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生物製剤業界では大量のデータ処理だけでなく、そこから関連するデータを抽出する研究者の能力開発にも取り組んでいます。
当レポートでは、ライフサイエンスにおけるデータマイニング技術およびソフトウェア、早期前治験安全性評価や治験、ファーマコビジランスのためのデータマイニング、薬剤開発のバイオインフォマティクスにおけるビジネスモデルとソリューションについてまとめながら、概略下記の構成でお届けいたします。
第1章 薬剤開発におけるデータマイニングのニーズ：性質と目的
- 人類のデータ量の急上昇
- データの解析
- 誰がデータを分析するのか、何のために分析するのか
- ライフサイエンスのデータ崩壊の課題
第2章 技法、テクノロジー、ソフトウェア
- データ入手と偏向の把握
- 異なる情報源からのデータウェアハウスの構築
- テキストマイニング：セマンティクスと人工知能（AI）
- デジタルケミカルライブラリにおける構造検索
- イメージマイニング：最大の課題
- 医薬品・生物学的データからの学習
- 結果の視覚化：意味のある報告
- 標準化と規制適合：CDISCのSDTMとSEND
第3章 早期前治験安全性評価のためのデータマイニング
- テキストデータの検証：文献、特許、データベース
- モデル構築およびマッチングのための"経路マイニング"
- データフィードとしてのハイコンテントスクリーニング
- 動物データにおける毒性確認
第4章 治験におけるデータマイニング
- 治験データベース：目に映る以上のもの
- 治験における安全シグナルのためのマイニング
- 薬剤反応形跡のための治験データマイニング
- データ偏向と偽造検出
- 外来治験の不適合修正
- 科学的アプローチおよびビジネス開発最適化のための臨床文献検索
第5章 ファーマコビジランスにおけるデータマイニング
- 上市後薬剤実績評価の過大
- 上市後安全性評価促進のためのデータベース
- 副作用データベース検索
- ファーマコビジランスにおけるデータマイニング環境を形成する開発
第6章 薬剤開発バイオインフォマティクスにおけるビジネスモデルとソリューション
参照
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