Datenwissenschaftlich gestützte autonome Reaktionsoptimierung durch UBC, Merck Co. und Chemspeed

Datengesteuerte Hochdurchsatz-Experimente ermöglichen ein beschleunigtes Screening in pharmazeutischen Unternehmen. Neue Data-Science-Tools in Kombination mit maschinellem Lernen werden eingesetzt, um Herausforderungen der multivariaten Reaktionsoptimierung effizient zu bewältigen.

Melodie Christensen von Merck & Co. und UBC geben einen Überblick über den Einsatz von Automatisierung in ihrem Data Rich Experimentation (DRE)-Labor und ihren Weg zum autonomen Reaktionsscreening in Verbindung mit der Digitalisierung.

Melodie ist Associate Principal Scientist, Merck & Co., Inc. und Doktorandin an der Fakultät für Chemie der University of British Columbia.

Sie verfügt über eine nachgewiesene Erfolgsbilanz bei Hochdurchsatz-Experimentierplattformen zur Unterstützung der pharmazeutischen Prozessentwicklung im frühen und späten Stadium.

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November 12, 2020

Datenwissenschaftlich gestützte autonome Reaktionsoptimierung durch UBC, Merck Co. und Chemspeed

Datengesteuerte Hochdurchsatz-Experimente ermöglichen ein beschleunigtes Screening in pharmazeutischen Unternehmen. Neue Data-Science-Tools in Kombination mit maschinellem Lernen werden eingesetzt, um Herausforderungen der multivariaten Reaktionsoptimierung effizient zu bewältigen.

Melodie Christensen von Merck & Co. und UBC geben einen Überblick über den Einsatz von Automatisierung in ihrem Data Rich Experimentation (DRE)-Labor und ihren Weg zum autonomen Reaktionsscreening in Verbindung mit der Digitalisierung.

Melodie ist Associate Principal Scientist, Merck & Co., Inc. und Doktorandin an der Fakultät für Chemie der University of British Columbia.

Sie verfügt über eine nachgewiesene Erfolgsbilanz bei Hochdurchsatz-Experimentierplattformen zur Unterstützung der pharmazeutischen Prozessentwicklung im frühen und späten Stadium.

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November 12, 2020

Datenwissenschaftlich gestützte autonome Reaktionsoptimierung durch UBC, Merck Co. und Chemspeed

Datengesteuerte Hochdurchsatz-Experimente ermöglichen ein beschleunigtes Screening in pharmazeutischen Unternehmen. Neue Data-Science-Tools in Kombination mit maschinellem Lernen werden eingesetzt, um Herausforderungen der multivariaten Reaktionsoptimierung effizient zu bewältigen.

Melodie Christensen von Merck & Co. und UBC geben einen Überblick über den Einsatz von Automatisierung in ihrem Data Rich Experimentation (DRE)-Labor und ihren Weg zum autonomen Reaktionsscreening in Verbindung mit der Digitalisierung.

Melodie ist Associate Principal Scientist, Merck & Co., Inc. und Doktorandin an der Fakultät für Chemie der University of British Columbia.

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November 12, 2020

Data science-driven autonomous reaction optimization by UBC, Merck Co., Inc. and Chemspeed

Data driven high-throughput experimentation is enabling accelerated screening within pharmaceutical companies. New data science tools combined with machine learning are being implemented to efficiently tackle multivariate reaction optimization challenges.

Melodie Christensen, from Merck & Co., Inc., and UBC provide an overview of the use of automation in her Data Rich Experimentation (DRE) lab and her move towards autonomous reaction screening in conjunction with digitalization.

Melodie is an Associate Principal Scientist, Merck & Co., Inc. and a Ph.D. student at the Department of Chemistry, the University of British Columbia.

She has a proven track record in high-throughput experimentation platforms to support early and late stage pharmaceutical process development.

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November 12, 2020