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Nanoform、AstraZenecaに革新的なナノ粒子医薬品開発のためのグローバルSTARMAP AIライセンスを付与

著者グローリー・カブルグローリー・カブル 2分で読了
STARMAP
  • Nanoformとアストラゼネカが、AI搭載のSTARMAPを活用して創薬を推進するために協力。
  • STARMAP Onlineは、データセキュリティを確保しながら分子スクリーニングを強化します。
  • この提携により、アストラゼネカのサステナビリティに焦点を当てた医薬品開発が加速します。

先駆的なナノ粒子医薬品支援企業であるNanoformは、AstraZeneca Plc.との画期的なコラボレーションを発表しました。このパートナーシップの下、NanoformはAstraZenecaにSTARMAP®へのアクセス権を含むグローバルライセンスを付与しました。STARMAP®は、ナノフォーム化のための分子の選定を支援するin-silico実験を可能にします。この戦略的な動きは、AstraZenecaがライフサイクル管理に至るまで、医薬品発見プロセスを合理化するのを強化します。

変革的なライセンス契約

ライセンス契約は、長年にわたる初期段階のコラボレーションに基づき、NanoformとAstraZenecaのパートナーシップにおける重要なマイルストーンを示しています。STARMAP®の実装を含む技術評価の成功的な完了は、臨床候補者の実現可能性研究に結実しました。重要なのは、STARMAP®がAstraZenecaの野心的な持続可能性目標とシームレスに一致していることです。

契約の一環として、NanoformはAstraZenecaの化合物ライブラリと膨大なデータセットへのアクセスを得ます。この共同作業により、NanoformはSTARMAP®スクリーニングを実施し、AstraZenecaと連携して革新的な製品開発の概念と戦略を提案することができます。

STARMAPを通じた医薬品発見の強化

Nanoformのパートナーからの需要に応えて作成されたSTARMAP Onlineは、in-silico CESS®実験を実行するための安全で効率的なソリューションを提供します。主な機能は次のとおりです:

セキュリティと安全性:インターフェースはISO27001:2017基準に準拠し、クライアントの提出物の機密性を確保します。分子は構造を共有せずにスクリーニングでき、結果はクライアントに直接提供されます。

スケーラビリティと俊敏性: STARMAP Onlineは、1回の提出で数千の分子を処理でき、分子ライブラリからの候補者の選定を容易にします。

新規洞察: 20,000の事前分析された公開ドメインの薬物と候補者を収容するデータベースにより、クライアントは主題別評価を要求し、さまざまな治療分野、標的クラス、および疾患分野におけるCESS®の機能を探索できます。

医薬品開発の加速

「外部コラボレーションは、必要な患者の手に医薬品を届けるために不可欠です。NanoformのAIベースのSTARMAPアプローチと社内ナノテクノロジー専門知識を組み合わせることで、AstraZenecaの医薬品開発目標を加速し、患者中心および地球中心の医薬品開発イニシアチブをサポートできます」と、Nanoformの最高商業責任者であるChristian Jonesは述べています。

Nanoformについて

Nanoformは、ナノ粒子医薬品の革新の最前線に立ち、世界中の製薬およびバイオテックパートナーと協力しています。同社のプラットフォーム技術は、臨床的脱落率を削減しながら、新しくて改善された医薬品を提供することを目指しています。Nanoformは、ナノフォーム技術と製剤サービスを通じて医薬品分子のパフォーマンスを向上させることを専門としており、小分子から大分子までの開発スペクトラム全体でGMP製造を提供しています。Nanoformの株式は、ヘルシンキ(ティッカー:NANOFH)とストックホルム(ティッカー:NANOFS)のNasdaq First North Growth Marketのプレミアセグメントに上場されています。

将来見通しに関する声明

このプレスリリースには、Nanoformの戦略、ビジネスプラン、および焦点を含む将来予測が含まれています。これらの声明は、管理層の現在の期待に基づいており、さまざまなリスクと不確実性にさらされています。Nanoformは、実際の結果が表現または暗示されたものとは大幅に異なる可能性があるため、将来予測に過度の依存を置かないよう読者に注意を促します。

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グローリー・カブル

グローリー・カブル

グロリー氏は、AIツールとリサーチに精通した非常に知識豊富なジャーナリストです。AIに情熱を持ち、同分野に関する複数の記事を発表しています。人工知能、機械学習、ディープラーニングの最新動向を常に把握し、定期的に執筆活動を行っています。

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