendo lo screening rapido di milioni di composti. Questo ha dimostrato di essere un approccio ingenuo. Più grande, a quanto pare, non è migliore e l'investimento in HTS non ha prodotto un tasso più elevato di approvazioni di farmaci negli anni successivi. Quello che ora ci rendiamo conto è che la quantità è forse meno importante della qualità. La "validità predittiva" di un dosaggio adatto per HTS è necessariamente compromessa e potrebbe non essere direttamente correlata al fenotipo della malattia di interesse. Elevate percentuali di falsi positivi e rumorosità rendono difficile identificare i veri positivi. La comprensione dei nostri dati e l'utilizzo di tecniche statistiche aiutano a migliorare la nostra capacità di riconoscere i falsi positivi. L'apprendimento statistico dalle precedenti campagne HTS viene utilizzato per migliorare i risultati e individuare ulteriormente i falsi positivi sistematici. In futuro, affronteremo ulteriori sfide di scala e validità predittiva in cui le statistiche, la modellazione e l'apprendimento automatico possono essere utilizzati a nostro vantaggio.
