探索からリード化合物の最適化、前臨床おける薬理・動態評価、臨床試験及び臨床治療まで現場にニーズに応じ適切なin silico方法論を用いて、研究開発の効率化に貢献します。以下は具体例です。

• 創薬の全てのプロセスにおいて、最新のin silico技術動向について調査し、独自の評価を盛り込んだ報告書を提出します。
• 遺伝子、タンパクの発現実験結果に基づき、データマイニングやバリデーション可能な System Biologyの手法を用いて、ターゲットの探索と検証にエビデンスを提示します。
• プロジェクトのラインに応じて、カスタマイズQSARによるADME/Toxicity予測を実施します。
• 動物in vitro-in vivoデータを用いて関連性を調べた上で、定量化バイオマーカーを確立し、メカニズムベースの予測モデルを構築します。そして、動物の予測モデルを参考にした、ヒトのin vitroデータからin vivoの代謝動態及び薬効(毒性)を予測することによって、Phase IのDose設定やDose Escalation計画に有用な情報を提供する。更に、Phase I, IIの結果を踏まえて前臨床の予測モデルを改良し、CTSによってPhase IIIのGo/No goに有力な参考根拠を提示します。

自社のリソースに即戦力をつけたいというニーズに対して、最新の話題を取込んだ教育プログラムを実施します(内容のカスタマイズが可能)。以下は具体例です。

• 薬物動態データ解析(古典PK/PDモデリング、PopulationPK解析）
• Ligan-Proteinドッキング理論と実践
• 臨床統計の基礎と実践(Rを用いて)
• 統計学習手法の活用（マイクロアレイデータ解析を用いて）