“我们在MATLAB中开发的算法，并在MathWorks顾问的帮助下部署为应用程序，使我们能够获得定量分析结果，避免人为错误，更有效地协作，可靠地再现结果，并使每年完成的可行性研究数量增加一倍。”
齐藤龙太，三菱田边制药
对于制药公司来说，基于动物的生物学研究，包括药物代谢和药代动力学(DMPK)、药理学和毒理学研究，在有希望的先导化合物进入人体临床试验并最终提交监管之前，提供了一些逐步检查点。然而，开发生物数据分析工具的数据科学家与利用这些工具提高药物发现的研发效率的实验室级生物学家和化学家之间往往存在差距。
三菱田边制药(Mitsubishi Tanabe Pharma)与MathWorks咨询服务公司(MathWorks Consulting Services)合作，弥补了这一差距，使候选药物的选择更加有效。公司开发了MATLAB®基于生物数据分析工具，缩短开发分析算法的迭代，提高生物学家的效率，使他们能够评估更多的候选药物，并加快发现过程。
“使用我们在MATLAB中开发的工具，我们的生物学家可以自动获得定量结果，可靠地复制和管理结果，并比较多种药物的效果，”三菱田边制药生物信息学研究科学家Ryuta Saito说。“因此，我们可以筛选更多的候选药物，对以前废弃的样品进行回顾性分析，并将我们每年完成的可行性研究数量增加一倍。”
三菱田边制药(Mitsubishi Tanabe Pharma)试图通过使整个生物数据分析过程更准确、更可重复和更快来改进药物候选选择。通常在三菱田边制药，在实验室动物研究中获得数据后，分析过程分为两步。
在第一步中，有编写代码经验的数据科学家为数据子集开发图像处理和数据处理算法。数据科学家过去常常用Java编写算法®、Perl、R和Python，但这个过程有几个缺点。首先，这是耗时的，因为科学家经常从零开始编写代码，即使是知名的图像处理技术。其次，他们很难从各种格式的文件中读取数据。第三，生物学家经常发现算法难以使用，需要无数次迭代来完善和部署易于使用的版本。
在第二步，bench生物学家使用算法来分析和评估他们的原始数据集。过去，板凳生物学家的工作负荷包括手动任务，如将结果复制到电子表格、管理文件夹、为特定图像组创建文件，以及在大量图像文件中识别分析区域。分析结果并不总是可重复的。
该公司试图使这两个步骤在这个过程中更有效。
三菱田边制药使用MATLAB、图像处理工具箱™、生物信息学工具箱™和统计学和机器学习工具箱™开发生物数据分析算法，并与MathWorks顾问合作使用MATLAB Compiler™部署算法作为应用程序。
在MATLAB和工具箱中，数据科学家开发了用于图像分割、视频中的目标跟踪和数据匹配的算法。这些算法调用工具箱中的函数来读取和预处理标准文件格式的图像、视频和基因组数据，并执行曲线平滑、降噪、峰值检测、形态学操作、图像量化和其他操作。
该团队通过使用样本数据和各种参数进行测试，优化了算法。
在改进和测试他们的算法后，数据科学家团队与MathWorks顾问合作，将算法纳入一套图形应用程序，供科研人员用于内部器官疾病的诊断、行为模式分析和基因表达分析。
使用MATLAB编译器，该团队创建了这些应用程序的独立可执行版本，可以由生物学家使用，即使那些没有运行MATLAB。
Bench生物学家使用这些应用程序来评估带有各种参数值和算法选项的图像和数据的样本子集。在确定最佳组合和选项之后，他们使用应用程序来分析完整的数据集。
通过与MathWorks Consulting Services共同开发的基于MATLAB的工具和应用程序，三菱田边制药的生物学家已经确定了至少一种有前途的候选药物。
算法的发展速度快了四倍．“在C/ c++或Java中需要几个月才能实现的算法，可以在MATLAB中在几周甚至几天内开发出来，”Saito说。“凭借其内置功能、交互环境和集成多种数据格式的能力，MATLAB使开发速度提高了四倍。”
可同时分析多种药物，分析次数减少75%．“借助MATLAB构建的交互式分析工具和MathWorks顾问的帮助，我们的生物学家可以在2.5小时内完成以前需要12小时的样本分析，”Saito说。“现在，我们可以评估多种药物的效果，并同时进行比较。”
部署工作负载减少了83%．“MathWorks顾问基于我们在MATLAB中创建的算法开发了我们的生物学家使用的应用程序，将我们的全职等效工作量(FTE)减少了83%，”Saito指出。“顾问们与我们的数据科学家和生物学家密切合作，了解我们的需求，并以比我们自己更快的速度完成了这个项目。”
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