数据科学在临床前安全评估中的前景
Thomas Steger-Hartmann1, Annika Kreuchwig1, Ken Wang2
1Investigational Toxicology, Bayer AG, Pharmaceuticals, 13353 Berlin, Germany.
临床前安全评估领域正在随着新数据类型和深度学习而发展. 解决数据孤岛和培训数据科学家将推动未来在预测安全和洞察力生成方面的进步.
科学领域:
- 药理学和毒理学 药理学和毒理学
- 数据科学在药物开发中的作用
背景情况:
- 临床前安全评估领域正在迅速转变.
- 新兴的数据类型包括人类系统生物学和真实世界数据 (RWD).
- 数据处理软件和深度学习分析工具的进步是关键驱动因素.
研究的目的:
- 为了说明近期数据科学在临床前安全方面的发展.
- 突出用于预测安全,洞察力生成和反向翻译的用例.
- 确定未来进步的挑战和机会.
主要方法:
- 数据科学原则应用于临床前安全数据.
- 使用新的in silico工具来预测安全.
- 利用新的数据源来产生洞察力.
- 使用反向翻译来解决使用临床经验的临床前问题.
主要成果:
- 数据科学可以通过新的in silico工具进行预测性安全评估.
- 新的数据类型为未解决的问题提供了更深入的洞察力.
- 反向翻译策略有效地将临床见解应用于临床前挑战.
- 确定的挑战包括分散的数据平台和数据仓库.
结论:
- 数据科学,新数据类型和先进分析的整合正在彻底改变临床前安全.
- 克服数据孤岛等挑战,并确保足够的数据科学家培训对于未来的进步至关重要.
- 对这些领域的持续关注将提高安全评估的预测能力和效率.
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