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Gilead Sciences社、Genedata Profilerを導入:創薬研究のデータサイエンスイノベーションを促進

GenedataプラットフォームがGilead Science社研究部門のデータサイエンス力を強化し、革新的な医薬品の研究パイプライン創出を加速

July 20, 2023
Basel, Switzerland

スイス・バーゼル、2023年7月20日-Genedataはこの日、カリフォルニアの先進的バイオファーマ企業 Gilead Sciences社とライセンス契約を締結し、マルチオミクスデータを駆使して複数適応症を持つ革新的な医薬品の創出を進める同社の取り組みをサポートすることを発表しました。本契約には、専門領域に特化した最先端のデータ統合・解析プラットフォームであるGenedata Profiler®のソフトウェアライセンスと、Gilead Sciences社の既存ITインフラへの同ソリューションの導入と統合をサポートするサイエンティフィックコンサルティングサービスが含まれています。

Gilead Sciences社 Research Data Sciences Executive DirectorのLi Li氏は次のようにコメントしています。「当社では、生命を脅かす疾患に苦しむ方々のために革新的な医薬品を創出すべく、日々取り組んでいます。Genedata Profilerを活用することで、大規模なマルチモーダルデータセットの統合および解析の能力が強化され、次世代医薬品の創薬研究を加速させることができます。」

包括的なデジタルソリューションであるGenedata Profilerは、バイオファーマ企業の創薬研究およびトランスレーショナルリサーチにおいて、膨大なデータの活用と情報に裏付けられた意思決定を可能にし、より効果的な標的治療法の開発をサポートします。次世代シーケンス(NGS)やその他の高次元データから特定の疾患に関連する複雑なパターンを解読するデータサイエンティストを支援し、創薬標的の同定と評価、あるいは種々の適応症に対するバイオマーカー研究を促進します。

Genedata Profilerの主なメリットは以下の通りです。

  • データの一元管理による、過去および現在進行中の実験から得られる多種多様なマルチオミクスデータへのセルフサービスアクセス
  • カスタマイズ可能な自動ワークフローによる、膨大な高次元データの処理、統合、提示、解析の効率化
  • 高度かつ直感的な解析・可視化メソッドによる、新たな科学的洞察の導出
  • きめ細やかなアクセス制御が可能な効率的データ共有ツールによる、組織内外のシームレスかつセキュアなコラボレーション

また、ソフトウェアに加え、Genedataは、サイエンス分野の専門知識とデジタルトランスフォーメーション(DX)を通じ、バイオ医薬品業界における研究成果の生産性と質の向上をサポートし続けてきた26年の経験に基づくサービスを提供しています。

Genedata CEO Othmar Pfannesは次のようにコメントしています。「Genedata ProfilerプラットフォームのカスタマーコミュニティーにGilead Sciences社が加わったことを大変嬉しく思います。Genedata Profilerは、バイオファーマ企業が可能な限り効率的にプレシジョンメディシンを創出するための重要な要件である、研究開発データへのアクセスの民主化、種々の目的に合わせた解析機能、膨大かつ複雑なデータの取り扱いの自動化を実現します。」

About Gilead Sciences

Gilead Sciences, Inc. is a biopharmaceutical company that has pursued and achieved breakthroughs in medicine for more than three decades, with the goal of creating a healthier world for all people. The company is committed to advancing innovative medicines to prevent and treat life-threatening diseases, including HIV, viral hepatitis, COVID-19, and cancer. Gilead operates in more than 35 countries worldwide, with headquarters in Foster City, California.
www.gilead.com
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Genedata Profilerを活用することで、大規模なマルチモーダルデータセットの統合および解析の能力が強化され、次世代医薬品の創薬研究を加速させることができます。

Li Li
Executive Director, Research Data Sciences