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ライフサイエンスのDigital Thread

新薬の発見と開発

創薬および開発ソリューションは、マルチモーダル科学データをAI対応の基盤に結び付けて、医薬品パイプライン全体でより深い洞察をもたらします。

医薬品パイプライン全体で科学的洞察力を高めます

マルチモーダルな科学データを、統合されたAI対応の、コンテキスト豊富な知識基盤にまとめて、科学的発見を促進し、次世代の治療法のペースを加速させましょう。

インシリコモデルとシミュレーションを活用して物理実験を導き、患者さんに届くまでの時間を短縮します。

医薬品の研究開発を革新してください

統合されたデジタルスレッド主導型のアプローチを採用して、マルチモーダルデータ、モデル、専門知識を結び付けることで、科学的洞察の向上、発見の促進、医薬品開発ライフサイクル全体にわたる確実でトレーサブルな意思決定が可能になります。

1,000+ 創薬を数千の化合物に拡大

何千もの化合物とハイスループットのスクリーニングデータを統一プラットフォームで管理することで、より迅速な洞察、シームレスなコラボレーション、スケーラブルな創薬業務が可能になります。

x6 データ分析を最大6倍に加速します

実験データ分析を1時間から10分未満に短縮し、効率と意思決定を劇的に向上させます。

50% データ分析時間を 50% 短縮しました

研究開発データを一元化し、ワークフローを標準化することで、意思決定を迅速化し、創薬におけるデータ分析時間を最大 50% 短縮できます。

データ、モデル、ワークフローをつなげて研究開発を強化しましょう

コネクテッド・デジタル・パートナーと協力して、創薬と開発の複雑さを乗り越えましょう。医薬品ライフサイクル全体にわたって統合されたデジタルスレッドを活用することで、研究プロセスを最適化し、データ主導型になり、科学の生産性を加速させましょう。

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で信頼性の高いマルチモーダルディスカバリーを可能にします 医薬品設計から決定までの完全なトレーサビリティ

-適応性の高い統一された環境で、早期発見から特性評価まで、さまざまな治療法を革新できます。
-ワークフロー全体で実験、データセット、資料、決定を結び付け、コンテキスト、IP、コンプライアンスを維持することで、継続的な科学的記録を確立します。
-データサイロを解消する、接続されたインテリジェントな科学運用環境で、プロセスとデータの取得、実験の実行、計算科学と分析を統合します。

接続された研究開発を通じて創薬を変革します

明るい灰色の背景に分岐線と丸いノードが付いたターコイズブルーの回路ツリーシンボル。

AI主導の医薬品設計を加速させてください

マルチモーダルデータを一元化し、AI主導の設計、製造、テストのワークフローを可能にすることで、研究チーム全体で分子のアイデアと意思決定を加速できます。

円グラフ、棒グラフ、テキスト行を含む文書で、左下隅にチェックマークのバッジが重なっています。

グローバルな研究開発を1つのプラットフォームに統合します

システムを統合ELNとデータプラットフォームに統合して、部門間のコラボレーションと意思決定を行うことで、データサイロを解消し、ワークフローを合理化します。

画面に円形のリフレッシュシンボルが表示されているノートパソコン。

CRO コラボレーションを効率的に拡大

データキャプチャを標準化し、レポートを自動化し、グローバルチーム間のリアルタイムのコラボレーションを可能にするスケーラブルなプラットフォームで、多様なクライアントワークフローをサポートします。

白衣を着た2人の研究者が実験室の顕微鏡の横でタブレットをレビューしています。
ユーザー事例

シグネチャー・ディスカバリーは、ドットマティクスのELNを通じて医薬品の研究開発を改善します

会社:シグネチャーディスカバリー

業界:医療機器/製薬

シーメンスデジタルインダストリーズソフトウェア:ルマ

ドットマティクスの統合による予想外の最大の結果の1つは、科学者がデータ分析に費やす時間を節約できることです... Addexの科学者は、これまでデータ分析に費やしていた時間の 50% を節約しています。
エリック・ゲイラード, ITとファシリティの責任者, アデックス・セラピューティクス
オンデマンド・ウェビナー

医薬品開発を加速

シーメンスのデジタルスレッドが製品ライフサイクル全体にわたって人、プロセス、データをつなぎ、効率を高め、市場投入までの時間を短縮し、総所有コストを削減する方法をご覧ください。

創薬と開発に取り組んでいる3人の科学者。

創薬と開発のための統合ソリューション

材料研究とデザイン

パフォーマンス・エンジニアリング

計画プロセスの設計とエンジニアリング

AI とデータ分析

ハイパフォーマンスコンピューティング

よくある質問 (FAQ)

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