Translational Research. Iterative.
Leverage data from discovery, early and late stages of clinical development, as well as real-world environments. Integrate this data to extract knowledge for application across the entire drug life cycle to:
- Better characterize disease mechanisms
- Select compounds with the highest probability of success
- Understand the mechanism of action of drugs
- Evaluate drug safety
- Discover and validate biomarkers
- Decipher patient molecular variability
Together, these applications will reduce the attrition rate of your therapies in development and improve your chances of clinical success.
データに基づいたGo/No-Goの早期判断
研究パイプラインの刷新・拡張・多様化を進める上で、創薬研究、前臨床開発、あるいは治験フェーズ１・２終了時のマイルストーンは、プロジェクトに重大評価を下す上で有用な「ゲート」としての役割を果たします。
最善の判断を下すには、全てのデータを統括的に見る必要があります。薬物応答を探索する際、薬理作用を証明する際、あるいは薬効特性を理解し有効性・安全性を示す際、Genedata Profilerを利用すれば、全てのデータを一か所に集約し、FAIR（Findable=見つけられる、Accessible=アクセスできる、Interoperable=相互運用できる、Reusable=再利用できる）かつセキュアに管理可能です。
治験を成功へ導き、患者の命を救う医薬品をより早く提供するため、データに基づいたGo/No Goの早期判断を進めましょう。
マルチオミクス、利用価値の最大化
ハイスループット技術は医学研究に革命を起こしてきました。現在では、変異や染色体異常、遺伝子発現レベルの検出を目的に、多くの方がゲノミクスやトランスクリプトミクスのプロジェクトを進めているでしょう。あるいは、注視する患者コホート群のDNAメチル化やヒストンアセチル化などのエピゲノム変化を調査している方もいるかもしれません。
次世代シーケンス（NGS）、免疫組織化学（IHC）、マイクロアレイ、質量分析（MS）、その他オミック技術を使ったトランスクリプトミクス・プロテオミクス・エピゲノミクス・メタボロミクス・マイクロバイオミクスなど、手法は多岐にわたりますが、Genedata Profilerはこれら全てに対応しています。マルチオミクスデータはあなたの研究を劇的に進める可能性を秘めています。臨床データとセキュアに統合し、その価値を最大まで高めましょう。
“ 動画：Genedata Profilerによる治療薬レスポンダー群の同定 ”
