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“最先端技術の活用”
堅牢で拡張性の高いインフラ 

ユーザー

今日のバイオ医薬品研究開発業界において、データは最も重要な資産であり、組織はデータ駆動型のオペレーションをますます採用するようになっています。電子実験ノート(ELN)や ラボラトリー情報管理システム(LIMS)などの従来のシステムでは、モダリティの複雑化や研究開発の更なる自動化に対応することができません。大規模かつ複雑な研究開発業務全体を効率化するためには、柔軟で拡張性が高く、統合可能なソリューションが必要とされています。また、IT環境を統合し、新しい研究開発ワークフローや技術の採用に合わせて進化できる、堅牢で拡張性のあるデジタルプラットフォームとしての機能も必要とされています。

このような課題には、Genedataソリューションが最適です。

即時利用可能

Genedataによる迅速な導入は、業界におけるデファクトスタンダードとなっています。反復的な研究業務毎に設計されたGenedataの導入展開プロセスは、大規模なグローバル企業における導入展開であっても、容易かつ明瞭に進めることができます。グローバルな製薬企業、バイオテクノロジー企業、CRO、CDMOなど、100以上の組織にてスムーズに導入展開が実施され、ビジネスリスクを最小限に抑え、ユーザーの円滑利用開始を保証し、本番環境への迅速な移行を可能にしてきました。組織毎に専門の導入支援チームが導入準備、設定、統合、また必要に応じたトレーニングやカスタマイズを担当します。

オープンかつ高い拡張性

Genedataプラットフォームはオープンソフトウェアアーキテクチャに基づいているため、組織毎の独自のワークフロー合わせて容易に設定・カスタマイズし、既存のIT環境と統合することができます。その柔軟性によって、組織毎の独自の分子フォーマット、新しいアッセイタイプ、特定の命名法、あるいはカスタムファージスクリーニングライブラリといった独自の技術など、様々な研究開発プロセスに対応可能です。設定がブラックボックス化  されていないため、アクセス制限や権限設定、ワークフローの変更・拡張・再設定、新しい分析機器の登録など、細かいプログラミング無しで簡単に設定できます。また、オープンAPIとRESTfulウェブサービスによって、Genedataプラットフォームを組織毎の既存IT環境へ容易に組み込み、統合し、シームレスなユーザー体験を生み出しています。

ビッグデータ、機械学習、AIの活用

研究開発データの爆発的な増加により、これまで以上に人工知能(AI)・機械学習(ML)技術が必要とされています。Genedataプラットフォームは、堅実で包括的なML/AIアプローチのために設計されており、ビッグデータを体系的にマイニングして活用することで、研究開発におけるボトルネックの緩和と複雑な研究開発プロセスの簡素化を実現し、より効果的な医薬品をより早く開発できるよう支援します。この分野のパイオニアであるGenedataは、デジタルパソロジー、高分子の物理化学的特性の予測、ハイコンテントスクリーニングなど、AIを活用した数多くの成功事例をもとに権威あるAI/ML賞を受賞し、ユーザー企業へ大きな利益をもたらしてきました。これからも、バイオ医薬品の研究開発やトランスレーショナルサイエンスにおける現在と未来の課題を解決するため、AI/MLプラットフォームの開発を続けていきます。

Our Customer Stories

Bayer

初の商用データ管理ソリューション

"Genedataとのバイオロジクスデータプラットフォームの共同開発は大変順調です。このような商用データ管理ソリューションは、タンパク質治療薬の分野には全くありませんでした。"

Kymab

柔軟なビジネスモデルで中小企業も活用可能

"Genedataの柔軟なビジネスモデルのおかげで、当社のような規模の会社に適した条件でGenedataのユニークな技術を活用することができます。"

UCB

一元的なレジストリ&データ管理プラットフォーム

"Genedataは、既存の研究インITフォマティクス 環境とシームレスに連携でき、自動化・標準化・統合によってプロセス全体をサポートします。"

Pfizer

柔軟なアーキテクチャでカスタマイズを可能に

“Genedata Biologicsを選んだ理由の一つは、単一のプラットフォームでプロセス全体に対応できるためです。当社の要件は、ファイザーの持つ高分子プロセスやテクノロジーといった多様な要素を一つの統合されたシステムでサポートすることだったんです。”

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