Derek Nexus モジュール

毒性エンドポイントに対応する知識ベースの予測

StarDrop の Derek Nexus モジュールは、世界トップレベル技術を有する Lhasa の知識ベースによる主要な毒性の予測機能を提供します。本機能は、hit-to-lead やリード最適化過程における、安全かつ効果的な薬品デザインを支援します。

薬剤候補の毒性は、前臨床および臨床開発過程における、後期段階での高価な失敗の主な原因となります。StarDrop の Derek Nexus モジュールは、世界トップレベル技術を有する Lhasa の知識ベースによる主要な毒性の予測機能を提供します。 Derek は、公開データおよび提供されたデータ (非公開) を利用し、構造と毒性との関係を検出し、ターゲット化合物が毒性を有する可能性をアラートとして表示します。 Derek Nexus モジュールは、変異原性、肝毒性、心毒性など 40 以上の評価項目について、ターゲット化合物が毒性を有する可能性を予測します。

問題回避のための分子再設計

StarDrop の Glowing Molecule 機能とのシームレスな連動により、アラートの引き金となる化合物領域がハイライトされ、どの部位を修正すれば問題回避可能かを示唆します。 Derek Nexus モデルは、StarDrop のインタラクティブな設計と動的リンクしており、毒性リスクを減らすための戦略を模索する際に、即座にフィードバックを生成します。

開発方針決定のためのコラボレーション

使いやすいレポートにより、化学者と専門の毒物学者が協力して、潜在的問題の妥当性を解説したり理解することが容易になります。StarDrop の確率的スコアリングでは、毒性予測に適切な重み付けを行うことで、hit-to-lead やリード最適化において、成功率、安全性、有効性の保持と毒性リスクの軽減を、直感的にバランスをとりながら評価することができます。その結果、創薬プロセスにおける化合物の優先順位付けを効果的かつ迅速に決定することが可能となります。