治療法の変革-創薬における作用機序に基づくアプローチ

データ駆動型・メカニズム駆動型創薬フレームワーク

データ駆動型戦略は創薬を変革し、開発期間の短縮と承認成功率の向上を実現しています。この核心となるのが、確固たる生物学的知見に基づくメカニズム駆動型創薬（MoA-driven Drug Discovery）です。

本ウェビナーでは、インシリコ解析を統合した独自のフレームワークを紹介し、創薬プロセスにおける以下の3つの主要な応用分野における具体的な活用事例を実証します。

 

MoA駆動型創薬の3大応用分野

  1. 標的優先順位付け (Target Prioritization)：

    • 疾患生物学における標的の役割と薬剤のMoAを深く理解し、遺伝子シグネチャやネットワーク解析を用いて有力な標的を特定します。

  2. ドラッグリパーパシング（Drug Repurposing）：

    • 遺伝子発現、疾患類似性、インタラクトームデータを統合し、既存薬と疾患病態を結びつける機序的介入を特定します。

  3. 適応症拡大（Indication Expansion）：

    • 薬剤のMoAと推定標的をマッピングし、経路ベースのクラスタリングを通じて新たな疾患コンテキストへの適用可能性を解明します。

このフレームワークにより、生物学的関連性を高め、開発リスクを低減し、実行可能な薬剤-標的-疾患仮説を効率的に生成する方法を解説します。

 

講演者

Uzma Saeed, Ph. D, Associate Director, Group Head Biology, Excelra

分子神経科学を基盤に14年以上の創薬経験（CNS、炎症、腫瘍・免疫腫瘍）を有し、現在はExcelraにてデータ駆動・AI創薬に取り組んでいます。

Excelraの受託サービスについて

Excelraは、本研究を受託サービスとして提供しております。研究成果に対する権利はすべてお客様のものとなります。

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