バイオインフォマティクス

創薬を加速させるための包括的なin silicoモデリング

バイオインフォマティクス分析を行うことで候補化合物の価値を高めてください

以下の目的のため、薬理データまたはヒストリカルデータセットに最も適切なin silico アプローチを適用してください。

  • バイオマーカー候補を早期に特定し、臨床における成功率を高める
  • 最も適切な前臨床モデルを選択し、ターゲット遺伝子の発現またはt検定/ 分散分析に限定せずに研究デザイン設計と分析を向上させる
  • 相乗効果、拮抗作用、相加効果を評価することにより、併用療法の利点を理解する

頑健かつ予測性が高いデータを得るための熟練したIn Silicoモデリング

当社のバイオインフォマティクスチームは十分な実績を有しており、お客様の候補化合物の臨床における成功率を高めます。高度な統計情報を医薬品開発プロジェクトに統合し、候補化合物に関する重要なバイオロジカルインサイトを得てください。以下の目的に本サービスをご利用ください。

バイオマーカー探索と検証

  • 当社のバイオマーカーを自動的に発見するツールを通じて、in vitro薬理学の生データからバイオマーカーを発見するプロセスを合理化する
  • ハイスループットの細胞株スクリーニング(OmniScreen)により、予測バイオマーカー候補を発見する
  • 「マウス臨床試験」データを単純な有効性指標及び評価項目に限定せずに分析することにより、患者の層別化を改善する
  • 臨床試験結果を再解釈することにより、成功に至らなかった化合物を救済する

線形混合モデルによりEGFRはセツキシマブの有効性を最も予測する遺伝子として特定された

(「マウス臨床試験」データ、Guo et al. BMC Cancer (2019) 19:718

研究デザイン、分析及びモデル選択

  • すべての標準的なパスウェイの活性化を定量解析し、腫瘍モデルにおけるターゲット遺伝子とタンパク質発現を相関させることにより、精度を向上させる
  • 標的遺伝子の発現を患者の臨床情報及び公開データベースに関連付けることにより、信頼性を高める
  • 論文化されている当社の統計フレームワークを用いて「マウス臨床試験」の研究デザインを最適化する
  • ヒストリカルデータと高度な統計の経験的分析により、医薬品開発に有用な情報を提供する

標準治療データセットに基づく検出力曲線の例

(「マウス臨床試験」データ、Guo et al. BMC Cancer (2019) 19:718

併用療法の有効性評価

  • CrownSyn を用いて、in vitroまたはex vivoで化合物の併用効果を視覚化し理解する

併用療法の有効性評価のための3D Response Surface Plotの例

その他の利用可能なサービスとして、ゲノムプロファイリング、NGSデータ分析及び転送及びソフトウェアライセンス使用が含まれます。