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Drug discovery today2012Jan01Vol.17issue(1-2)

仮説駆動型の薬物設計:デザインメイクテスト - アナリスサイクルの品質と有効性の向上

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文献タイプ:
  • Journal Article
  • Review
概要
Abstract

創薬では、仮説を構築およびテストする中心的なプロセス、実験を慎重に実施し、関連するデータの分析の新しい調査結果と情報を分析することは、デザインメイクテストと分析サイクルとして知られています。各ステップは、他の3つのコンポーネントの入力と出力に大きく依存しています。この記事では、すべての部品を改善および統合して、高品質のアイデアのスムーズで迅速な流れを可能にする努力を報告します。重要な改善には、「デザイン」への学際的な入力の強化、知識の使用の増加、「MAKE」のサイクル時間の短縮、「テスト」で10営業日以内に関連するデータの並行セットを提供し、「分析」の学習を最大化することが含まれます。

創薬では、仮説を構築およびテストする中心的なプロセス、実験を慎重に実施し、関連するデータの分析の新しい調査結果と情報を分析することは、デザインメイクテストと分析サイクルとして知られています。各ステップは、他の3つのコンポーネントの入力と出力に大きく依存しています。この記事では、すべての部品を改善および統合して、高品質のアイデアのスムーズで迅速な流れを可能にする努力を報告します。重要な改善には、「デザイン」への学際的な入力の強化、知識の使用の増加、「MAKE」のサイクル時間の短縮、「テスト」で10営業日以内に関連するデータの並行セットを提供し、「分析」の学習を最大化することが含まれます。

In drug discovery, the central process of constructing and testing hypotheses, carefully conducting experiments and analysing the associated data for new findings and information is known as the design-make-test-analyse cycle. Each step relies heavily on the inputs and outputs of the other three components. In this article we report our efforts to improve and integrate all parts to enable smooth and rapid flow of high quality ideas. Key improvements include enhancing multi-disciplinary input into 'Design', increasing the use of knowledge and reducing cycle times in 'Make', providing parallel sets of relevant data within ten working days in 'Test' and maximising the learning in 'Analyse'.

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