製品ライフサイクルマネジメント戦略に合わせた適応症探索 ～人が思いも寄らない新規適応症を見つけ出すDDAIF～

FRONTEOの独自開発した自然言語処理AI「KIBIT」は、事象を連続的に繋げて導く、従来型の連続的な発見とは異なり、文献に記載のない関連性であっても予測し見つけ出す、「非連続的な発見」を可能とするAIエンジンです。このKIBITをベースに、新規性の高い標的探索、Drug Repositioningに対するソリューションとして「Drug Discovery AI Factory（DDAIF）」を展開しています。本セミナーではDDAIFの応用として、「製品ライフサイクルマネジメント戦略に合わせた適応症探索」を行うケースについて紹介いたします。

新薬開発の長期化・高コスト化、ジェネリック医薬品のシェア拡大が進む中、既存の自社医薬品の適応症拡大や剤形追加、用法・用量の改善などによって製品価値を高め、製品の寿命を伸ばすLCM（ライフサイクルマネジメント）戦略は、製薬企業にとってますます重要となっています。中でも、ドラックリポジショニングによる適応症の拡大は、用途特許を取得することで独占的に販売する期間を延長（または新規に獲得）できることから、特に有望かつ現実的なアプローチのひとつとされています。DDAIFのケイパビリティを活用することで、既存製品が作用する標的やその機序から、アンバイアスかつ網羅的に解析を行い、人が思いもよらない新規適応症候補を見つけ出すことができます。これまでの同様のプロジェクトでも、プロジェクトの成果として絞り込まれた複数の疾患で、その後のウェット実験でポジティブな結果が得られるケースが増えてきています。

なぜDDAIFが製品ライフサイクルマネジメント戦略に最適な選択肢であるか？そして実際にどのような解析アプローチで適応症を探索していくのか？当創薬支援技術/サービスのスペシャリストである中園より詳しくご紹介いたします。