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Derek Nexus

知識ベース毒性予測機能(40 種以上の毒性エンドポイントに対応)

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 モジュールにより、変異原性、肝毒性、心毒性を含む 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予測が可能となります。


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 モジュールは、 StarDrop のインタラクティブな設計と動的リンクしており、毒性リスクを軽減させるための戦略的な修正結果を、迅速に確認することが可能です。

開発方針決定のための協力

毒性予測結果の簡便なレポートにより、化学者と毒物学専門家が、潜在的問題の妥当性を解説したり理解するために協力しやすくなります。毒性予測は、 StarDrop の Probabilistic Scoring 機能 (各物性に対する適切な重みを設定) に追加可能であり、 hit-to-lead やリード最適化過程において、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可能となります。その結果、創薬プロセスの過程において、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。

文献情報:“Addressing Toxicity Risk when Designing and Selecting Compounds in Early Drug Discovery”