バイオインフォマティクス

バイオインフォマティクス分析による候補治療薬の価値向上

最も適切な in silicoフレームワークを薬理データや過去のデータセットに適用して、以下のことを行います。

• バイオマーカー候補を早期に特定することで、 臨床開発の成功確率の向上
• ターゲット遺伝子発現やt検定/ANOVA分析にとどまらず、最も適切なモデルを選択することによる研究デザインと分析の向上
• 相乗的、拮抗的および相加的効果の決定することによる、併用療法の効果 解析

信頼度の高い且つ判断しやすいデータ取得のための In Silicoモデリングにおける専門性

当社のバイオインフォマティクス技術チームは、化合物の臨床試験での成功率を向上させる実績があります。治療候補に対する重要な生物学的知見を得るための創薬プロジェクトに、高度な統計情報を付与します。

バイオマーカーの発見および検証

• 使いやすい自動バイオマーカー発見ツールの活用により、in vitroの薬理の生データより合理的にバイオマーカーを同定
• ハイスループット細胞株スクリーニング（OmniScreen ™) 解析による潜在的な予測バイオマーカー探索
• マウス臨床試験（MCT) のデータを分析することにより、単純な有効性指標やエンドポイントに基づく分析に加え、より適切な患者の層別化
• 臨床試験結果の複数回解釈し、過去に成功しなかった薬物の再評価

線形混合モデルは、セツキシマブの治療有効性予測におけるトップ遺伝子としてEGFRを同定

Guo et al. BMC Cancer (2019) 19:718

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先端的な研究設計、分析、およびモデル選択

• ターゲット遺伝子およびタンパク質発現に関与する、すべてのカノニカル経路および関連する反応経路の活性を定量することによる精度向上
• 標的遺伝子発現を患者の臨床情報や公的データベースと関連づけることにより信頼性を向上
• 当社の公開統計的フレームワーク通じてMCT試験デザインの最適化
• 過去のデータの実証分析や高度な統計学を駆使して、新薬開発のための情報収集を強化

標準治療データセットに基づく例示的な統計的出力曲線 (power curve)

Guo et al. BMC Cancer (2019) 19:718

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併用効果分析

• CrownSyn™とin vitro または ex vivo での化合物の併用効果の視覚化と解析

併用効果評価のための3D応答局面プロット

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その他、ゲノムプロファイリング、NGSデータの分析・転送、ソフトウェアライセンスなどのサービスも利用可能です。