100万から1：創薬は数字ゲームです<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />アストラゼネカアソシエイトプリンシパルサイエンティストGraeme Robb
存在する可能性のある潜在的有機分子の数は10 ^ 60以上であると推定されるが、それでもハイスループットスクリーニング（HTS）法は10 ^ 6 - 10 ^ 9分子に制限され、そのうち10 ^ 3分子以下がしばしば望ましい生物学的活性を示す。このアプローチが成功するためには、分子の10 ^ 6サブセットがより大きな10 ^ 60セットを代表していることを確認しなければなりません。しかし、製薬会社の歴史的コレクションに含まれる分子は、一般的に化学空間の広さを表すものではありません。このセットをより代表的なものにするための補足手段はありますか。この創薬の挑戦から続くのは、次のとおりです。情報を最大化し、新しい分子のコストのかかる合成を最小化するために、次にどの分子を設計すべきですか。通常、データ科学者はこれを達成するために実験計画法（DOE）を検討するかもしれませんが、化学物質の多次元世界では、これは困難な課題です。インタラクティブな視覚化、DOE機能、およびJMP内のデータ操作ツールの独自の組み合わせにより、大規模で複雑なデータセットを体系的に調査および評価するための化学的認識方法を組み込むことができます。このようにして我々は既存のデータを分析して次の反復のための入力を最大にし、創薬の進歩を加速させるために何をするべきかを決定する。
データ調査データの可視化
