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GOSTAR™ Large Molecules

大きな分子、さらに大きなデータ

大分子の分子空間は理論的にはほぼ無限です。
プラス面としては、治療用ペプチド、オリゴヌクレオチド、抗体を設計する際に大きな自由度が得られます。一方で、改変分子の特許性を確保しながら、既存の情報を活用して構造生物学プログラムを進めるのは容易ではありません。

GOSTAR™ Large Molecules がその課題を解決します。
大分子領域において関心のある分野のデータを正確に提供することで、確信を持ったバイオ医薬開発の意思決定を可能にし、アルゴリズムを強化し、後期段階での高コストなリスクを回避することができます。

GOSTAR™ Large Molecules は、完全にカスタムキュレーションされたデータベースです。つまり、あなたの研究に本当に必要なデータだけを正確に入手できます。まるで、すべてのデータポイントが研究目的に直結するデータベースを手に入れるようなものです。

GOSTAR™ Large Molecules では、業界最高水準の品質管理プロセスをさらに進化させました。すべてのデータは手作業でキュレーションされ、QMS-ISO-9001:2015 認証を受けた三段階の品質管理を経ており、他にない精度を保証します。

抗体

関心のある抗体がモノクローナル抗体（mAb）、二重特異性抗体（BsAb）、あるいはフラグメント（Fab）であっても、GOSTAR™ は必要な治療用抗体データを迅速に、指定に合わせて提供します。配列、標的、薬物動態、熱安定性や等電点などの物理的特性に関するデータを入手できます。

オリゴヌクレオチド

ASO、RNAi（siRNAやmiRNA）、さらに DNAzyme や CpGオリゴデオキシヌクレオチド（CpG ODN）といったニッチな分子まで、幅広く検索可能です。どのモダリティがどの標的に用いられているのか、最も効果的な配列は何か、そして知的財産権を主張できる余地がどこにあるのかを明らかにします。

ペプチド

どのような活性を実現したいのか、標的は何か。ご要望をお知らせいただければ、ペプチド治療薬に関する課題に最も関連性の高いデータセットを発見し、キュレーションしてご提供します。標的が融合タンパク質、ホルモン、成長因子、サイトカイン、インターフェロン、その他いずれであっても、GOSTAR™ Large Molecules は競合状況を明確に把握し、新たな分子開発の機会を評価できるように支援します。

分子コードの解明：
抗体配列マイニングと標的親和性解析

クライアントは、創薬のプロセスに画期的な変革をもたらす人工知能（AI）創薬企業です。私たちは、丁寧に構造化され注釈付けされた抗体配列および標的親和性データの活用を支援しました。この支援により、堅牢な学習用データセットの構築が可能となりました。これらのデータセットは、AIや高度な機械学習アルゴリズムの学習基盤となり、個別化医療における高精度の実現を可能にします。

抗体親和性データを解析した結果、クライアントは主要な薬理作用を超えて多薬理作用（ポリファーマコロジー）を示す抗体を特定しました。この知見により、クライアントは承認済み抗体のリポジショニングを検討でき、その特性を活かして治療の可能性を拡大し、未充足の医療ニーズに応えることが可能となりました。