ハイスループット創薬における統計による成功-Graeme Robb-AstraZenecaハイスループット創薬における統計による成功-Graeme Robb-AstraZeneca
[この講演は、2017年7月13日の英国JMPユーザーグループ会議で発表されました]
1980年代から90年代にかけて、創薬企業はハイスループットスクリーニング（HTS）テクノロジーに大規模に投資し、数百万の化合物を迅速にスクリーニングできるようになりました。 これは素朴なアプローチであることが証明されています。 それよりも大きいとは思われませんが、HTSへの投資により、その後数年間はより高い割合の薬物承認が得られていません。 私たちが今認識していることは、量はおそらく質よりも重要ではないということです。 HTSに適したアッセイの「予測有効性」は必然的に損なわれ、対象となる疾患の表現型に直接関係しない場合があります。 偽陽性率が高くノイズが多いため、真陽性を特定することが困難です。 データを理解し、統計的手法を使用することで、誤検知を認識する能力が向上します。 過去のHTSキャンペーンからの統計的学習は、結果を強化し、体系的な誤検知をさらに見つけるために使用されます。 将来的には、統計、モデリング、機械学習をすべて活用できる規模と予測の妥当性に関するさらなる課題に直面します。
