Deep Origin

主な特徴

• 早期の標的評価とリスク特定

  プログラム予算を投じる前に、効果と毒性のリスクを特定し、不適切な標的を早期に排除します。

• 物理ベースの分子設計

  メディシナルケミストが実験に着手する前に、物理ベースのフィルタリングにより最適な分子を特定し合成プロセスを効率化します。

• 多角的パラメータによる候補選択

  直感ではなく多角的なパラメータに基づいて候補を評価し、臨床試験を乗り越える可能性の高い医薬品候補を選び出します。

• プログラムの再設計と救済

  毒性シグナルが検出された場合でも、プログラムを再設計して先行投資を無駄にすることなく救済します。

• 予測的患者層別化による試験デザイン

  応答性の高い患者サブポピュレーションを予測し、第II相臨床試験の成功確率を向上させるための試験デザインを支援します。

• 広範なスケールと説明可能性

  量子から細胞レベルまでの広範なカバレッジと、物理学に基づいた説明可能性を兼ね備え、これまでにない洞察を提供します。

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