CODExでは、新型コロナウイルス感染症を含む、様々な免疫疾患のデータベースを提供しています。
Clinical trial teams are facing pressure to innovate faster, even as industry data shows the odds are against them. For example, 90% compounds fail to demonstrate sufficient safety and efficacy. CODEX by Certara aims to solve this problem. By combining expertly curated databases with powerful AI and data connectivity, CODEX provides the insights clinical trial teams need to improve trial design and anticipate outcomes.
With access to an extensive library of over 60 indication datasets spanning therapeutic domains like immunology, oncology, metabolic disorders, and central nervous system disorders, you can now harness the power of data-driven decision-making like never before. Seamlessly integrate your internal data for meta-analysis tasks and utilize our state-of-the-art AI-powered document extraction tool to effortlessly craft custom datasets tailored to your unique requirements. Experience a new era of data-driven discovery with our innovative platform CODEX.
コーデックスの詳細CODExの緑内障データベースには、140件以上の試験から収集された30,000名以上の患者データが保存されています。
アルツハイマー病のデータベースには、アミロイドβ阻害薬に加えて、症状改善薬（Symptomatic drugs）に関する臨床安全性と有効性の情報が蓄積されています。
横並びの臨床試験全般にわたるAIを活用した解析
Artificial intelligence (AI) extends the capabilities of CODEX clinical trial exploration platform. Featuring a suite of powerful deep learning AI models, CODEX enables users to quickly search, identify and extract insights from both internal and external content sources that relate to their clinical outcome database. Clinical trial investigators can now draw better conclusions around therapeutic effectiveness and safety, anticipating clinical trial outcomes and planning new studies.
- 公表されている研究、CSR、精査済み文書、プレスリリースなど、構造化および非構造化データタイプ全般にわたる見識を素早く特定します
- Use natural language processing to query and extract relevant data points from unstructured literature to expand clinical outcome datasets
- Consume external public data and integrate data from internal sources – all in one platform
- Unstructuredコンテンツを構造化されたデータセットに転換するコード解析ツールはありません
解析可能な臨床アウトカムデータ
CODExのデータベースには、開発中の新薬の他、上市済みの医薬品データも蓄積されています。これらのデータは、学術誌や学会のポスター、規制当局の審査資料、規制当局の臨床試験ウェブサイト（例：clinicaltrials.gov）などから収集されています。
公開されている臨床試験データを最大限有効活用することで、以下にような知見をお客様の開発計画に提供します。
- 競合品との有効性および安全性の比較
- 影響を受ける母集団と臨床試験の特性
- バイオマーカーとアウトカムの関係性 · 臨床試験デザインの最適化
- 商業的成功可能性の評価
データの可視化、探索、解析、説明
CODExではウェブアプリケーションとして直感的かつインテラクティブに利用可能なインターフェースを提供しており、データベースに格納された自社データを含む膨大なデータを最大限に有効活用することができます。このインターフェースを活用すれば、重要な研究開発の質問に対する回答を視覚化、探索、解析し、広範なオーディエンスに情報提供することが簡単にできます。
- フィルター機能を用いた容易なデータサブセットの抽出
- メタ解析に対応したインタラクティブな図表の生成
- データベース更新情報の通知
- お客様固有のご要望に応じた格納データのカスタマイズ
60以上の適応症をサポート
心血管および代謝疾患： 心房細動による心原性脳塞栓症の予防、慢性腎疾患、心不全、非アルコール性脂肪性肝炎、肥満、脳梗塞2次予防、1型糖尿病および2型糖尿病など
免疫疾患： クローン病、多発性硬化症、乾癬、関節リウマチ、全身性エリテマトーデス、潰瘍性大腸炎、アトピー性皮膚炎など
悪性腫瘍： 転移性乳がん、多発性骨髄腫、非小細胞肺がん、非ホジキンリンパ腫、小細胞肺がん、固形腫瘍に対するPD-(L)1経路阻害など
中枢神経疾患、疼痛、その他： アルツハイマー病、加齢黄斑変性、喘息、慢性疼痛、新型コロナウイルス感染症、嚢胞性線維症、緑内障、B型肝炎ウイルス、C型肝炎ウイルス、特発性肺線維症、大鬱病性障害、片頭痛、ナルコレプシー、骨粗鬆症、統合失調症など
治療戦略や試験デザイン、医薬品開発の意思決定の最適化を目的としたモデリング＆シミュレーション手法の応用研究に長年取り組んでいます。世界有数のモデルに基づくメタ解析のエキスパートとして広く知られています。様々な論文や書籍を執筆し、その学術的貢献に対して複数の表彰を受けています。
サターラでは、Matthew Zierhut博士が、モデルに基づくメタ解析（model-based meta-analysis：MBMA）により、 外部の集積された臨床試験データを開発の意思決定および商品化・規制戦略に統合することを推進しています。Mattは臨床開発チームと密接に連携し、最も重要な意思決定を行う際にMBMAが最適な効果を発揮するよう、活用しています。
Nick Brown is Director, Global Portfolio Leader for Certara.AI; the life sciences-specialized GPT platform. Nick has over 10 years of experience driving AI adoption and customer success across life sciences, federal government and other industries. Prior to Certara, Nick led marketing at Vyasa (now Certara.AI) assisting in the launch and go-to-market strategy for the Layar data platform. He is a graduate of the University of New Hampshire and resides in Andover, MA.
治療戦略や試験デザイン、医薬品開発の意思決定の最適化を目的としたモデリング＆シミュレーション手法の応用研究に長年取り組んでいます。世界有数のモデルに基づくメタ解析のエキスパートとして広く知られています。様々な論文や書籍を執筆し、その学術的貢献に対して複数の表彰を受けています。
サターラでは、Matthew Zierhut博士が、モデルに基づくメタ解析（model-based meta-analysis：MBMA）により、 外部の集積された臨床試験データを開発の意思決定および商品化・規制戦略に統合することを推進しています。Mattは臨床開発チームと密接に連携し、最も重要な意思決定を行う際にMBMAが最適な効果を発揮するよう、活用しています。
Nick Brown is Director, Global Portfolio Leader for Certara.AI; the life sciences-specialized GPT platform. Nick has over 10 years of experience driving AI adoption and customer success across life sciences, federal government and other industries. Prior to Certara, Nick led marketing at Vyasa (now Certara.AI) assisting in the launch and go-to-market strategy for the Layar data platform. He is a graduate of the University of New Hampshire and resides in Andover, MA.
