KNIME в фармацевтических исследованиях можно использовать для автоматизации анализа биомедицинских данных. 15 Вот некоторые способы:

• Вычислительный конвейер перепрофилирования лекарств. 1 Он включает загрузку данных через веб-сервисы, обработку, обнаружение обогащённых структурных паттернов, а также поиск по субструктуре в DrugBank и наборе данных о противовирусных препаратах. 1 Цель — выявить интересные соединения для дальнейших исследований. 1
• Получение причинно-следственных взаимодействий лекарств и белков. 2 По собранным данным можно построить сети для визуализации и интерпретации связей. 2 В последней части рабочего процесса проводится топологический тест обогащения для выявления релевантных путей и процессов, связанных с поданными данными. 2
• Идентификация растительных молекул, структурно похожих на активные фармацевтические вещества. 4 Для этого в KNIME объединили подход QSAR с машинным обучением и применили его к данным из базы ChEMBL. 4

KNIME предоставляет интегрированное решение для требований к анализу данных на всём конвейере разработки лекарств через визуальную сборку рабочих процессов с данными из обширного репозитория инструментов. 5