開発失敗リスクが高い
心血管系の副作用は候補化合物が開発中止となる主要因の一つであり、プロジェクトの継続可否に直結します。
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低分子ライブラリのスクリーニング例
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環境保健上注目される化学物質の評価例
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要件定義からレポート出力までの工程
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血管損傷の形態的特徴分類
Why early vascular safety
心血管安全性は、
創薬において最も対処が難しいリスクの一つ
心血管系の副作用は候補化合物が淘汰される主要因です。発見が遅れるほど代償は大きくなり、しかも多臓器・多様な形の複合的な影響として現れます。
発見が遅いほど代償が大きい
開発後期に安全性の問題が見つかると、研究開発費が大幅に増え、取り得る選択肢も狭まります。
リスクの形が複雑
心臓・血管・神経・発生など多臓器に及び、単一のエンドポイントでは実際のリスクを捉えきれません。
早期の識別が必要
早期の安全性シグナルは意思決定の質を高め、成功可能性の高い候補に資源を集中させます。
The gap
既存の評価法には、それぞれ空白がある
in vitro モデル、摘出臓器、動物実験、計算予測にはそれぞれ利点がありますが、「血管ネットワーク全体」と「ハイスループット識別」の間には、両立する早期スクリーニング手法が長く存在しませんでした。
01
in vitro 細胞モデル
hERG、iPSC-CM、内皮細胞
利点モデルが多く、条件を制御しやすい
限界心血管ネットワーク全体を反映しにくい
02
摘出／器官モデル
大動脈リング、摘出心臓、組織モデル
利点ヒトとの類似性が高い
限界血管種の網羅性が不足
03
動物実験モデル
げっ歯類、イヌ、ゼブラフィッシュ
利点全身系として評価できる
限界コストが高く、スループットが限られる
04
計算予測手法
QSAR、PBPK、機械学習
利点高速・低コスト
限界データ品質への依存が大きい
血管ネットワーク全体とハイスループット識別を両立する早期迅速スクリーニング手法が存在しない VasoPT はこの空白を埋めるために設計されました。生体の血管表現型全体を読み取り、AI によって形態変化を比較可能な数値に変えます。
The platform
早期スクリーニングのための
血管毒性可視化評価ソリューション
創薬および化学物質の安全性早期スクリーニングに向けて、VasoPT は「形態フェノミクス」を中核に据え、生体血管ネットワークの形態変化を構造化指標に変換します。候補化合物の迅速な識別、定量的評価、優先順位付けを支えます。
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生体・全身評価単一細胞の測定値ではなく、血管ネットワーク全体の空間構造と循環環境を保ちます。
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ハイスループットイメージング96ウェルプレートとハイコンテンツイメージングにより、多数検体を同一基準で取得します。
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AI自動解析領域分割と多次元特徴抽出を自動化し、判定者によるばらつきを抑えます。
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リスク分類出力総合スコアと用量反応解析により、優先順位付けと意思決定を直接支援します。
ハイコンテンツイメージング · 96ウェル
Core capabilities
「血管を見る」から「エビデンスを出す」へ
イメージングが入口、解析が中核、分類が結果。三つの工程が一つのループを成します。
生体血管イメージング
血管特異的に蛍光標識したゼブラフィッシュ胚・稚魚を対象に、ハイコンテンツイメージングで血管ネットワーク全体を撮像し、空間構造と領域差を保持します。
AIによる識別と定量
血管領域と主要構造の境界を自動認識し、分枝・密度・長さ・径・領域損傷などの多次元パラメータを抽出。形態変化を計算可能な対象に変えます。
Composite score
78.5
中〜高リスク
多次元表現型 · 用量反応 · リスク分類
総合スコアとリスク分類
多次元指標を統合して毒性スコアを算出し、用量反応の傾向と合わせて低／中／高リスクの分類と重点監視リストを提示。読解可能で納品可能なレポートにまとめます。
Comparison
既存手法との違いは、指標の数だけではない
違いは評価の階層にあります。単一エンドポイントの測定から血管表現型全体へ、分散した結果から比較可能な指標マトリクスと統一的な分類へ。
| 評価軸 | 既存の一般的な手法 | VasoPT |
|---|---|---|
| 評価の階層 | 単一エンドポイントや局所測定が中心 | 血管表現型の全体評価 |
| 結果の提示 | 結果が分散し、直感性に乏しい | 画像可視化＋領域損傷の位置表示 |
| データ出力 | 指標が限られ、横断比較が不十分 | 多次元指標マトリクスと総合スコア |
| 解析手法 | 人手による判定への依存が強い | AI識別と標準化解析 |
| 意思決定支援 | 統一的な分類結論を得にくい | 用量反応解析とリスク分類を支援 |
Applications
すでに実績のある三つのシーン
低分子ライブラリからナノ材料、環境化学物質まで。同じ手法で異なる安全性課題に答えます。
事例 01
低分子ライブラリのスクリーニング
500 の低分子薬剤に対する心血管毒性評価とリスク層別化。潜在的なリスクシグナルを識別し、低／中／高リスクのリストを出力します。
低リスク 52.0%中リスク 32.4%高リスク 15.6%
事例 02
ナノ材料の安全性評価
黒リンナノ材料、量子ドット、関連するナノDDS。血管発生異常、局所構造損傷、用量関連リスクに注目します。
心拍数 ↓12%微小血管密度 ↓15%領域損傷 ↑18%
事例 03
環境化学物質の血管毒性
環境保健上注目される 150 種の化学物質。6 つの血管損傷形態クラスにクラスタリングし、総合スコアによるリスク順位を提示します。
6つの形態クラス領域損傷パターンリスク順位
心血管リスクを、意思決定の場へ
化合物の種類、検体規模、評価目的をお知らせください。最適な試験設計と納品形式をご提案します。