百万分之一：药物研发是一场数字游戏Graeme Robb，阿斯利康副首席科学家
据估计，可能存在的潜在有机分子数量超过 10^60，但高通量筛选 (HTS) 方法仅限于 10^6 – 10^9 个分子，其中通常只有不到 10^3 个分子会表现出所需的生物活性。要使这种方法取得成功，我们必须确保我们的 10^6 个分子子集能够代表更大的 10^60 个集合。但是，制药公司历史收藏中的分子通常不能代表更大的化学空间。是否有办法补充这个集合以使其更具代表性？药物发现的挑战是：我们接下来应该设计哪些分子，以最大限度地获取信息并最大限度地减少新分子的昂贵合成？通常，数据科学家可能会考虑实验设计 (DOE) 来实现这一点，但在多维化学世界中，这是一项具有挑战性的任务。JMP 中交互式可视化、DOE 功能和数据处理工具的独特组合使我们能够结合化学感知方法来系统地探索和评估大型复杂数据集。通过这种方式，我们可以分析现有的数据来确定要做什么，从而最大限度地为下一次迭代提供投入，加速药物发现的进程。
