Graeme Robb, AstraZeneca의 수석 과학자
존재할 수 있는 잠재적 유기 분자의 수는 10^60개 이상으로 추산되지만, 고처리량 스크리닝(HTS) 방법은 10^6~10^9개의 분자로 제한되며, 그 중 10^3개 미만의 분자만이 원하는 생물학적 활동을 보입니다. 이 접근 방식이 성공하려면 10^6개의 분자 하위 집합이 더 큰 10^60 집합을 대표하도록 해야 합니다. 그러나 제약 회사의 과거 컬렉션에 있는 분자는 일반적으로 더 큰 화학 공간을 대표하지 못합니다. 이 집합을 보완하여 더 대표적이 되도록 할 수 있는 수단이 있습니까? 이러한 약물 발견 과제에 이어 다음과 같은 문제가 있습니다. 정보를 극대화하고 새로운 분자의 비용이 많이 드는 합성을 최소화하기 위해 다음으로 어떤 분자를 설계해야 합니까? 일반적으로 데이터 과학자는 이를 달성하기 위해 실험 설계(DOE)를 고려할 수 있지만 화학의 다차원 세계에서는 이는 어려운 작업입니다. JMP 내의 대화형 시각화, DOE 기능 및 데이터 조작 도구의 고유한 조합을 통해 화학적 인식 방법을 통합하여 대규모 복잡한 데이터 세트를 체계적으로 탐색하고 평가할 수 있습니다. 이런 방식으로 기존 데이터를 분석하여 무엇을 만들 것인지 결정하고, 다음 반복을 위한 입력을 극대화하여 약물 발견의 진전을 가속화합니다.
