プラットフォーム技術研究

課題14

リアルワールドデータを用いた中枢疾患におけるアンメットメディカルニーズ探索および患者層別化研究
Discovery of unmet medical needs and patient sub-population using Real World Data

市販後有効な薬を患者に届け続けるために、条件を付けず収集されたリアルワールドデータを解析し、真の患者の情報を得ることが重要である。近年、バイオバンク、ソーシャルネットワーク、電子カルテデータなどが収集整理されつつあるが、薬剤開発に十分に活かし切れていない。このようなデータから中枢疾患横断的にアンメットメディカルニーズや特徴的な患者層を見出すアイデア、方法を募集したい。また、独自の患者データを提供いただき、弊社データサイエンティストが解析する機会も必要に応じて提供したい。(「神経・精神研究」にも含まれています)



課題15

中枢性疾患に対する核酸医薬研究に適用可能な新規技術プラットフォームの創出
Research on the development of new technology platform for the application of oligonucleotide therapeutics to disorders related to central nervous system

近年、中枢性疾患に対して、創薬ターゲットに対するASOやsiRNAといった核酸医薬を用いたアプローチに期待が高まっている。一方、技術的課題として、高活性かつ安全性の高い配列のデザイン、標的細胞への効率的なデリバリー技術、あるいはそれらを検証する評価系に課題がある。中枢性疾患に対する核酸医薬に適用可能な新規技術プラットフォームの創出に関して独創性のあるアイデアを広く募集したい。(「神経・精神研究」にも含まれています)



課題16

化学を基盤とする革新的手法やアイデアのうち、従来の創薬の課題を解決することにより創薬を加速させるもの
Chemistry-based innovative methods or ideas to solve issues on conventional drug discovery process, and/or to accelerate the process

従来の創薬課題を解決し得る革新的手法やアイデアを募集する。以下は具体的な研究課題例であるが、これらに限定せず、幅広い視点からの研究を募集する。

  • 生体適応可能なイメージング技術
  • 表現型スクリーニングを指向したライブラリ設計、アッセイ手法、ターゲットID手法の研究
  • 新規生体直交型反応の開発と応用
  • アロステリック医薬の研究
  • 新規GPCR創薬研究(バイアスリガンド、ヘテロダイマー選択的医薬等)
  • ユビキチン-プロテアソーム系等の高難度標的に対する創薬研究
  • 標的タンパク分解誘導薬、RNA作用薬等の新規作用機序による創薬研究
  • 人工知能や機械学習を基盤とする創薬研究(ターゲットID、毒性・動態予測、スクリーニング等)



課題17

化学を基盤とする革新的手法やアイデアのうち、新規モダリティ創薬における課題を解決することにより創薬を加速させるもの
Chemistry-based innovative methods or ideas to solve issues on drug discovery process with new modalities, and/or to accelerate the process

低分子以外の新規モダリティ(ペプチド、抗体、核酸、細胞治療等)の創薬課題を解決し得るアイデアを募集する。以下は具体的な研究課題例であるが、これらに限定するものではない。

  • ドラッグターゲティング技術とそのメカニズム評価系に関する研究(脳への薬物送達技術の開発など)
  • 核酸医薬の生体内動態を向上させる化学修飾
  • 細胞治療や再生医療、遺伝子治療等に革新をもたらす化学的アプローチ
  • 化学によるCRISPR遺伝子編集技術の改良
  • 化合物を用いた細胞の分化誘導プロセスに関する研究
  • 糖鎖を利用した画期的創薬技術に関する研究



課題18

化学を基盤とする革新的手法やアイデアのうち、中枢疾患の基盤研究および疾患治療薬の創出に活用可能なもの
Chemistry-based innovative methods or ideas that would be applicable to basic research on CNS diseases or CNS drug discovery

中枢疾患の基盤研究および疾患治療薬の創出に活用可能な化学を基盤とした技術、アイデアを募集する。以下は具体的な研究課題例であるが、これらに限定するものではない。

  • 中枢疾患に対する多重標的薬の探索・設計に関する研究
  • オフターゲット評価、ドラッグリポジショニングに関する研究
  • 軸索輸送改善、異常タンパク質凝集抑制、酸化ストレス抑制等による神経変性抑制に関する研究
  • 中枢におけるホスファターゼ等の高難度標的に対する創薬研究
  • 低分子シャペロン等、新規作用機序による創薬研究
  • 中枢薬を指向したライブラリ構築の研究
  • 人工知能や機械学習を基盤とする創薬関連技術



課題19

フローサイトメトリーを用いた画像解析のアルゴリズム構築
Construction of image analysis algorithm for flow cytometry

体内投与後の血液中機能生細胞の検出に、フローサイトメトリーが汎用されている。フローサイトメトリーを用いたマルチパラメーター解析では、解析対象細胞集団を特定するためにはゲーティングが必要であるが、測定者の主観が反映されやすい作業であり、信頼性保証下での実施が難しい。本課題では、客観性・正確性および再現性を担保したゲーティングアルゴリズムおよびシステム構築のアイデアを募集する。



課題20

動態関連因子と化合物情報を含むビックデータを用いた人工知能(AI)または数理学的アプローチによるin silico予測モデルの提案および構築
Development of in silico prediction model by AI or mathematical approach using "big data" including compound information and measured DMPK related parameters

ADMEスクリーニング試験の確立とスクリーニング技術の進歩により、武田内で合成された数万化合物の動態関連データが蓄積されている。これらビッグデータと、化合物構造より得られる記述子を用いて、創薬の効率化を目指したい。その手法として、人工知能(AI)や、数理学的アプローチを用いて、動態関連パラメータのin silico予測モデルの提案あるいは構築に関するアイデアを募集する。



他の研究課題




応募方法

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