オンデマンドウェビナー、マウス臨床試験による臨床反応の予測

臨床試験で失敗するがん治療薬候補の最大50%は、有効性の欠如によるものです。臨床的成功の確率を高めるには、反応する患者集団を特定し、最終的に臨床試験へ入る前により精度の高い情報に基づいた決定を下す必要があります。そのためには試験デザイン方法の改善と、より予測性の高いモデルが必要です。

今回、Sheng Guo博士は、技術講演シリーズ「がん治療薬開発のための生体内ソリューションとモデル」の一環として、マウス臨床試験（MCT）設計の基礎、薬効を最適に評価する方法などを解説します。

本ウェビナーでは以下の内容をご紹介します。

• MCTのニーズに最適なPDXモデルとPDXモデルあたりのマウス最適数を決定する方法
• 薬剤の有効性を定量化し評価する方法
• バイオマーカー発見のための試験デザインの活用方法

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プレゼンターについて

Sheng Guo, 博士, VP of Data Science & Bioinformatics

Sheng Guo博士は、2011年にCrown Bioscienceに入社し、当社のバイオインフォマティクス業務を推進し、現在はData Science & Bioinformatics担当副社長を務めています。それ以前は、SyngentaとBoehringer Ingelheim Pharmaceuticalsに勤務していました。腫瘍モデルのゲノム解析、前臨床統計、予測的バイオマーカー探索、NGSベースの製品設計、マルチオミクス解析、産業用ソフトウェア開発などに関する幅広い専門知識を有しております。ペンシルバニア大学でゲノムおよび計算生物学の博士号を、南開大学で生化学の学士号を取得しています。