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2022年3月10日 (木)
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AI駆使型の創薬プラットフォームにより、新規経路の新しい探索法と、診療の場で医薬品がより奏功する可能性がある患者の特定に向けた前進が実現

前臨床データは、GTAEXS-617を含め最適な特性を持つ分子を迅速に発見するエクセンシアのAI駆使型設計の潜在的利点を浮き彫りに

英オックスフォード--(BUSINESS WIRE)--(ビジネスワイヤ) -- エクセンシア(Nasdaq: EXAI)は本日、来る2022年4月8~13日にルイジアナ州ニューオーリンズのアーネスト・N・モリアル・コンベンションセンターで開催される2022年米国がん学会(AACR)総会で、ポスター発表用のアブストラクト3件が受理されたと発表しました。

エクセンシアの創立者で最高経営責任者(CEO)のアンドリュー・ホプキンス博士(DPhil.)は、次のように述べています。「AACRで大きく取り上げるアブストラクトは、AIと疾患関連モデルを組み合わせて治療や患者選択の指針を与え、臨床転帰および患者転帰を改善する当社の機能的な精密腫瘍学ツールの可能性を示しています。当社は一貫してより優れた分子を提供し、臨床的成功の可能性が最も高い有望な治療資産を見極める活動を続けていますが、これらのデータは当社パイプラインの素晴らしい可能性を示すとともに、橋渡し研究を行う当社の能力と、AI駆使型創薬プラットフォームの有効性を確認するものであると確信しています。」


ポスター発表用に受理されたアブストラクト:

表題:アデノシン拮抗薬に対する患者反応の深層学習による強化
セッション名:免疫調整剤および介入策
アブストラクト番号:#4150
日時:4月13日(水曜)中部標準時午前9時00分~午後0時30分

創薬を成功させる際、前臨床データの臨床現場への橋渡しに常に不十分さが存在していました。本研究で研究者らは、エクセンシアのAI駆使型プラットフォームを活用し、新薬候補の臨床試験に指針を与え、情報提供を改善できる患者遺伝子シグネチャーを開発しました。深層学習を用いた画像解析により、研究者らはA2aR標的療法の臨床的成功の可能性を高めるべく、アデノシン誘導性の腫瘍保護的免疫抑制のバイオマーカーを発見するための活動を行っています。さらに、エクセンシアは患者の試料や、ベースラインおよび治療状態のトランスクリプトミクスを活用することで、患者の遺伝子シグネチャーをモデル化し機能的に検証し、抗がん免疫活性とEXS-21546によるアデノシンシグナリング阻害の関連性をマッピングすることができました。EXS-21546は、エッセンシアの臨床段階のA2a拮抗薬で、アデノシンシグネチャーが高発現であるがんの治療薬として開発が進行中です。これらの有望なデータは、EXS-21546の今後の試験で、患者の遺伝子シグネチャーの層別化を実施し、A2aR標的療法に最適な反応を示す患者を特定できる可能性を示しています。

表題: GTAEXS-617(CDK7選択的高活性阻害剤)のAI駆使型創薬およびプロファイリング
セッション名:新登場の抗がん剤
アブストラクト番号:#3930
日時:4月13日(水曜)中部標準時午前9時00分~午後0時30分

これまでCDK7阻害は、インビトロおよびインビボでがん細胞の増殖能力を著しく制限することが示されている有効な標的でしたが、開発候補の副作用プロファイルが原因で取り組みが困難となっていました。共有結合の作用機序や経口吸収性の悪さがその原因である可能性があります。エクセンシアは、AIモデルと能動学習を活用することで、経口投与可能で、高活性かつ選択的な低分子CDK7拮抗薬であるGTAEXS-617を設計することができました。本薬は現在、卵巣がんや乳がんなどの転写依存性のがんに対する治療薬としてIND承認取得のための試験が進行中です。前臨床データで本薬は、高悪性度漿液性卵巣がん(HGSOC)およびトリプルネガティブ乳がん(TNBC)のインビトロモデルで強力な抗増殖活性を示し、HGSOCおよびTNBCの異種移植腫瘍を持つマウスで強力な抗腫瘍活性を示し、腫瘍を完全に退縮させることが示されています。研究者らは、エクセンシアの精密腫瘍学プラットフォームを活用し、初発卵巣がん患者の試料に対する本薬の影響を追究しました。プラットフォーム上では、患者試料の反応に関し2つのグループが形成され始め、研究者らはこの現象を引き続き追究し、CDK7阻害により反応しやすい患者を選別するバイオマーカーを明らかにすることを目指しています。AI駆使型のプラットフォームは、排出毒性および消化管毒性を含め、CDK7阻害剤を設計する上で大きな懸念とされてきた事項を改善することができました。

