IT企業の化学者と生物学者は何をし、顧客は自分の仕事に感謝するのですか？
3年前、生命科学部門はEPAMに登場しました。EPAMでは、化学者や生物学者などが働いています。 世界の大手製薬会社10社のうち9社と提携しています。 それらのための製品を作成する作業の一部は、努力を行うことです（英語から抜粋まで-抜粋を作成するために）：研究者は記事で科学的事実を見つけ、特別なデータベースに入力します。
なぜ企業は努力者を必要とし、なぜ彼らは彼らのサービスを高く評価するのですか？ 実際、彼らの仕事は3つの重要なタスクを遂行するのに役立つということです。
1.薬を作ることができる物質を調べる
毎年、さまざまな程度の関連性と有用性に関する数千の科学的研究が世界で実施されています。 専門家は結果を体系化し、特別なデータベースに情報を入力します。 これは、少なくとも今のところ、科学が使用できない発見から有用な発見を分離するために必要です。 製薬会社は、新薬を作成する物質を選択する際にデータベースに注目します。 発見はすぐに「追い出される」ことがあります。今日の研究の結果は、10年または20年後に医薬品に役立つことがあります。
2.低品質の薬物の生産に対する保険
副作用が利益を上回る薬を市場で発売することは、非人道的で高価です。 新薬が善よりも害を及ぼす場合があります。 たとえば、長期使用は患者の健康に悪影響を及ぼしました。 特定の薬物の体への影響に関するすべてのデータが1か所で事前に収集され、適切に分析された場合、それらはおそらく市場にまったく現れなかったでしょう。
3.臨床試験に適したボランティアを選択する
臨床研究は、新薬の有効性を客観的に評価するために実施されます。 ボランティアは、多数の基準に従って選択されますが、基準から逸脱すると結果が歪む可能性があります。 実行者の参加により作成されたデータベースに基づいて、ボランティアの選択がより正確になり、これにより予算が大幅に節約されます。 実際、1人でのテストの費用は約1,000万ドルです。 誤って選択されたボランティアは、100人のグループ全体を募集することは言うまでもなく、すでに非常に高価な間違いです。
科学文献の抜粋の市場では、顧客（主に製薬会社）と請負業者の間の競争はほぼ同じです。 労働者科学者にとって最も深刻な競争相手は、フィリピン、東ヨーロッパおよびインドの専門家です。
専門的な教育なしにそのような仕事に対処することは不可能です。 非生物学者は、方法論の観点から生物学的研究を理解しません。何が行われているのか、なぜ、結果が言っているのか。 さらに、特定の科学内での専門化が重要です。たとえば、生理学者は論文から遺伝学に関するデータを抽出することはできません。逆もまた同様です。 そして、無機化学に関する記事を適切に読むように人に教えるには、3年かかります。
サンクトペテルブルクでは、EPAMは200以上の専門家を雇用し、科学論文を英語だけでなく、ドイツ語、中国語、日本語、その他の言語でも読んでいます。 科学者は、ヨーロッパのすべての言語の科学文献を理解する必要があるプロジェクトに取り組んだことがあります-そして、それらは20以上あります。
外国語で読める化学者または生物学者を見つけることは、特に英語でない場合は非常に困難です。 日本語でのプロジェクトが数年前にEPAMにやって来ましたが、作品はまぐれのせいで起きませんでした。ユニットでこの言語を読むことができる人を見つけました。
医学を作成するには、生物学、化学、薬理学が一緒に働きます。 生物学は基礎を提供します-体内のプロセスのメカニズムと、さまざまな物質がそれらにどのように影響するかを探ります。 化学は、最小限の副作用で体に適切に作用できる構造を探しています。 薬理学は彼らの知識を利用して-動物の研究を行い、そして-人の研究を行います。
それはすべて、トレンドのある化学的および生物学的研究から始まります。 抗生物質、抗腫瘍薬、神経系の病気の薬、行動障害が現在標的にされています。 細胞への薬物の送達を改善し、その有効性を高めるために、膜輸送構造と細胞受容体が調べられます。 別の傾向は、植物の研究です。 現代の化学では、植物抽出物を分子に分解し、それぞれが体のさまざまな細胞にどのように影響するかを調べることができます。 特定の物質が、たとえば炎症に対して有効であることがわかった場合、植物からそれを分離し、新薬の基礎として使用できます。
科学的手法が開発され、技術が改善され、化学と生物学の大きな機会が開かれています。 20年前でさえ、顕微鏡は組織レベルでのみ身体への薬物効果を研究することを可能にし、現在は分子レベルで研究が行われています。 たとえば、細胞の輸送チャネルに影響を与える薬物を作成するなど、より微妙に身体に影響を与える機会がありました。 薬はそれを開いて活性物質を細胞に送達するか、または閉じて有害な構造物を内部に入れないようにすることができます。 最新の薬物の助けを借りて、DNAの特定のセクションを「オン」および「オフ」にすることもできます。
これはすべて、とりわけ科学論文を扱うextertersのおかげで可能になりました。 この作業は複雑で日常的であり、疑問が生じます。自動化できますか？ 短い答え：部分的に。
EPAMでは、彼らは化学者のためのオンラインツールを開発しました。 その目的は、科学者に取って代わることではなく、科学者を日常業務から解放することです。 このアプリケーションは、特定のタスクに関連のない記事を関連記事から分離し、関連記事の必要な情報を決定し、必要な化学情報を自動的に抽出し、PDF文書のエラーとタイプミスを修正し、化学構造を光学的に認識します。 このプロジェクトは、機械学習技術の使用に基づいていました。 EPAMの専門家は、テキストの化学的事実を探して強調するアルゴリズムを開発しました。 それらは、特定の環境および標準形式で適切に見つけることができます（たとえば、融点は常に数値または数値範囲で示されます）。 ただし、アプリケーションは常に複雑な事実を見つけることができるわけではありません。生きている人々は特定のサンプルに頼ることなく記事を書きます。
すべては、EPAMの機能を支援するために作成された辞書から始まりました。 科学者は必ずしも記事で網羅的な情報を見つけるとは限らず、顧客によって規制された情報源からの事実で補足することを余儀なくされます（以前はこれらは書籍やスキャンでした） それらは共通のデータベースに結合され、その上で便利な検索を行い、エクセプターに必要な別の機能を追加しました-結果は辞書でした。 すでに彼だけで、記事の20％の処理を10倍に加速しました。
辞書のユーザーの1人が統計を共有しました。 以前は、200の化合物を含む記事の処理に5日かかりましたが、今回の辞書では4時間に短縮されました。
ライフサイエンスには、平均年齢が他の従業員よりも高い人がたくさんいます。 60または70を超えるものがあり、一見すると彼らの仕事は退屈に思えるかもしれません。 しかし、科学研究の結果を分類する専門家のおかげで、新薬、予防接種、免疫刺激薬が登場します。 そして、これは、それが全世界を救わなければ、多くの人々に長生きする機会を与えます。