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薬物動態・安全性研究


課題
33

人工知能(AI)を用いたオミクスデータ解析手法の改善

Improvement of Omics analysis using artificial intelligence

 

分析技術の発展に伴い良質かつ莫大なマルチオミクスデータや画像データ取得が可能になってきている。一方、得られたオミクスデータの解析には、ヒトによる解釈が必要なケースが多く、意味のある新規のターゲットやバイオマーカーを抽出するには、非常に労力がかかっている。これらを解決するためのAI手法を幅広く募集する。



課題
34

パターン認識と機械学習による薬物応答・疾病状態の評価

Platform using pattern recognition and machine learning for evaluation of drug response and disease status

 

薬物応答や疾患状態の評価に使用可能な多変量データのパターン認識と機械学習に基づく分析方法(例えばケミカルノーズプラットフォームなど)を募集する。抗体やアプタマーを使用する従来の特異性ベース(特定のanalyteベース)の方法とは異なり、標的分析物が特定されていない場合でも、細胞集団に対する薬物応答、疾患状態などのイベントや表現型を区別できる分析・解析方法を募集する。



課題
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非低分子モダリティの中枢デリバリーを可能とする新規薬物送達システム(DDS)ならびにヒト予測プラットフォームの構築

New drug delivery system and/or human prediction platform for brain targeting of non-small molecule modalities

 

中枢疾患に対する非低分子モダリティ薬剤への期待は大きい。一方で、血液脳関門(BBB)による限定的な薬剤移行が課題となっている。従来法では非侵襲的な中枢移行が困難とされてきたモダリティに対して、新規薬物送達システムの方法を募集する。また、様々なモダリティ薬剤の中枢移行性に関するヒト予測を可能とするトランスレーショナルリサーチプラットフォームを募集する。



課題
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低侵襲的サンプルを用いた中枢神経系安全性バイオマーカー探索

Development of central nervous system-related safety biomarkers using less invasive samples

 

医薬品では、痙攣や神経変性などの中枢神経系へのadverse eventが生じることがある。しかしながら、これらを投薬中に非侵襲的な手法を用いて予測/評価する方法は少ない。そこで本課題では、毛根細胞や汗など低侵襲に採取可能な手法を用いた新規安全性バイオマーカーのアイディアを募集する。



課題
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動物において病態や薬剤の毒性を評価可能な新規デバイス、ソフトウェア又は実験手法

Novel devices, software or methods to evaluate pathological conditions or drug toxicities in animals

 

近年、ヒトの生体パラメータを取得するための様々なデジタルソリューションが生み出されてきている。一方で、動物における生体パラメータの測定手法は限定的である。本課題では実験動物(ラット・マウス・イヌ・サル等)における病態や薬剤の毒性を評価するために、生体パラメータ(例えば血圧・血液パラメータ・情動及び行動解析等)を取得・解析できるデバイス、ソフトウェアあるいは実験手法を募集する。ヒトで実用されているがメカニズムが十分検討されていないデバイス等の動物を用いたメカニズム検討も本課題の対象となる。



他の研究課題


応募方法

下記の1~3の手順に従って、ご応募ください。

 

  1. 下記の研究計画書をダウンロードし、非機密の情報に基づき、研究計画書に必要事項をご記入ください。
  2. 下の「COCKPI-T® Fundingに応募する」ボタンをクリックしてください。
    ※「応募のために同意いただく事項」の内容をご確認の上、「同意する」ボタンをクリックしてください。
  3.  応募フォームに必要事項を入力し、1.で作成した研究計画書を添付の上、入力内容に誤りがないことをご確認いただき、「送信」ボタンをクリックしてご応募ください。
    ※応募フォームにご入力いただいたメールアドレスに、COCKPI-T® Funding事務局から応募受付確認メールをお送りします。

 

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