表題:初発患者試料の深層学習補助ハイコンテントアナリシスによりALK阻害を卵巣がんのサブセットにおける新規作用機序と確認
セッション名:創薬のための新技術
アブストラクト番号:#1893
日時:4月11日(月曜)中部標準時午後1時30分~午後5時00分

多種多様な疾患で標的治療が患者に必要とされていますが、前臨床の創薬は多くの場合、ヒト疾患との関連性が低く、ヒト生物学の微小環境や不均質性を欠くマウスモデルで実施されています。本研究は、ヒト疾患に関連する患者組織モデルを使用して新しい標的や標的経路を特定するエクセンシアの精密医療プラットフォームの可能性を浮き彫りにするもので、これらの標的は、標的探索の段階で臨床関連性を明らかにすることで、患者転帰を改善できる可能性を備えています。研究者らはハイコンテント顕微鏡を使用し、卵巣がん患者20人の悪性胸水と悪性腹水を、80種類以上の低分子化合物に照らして評価することで、卵巣がん患者試料のサブセットにおいて、未分化リンパ腫キナーゼ(ALK)を含む経路を潜在的な新規標的として特定することができました。これらの有望なデータは、卵巣がんにおける標的の全体像と新規治療手法の開発の可能性に対する理解の深化に向け、ヒト疾患関連モデルと深層学習を使用して患者を中心に据えた医薬品開発のためのさらなる研究の実施を支持するものです。

エクセンシアについて

エクセンシアはAIを駆使した製薬技術企業として、最も迅速かつ効果的な方法で最善の医薬品を発見・設計・開発することに傾倒しています。エクセンシアは、史上初の機能的な精密腫瘍学プラットフォームを開発して、治療法の選択を導き、前向き介入臨床研究で患者の転帰を改善することに成功するとともに、AI設計の低分子を臨床環境に進めました。当社の社内および提携プログラムのパイプラインは、科学的概念を精密設計された治療薬候補に迅速に転換する当社の能力を示しており、25件以上のプロジェクトが進行中です。より良い医薬品をより早く設計することで、科学の最良のアイデアを患者にとって最良の医薬品にすることができると信じています。

エクセンシアはオックスフォード、ウィーン、ダンディー、ボストン、マイアミ、ケンブリッジ(英国)、大阪に事業所を持っています。詳細情報についてはhttps://www.exscientia.aiをご覧いただくか、ツイッター(@exscientiaAI)で当社をフォローしてください。

将来見通しに関する記述

本プレスリリースには、1995年米国民事証券訴訟改革法の「セーフハーバー」条項の意味における一定の「将来見通しに関する記述」が含まれています。これらには、候補分子の開発の進捗に関するエクセンシアの期待、エクセンシアの製品候補の前臨床試験および臨床試験の時期および進捗ならびに報告データ、当社の精密医療プラットフォームおよびAI駆使型創薬プラットフォームに関するエッセンシアの期待に関する記述が含まれます。「予想する」、「考える」、「期待する」、「意図する」、「計画する」、「見込む」、「将来」などの単語や類似の表現は、将来見通しに関する記述であることを示す意図があります。これらの将来見通しに関する記述は、将来の結果や状況を予測する際につきものの不確実性を伴うものであり、それら不確実性には、エクセンシアの製品開発努力の範囲・進捗・拡大、エクセンシアおよびそのパートナーの臨床試験の開始・範囲・進捗とその費用への影響、臨床・科学・規制・技術における進展、ヒト治療薬として安全で有効な製品候補の発見・開発・商品化のプロセスおよびそのような製品候補に関する事業構築の努力に固有の不確実性が含まれます。上述のAI支援精密医療プラットフォームが、末期血液がん患者を含む個々の患者にとって、どの治療が最も効果的であるかの提案に成功することを保証するものではありません。個々の患者に標的療法を適合させるプラットフォームの成功は、多くの要因の影響を受けるものであり、その多くは生存可能な細胞を採取する医療提供者の能力および前治療のおかげで奏功する患者の能力など(これらに限定されない)、エクセンシアの管理を超えます。エクセンシアは、新しい情報、将来の出来事、その他の結果にかかわらず、法律で義務付けられている場合を除き、いずれの将来見通しに関する記述についても、公に更新または修正する義務を負いません。

本記者発表文の公式バージョンはオリジナル言語版です。翻訳言語版は、読者の便宜を図る目的で提供されたものであり、法的効力を持ちません。翻訳言語版を資料としてご利用になる際には、法的効力を有する唯一のバージョンであるオリジナル言語版と照らし合わせて頂くようお願い致します。


Contacts

Investors:
Sara Sherman
investors@exscientia.ai

Media:
Amanda Galgay
media@exscientia.ai

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