HKEY-AI-NAM-Bridge™ 1.0 は、  AI 予測、新しいアプローチ手法、生体内証拠を結び付けて、よりターゲットを絞った前臨床研究デザインを実現します。

ボストン/蘇州、中国、2026 年 7 月 12 日 /PRNewswire/ -- HKeyBio はを確立しました。 HKEY-AI-NAM-Bridge™ 1.0、AI および New Approach Methodology (NAM) In Vivo Evidence Bridging Package であるこのサービスは、自己免疫およびアレルギーの医薬品開発チームが証拠のギャップを特定し、AI 予測、インビトロアッセイ、オルガンオンチップ、細胞ベース、オミクス、予備的な PK データから、よりターゲットを絞った in vivo 検証パスを設計するのに役立ちます。

HKEY-AI-NAM-Bridge™ 1.0 の概要

概要:  HKEY-AI-NAM-Bridge™ 1.0 は、AI、NAM、および in vivo 検証のための HKeyBio の前臨床証拠ブリッジング サービスです。

解決された問題:  AI 予測、in vitro システム、オミクスまたは臓器オンチップ データ、および疾患関連の in vivo 証拠の間の証拠のギャップを特定するのに役立ちます。

ユースケース: このサービスは、既存の AI 予測、インビトロ、細胞モデル、オルガンオンチップ、オミクス、または予備的な PK データを使用するプログラム向けに設計されています。

HKeyBio 機能リンク: このサービスは、HKeyBio の in vivo 有効性評価、NHP モデル、病理学、免疫表現型解析、バイオマーカー、翻訳解釈を活用しています。

AI と NAM は、よりスマートな in vivo 研究の設計を支援します

HKEY-AI-NAM-Bridge™ 1.0 は実践的な原則に基づいています。AI と NAM は単に動物研究を置き換えるのではありません。これらは、よりターゲットを絞った、より解釈可能な in vivo 研究をデザインするのに役立ちます。

このパッケージは、証拠のギャップ、最小限の研究デザイン、エンドポイントの橋渡しに焦点を当てています。

1. 証拠ギャップ分析

疾患モデルの有効性のない in vitro 活性、下流機能のない結合、ターゲット関与のない AI 予測、異種間解釈のないマウス データなどのギャップを特定します。

2. 最小限の in vivo 検証の質問

in vivo 研究で最初に答えるべきいくつかの重要な質問に優先順位を付けます。

3. ブリッジングエンドポイントの設計

薬力学エンドポイント、メカニズムエンドポイント、トランスレーショナルバイオマーカー、PK曝露、PK/PD相関および基本的な安全性観察を結び付けます。

HKeyBio は疾患モデル、NHP 研究、トランスレーショナルレポートを統合します

成果物には、既存の証拠の概要、証拠のギャップ評価、in vivo 検証の理論的根拠、最小限の動物研究デザイン、バイオマーカーおよび PK/PD ブリッジング計画、NHP の必要性評価、IND を可能にする関連性、リスクと制限の記述、および次のステップの推奨事項が含まれる場合があります。

「より責任あるアプローチは、AI、in vitro、および NAM データを使用してより適切な質問をし、その後、疾患関連の in vivo モデルで重要な証拠を検証することです」と HKeyBio のトランスレーショナル メディシン部門責任者は述べています。

HKeyBio について

HKeyBio は、自己免疫疾患およびアレルギー疾患に特化した前臨床 CRO であり、動物モデル、NHP モデル、病理学、免疫アッセイ、PK/PD、バイオマーカー、および英語の翻訳レポートによってサポートされています。

詳細については、以下にお問い合わせください。

Webサイト： www.hkeybio.com

電子メール: tech@hkeybio.com

出典注: HKeyBio によって提供された企業情報 (2026 年 7 月時点)。