Designed to Cure

가상 설계를 통해 새로운 치료법의 출시 시간 단축

치료법 제공

의약품 효능을 예측하여 제조 및 제공 최적화

 

의약품 개발은 여러가지 면에서 과제에 직면해 있습니다. 초기에 생성된 새로운 원료의약품(API)의 양이 아주 적기 때문에 물리 테스트는 제한적일 수 밖에 없습니다. FDA 요구 사항을 준수하려면 “QbD(Quality-by-Design)”라고 부르는 의약품 효능에 대한 최고 수준의 지식이 필요합니다. 또한 임상 개발 및 제조 공정의 지연 실패 추가 다운스트림은 많은 비용이 소모됩니.

분자 모델링을 사용하면 연구 개발을 통해 제공된 API의 효능을 정확하게 파악하고 테스트에 필요한 API의 양을 줄일 수 있습니다. 생물학적 치료법의 적용 영역은 잠재적 집합성, 점성 및 가용성 특성이며 저분자 의약품의 경우 결정 및 비결정 고형체에 대한 성장 형태학 및 역학적 특성입니다. 다운스트림 제조 데이터 및 사양을 사용하면 치료 효과를 정확하게 파악하여 QbD 기준을 충족시킬 수 있습니다.

중요한 제조 가능성 특성의 예측은 물리 테스트가 포함된 인실리코 실험과 병행한 최적의 실제 실험 파라미터 범위의 설계에서 신약 후보 개발을 가속화하는 합리적이고 복합적인 통합 의약품 설계 접근 방식을 가능하게 합니다.

주요 특징 및 이점

고객 및 소비자 가치:

  • 규정 준수를 위해 QbD(Quality-by-Design) 방법 통합
  • 임상 시험에서 적중률 향상
  • 의약품 개발의 효율성 향상
  • 새로운 잠재적 고형체 제공 방법의 신속한 탐색
  • 치료 생물학을 위한 최적의 액제 플랫폼 선택