新しくアップグレードされた HKEY-AIDMD 3.0 モデル ライブラリには、約 300 の自己免疫およびアレルギー関連疾患モデルが含まれています。 HKeyBio は、複数の主要な適応症に対して、臨床的異質性をシミュレートする 4 次元 (4D) モデル プールを確立し、多標的併用療法を評価するためのメカニズム主導のモデル選択プラットフォームを提供します。

HKEY-AIDMD 3.0 オミックス データベースは、さまざまな組織および免疫系にわたるモデル ライブラリからの時空間単一細胞および空間オミックスを統合します。これにより、複数の標的の組み合わせによる異なる利点を特定する解像度が大幅に向上し、遺伝子、分子、細胞、組織、臨床表現型間の微妙な違いが明らかになります。

ボストンおよび蘇州（中国）、2025年11月24日 /PRNewswire/ -- 自己免疫疾患およびアレルギー疾患の医薬品開発のための前臨床および橋渡し研究に重点を置いた世界有数の CRO である HKeyBio は、アップグレードされた HKEY-AIDMD 3.0 プラットフォームを正式に開始しました。このプラットフォームには、   (1) 約 300 の自己免疫疾患およびアレルギー疾患モデルの 4 次元モデル ライブラリ、および (2) これらのモデルから派生した包括的な時空間単一細胞および空間オミクス データベースが含まれます。  このプラットフォームは、多標的併用療法の臨床翻訳の予測精度を大幅に向上させるように設計されています。

しかし、多標的薬剤の開発は、技術的および臨床的に重大な課題に直面しています。標的、投与計画、作用機序が多様であるため、可能な組み合わせの数は指数関数的に増加します。限られたリソースを考慮すると、最も効果的で最も安全な組み合わせを優先することは、満たされていない緊急のニーズです。最適な組み合わせを達成するには、疾患ネットワーク内の主要な病原性ノードの正確なマッピングと、治療反応の予測バイオマーカーの同定が必要です。

HKeyBio の新しくアップグレードされた HKEY-AIDMD 3.0 は、 に対する実用的なソリューションを提供します  「最適なマルチターゲットの組み合わせ」の課題  。 HKeyBio は、自己免疫疾患およびアレルギー疾患に関する深い機構的洞察に基づいて、さまざまな疾患のサブタイプとエンドタイプをシミュレートするために、複数の種、株、誘導戦略にわたる 4 次元モデルのプールを開発しました。これらのモデルプールにより、生体内相互作用、フィードバックメカニズム、および複数ターゲットの組み合わせの相乗効果の評価が可能になります。 HKeyBio は、遺伝子制御ネットワーク、タンパク質間相互作用ネットワーク、経路トポロジー分析などのシステム生物学手法を利用して、疾患ネットワーク内の主要なノードとボトルネック ターゲットを特定します。機械学習手法は、組み合わせ結果の予測モデリングや、遺伝子サイン、単細胞免疫プロファイル、サイトカインパネルなどのバイオマーカーの発見/検証をさらにサポートします。

HKEY-AIDMD 3.0 プラットフォームは、複数のターゲットの有効性の予測値を高めるだけでなく、開発可能性と商業的な協力価値も大幅に向上します。  このプラットフォームは、マルチインディケーション 4D モデルのプールと時空間オミクスを組み合わせることで、リウマチ学、免疫学、アレルギー学における新薬開発に重要なサポートを提供します。 これにより、機構の精度が向上し、高解像度の多次元バイオマーカーの発見が可能になり、複数の経路にわたる治療反応の予測の信頼性が向上します。

HKeyBio について HKEY-AIDMD 3.0 プラットフォーム

HKEY-AIDMD 3.0 モデル ライブラリは、約 300 の自己免疫疾患およびアレルギー関連疾患モデルをカバーしています。主要な適応症に対して、HKeyBio は臨床の不均一性をシミュレートし、複数のターゲットの組み合わせを評価するためのメカニズムベースのモデル選択をサポートする 4D モデル プールを構築しました。これらには、皮膚科モデル (アトピー性皮膚炎、蕁麻疹、そう痒症、化膿性汗腺炎、乾癬)、呼吸器系モデル (喘息、慢性閉塞性肺疾患、肺線維症)、消化管モデル (炎症性腸疾患、クローン病)、およびリウマチ性疾患モデル (全身性エリテマトーデス、皮膚炎) が含まれます。狼瘡、シェーグレン症候群、関節リウマチ、全身性硬化症、多発性硬化症）など。

HKEY-AIDMD 3.0 オミクス データベースには、すべてのモデルの組織および免疫コンパートメントにわたる時空間的な単一細胞および空間オミクスが含まれています。このプラットフォームは、システム生物学の手法 (遺伝子発現ネットワーク、タンパク質間相互作用ネットワーク、シグナル トポロジー解析など) と機械学習を組み合わせて使用​​し、複数の標的薬物の組み合わせの効果を予測し、バイオマーカーの有効性と安全性を検証することで、標的の組み合わせ戦略を区別する解像度を大幅に向上させます。

HKeyBio は、自己免疫疾患の薬理学およびトランスレーショナルリサーチを専門とする業界をリードする CRO であり、自己免疫イノベーションに重点を置き、重点を置き、豊富な経験を持っています。
詳細については、www.hkeybio.com をご覧ください。

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ソースHKeyBio