創薬初期プロセスでのComputational Toxicologyの活用
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- 原 秀人
- 武田薬品工業株式会社 薬剤安全性研究所
書誌事項
- タイトル別名
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- Application of computational toxicology at the early-stage of drug discovery
抄録
<p>医薬品開発を進める中で、非臨床および臨床試験において安全性の懸念からドロップアウトする化合物は依然多く存在する。したがって、医薬品開発の成功確率を上げるために、創薬の初期プロセスから安全性を念頭に置いた化合物評価や化合物デザインをすることがますます求められている。弊社においても、hERGを始めとするin vitro心毒性評価系や小スケールのin vitroオフターゲットパネル試験系を構築するなど、創薬初期プロセスから安全性を予測するためのin vitro評価スキームを構築し、これらにより蓄積された大量のスクリーニングデータを活用することで、大きく2種類のコンピュータを用いたデザイン支援を行っている。1つは機械学習を用いて構築した構造活性相関モデルの活用である。オフターゲット評価系の構造活性相関モデルでは8モデル中7モデルでROC曲線のAUCが0.85以上を示しており、高い予測性のもと大量の化合物構造を評価し合成化合物の優先順位付けに貢献している。もう1つはMatched Molecular Pair (MMP) 解析により抽出した構造変換ナレッジの活用である。ターゲットごとに数十個~数百個のMMPを取得しており、これをデータベースとして蓄積し、化合物最適化の過程でプロファイル改善を目指した化合物デザインを考える際に利用可能な情報を提供している。本講演では弊社内で実施したこれらの取り組みについて紹介したい。</p>
収録刊行物
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- 日本毒性学会学術年会
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日本毒性学会学術年会 48.1 (0), S19-5-, 2021
日本毒性学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390289011244392832
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- NII論文ID
- 130008073948
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- CiNii Articles
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可