サターラの免疫原性（IG）シミュレーターは、免疫原性の発現頻度および薬物動態（PK）・薬力学（PD）への影響を予測するために設計された、最先端の定量的システム薬理学（QSP）プラットフォームです。免疫原性とは、分子が免疫反応を引き起こす能力のことで、抗薬物抗体（ADA）の産生を含む、有害な臨床事象につながる可能性があります。QSPモデリングを活用することで、本免疫原性予測ツールは、リスク低減とバイオ医薬品開発の高度化を目的に、投与量、投与頻度、対象患者集団といった重要なパラメータの最適化を、創薬・開発担当者に可能にします。
Immunogenicity Simulator
免疫原性を予測・管理する最先端ツール
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単剤療法および併用療法を含む、25件以上の臨床症例研究によりバリデーション済み
仮想患者の作成およびデータ解析のための仮想試験を可能にする
10種類のモノクローナル抗体の被験者レベルデータを用いたシングルブラインド評価を実施
IG Simulatorの特長
本免疫原性予測ツールは、複数のリスク因子を統合し、臨床的に重要な免疫原性を予測します。免疫応答の強度と影響を定量的に評価し、製剤投与量・投与経路・対象患者集団の最適化を可能にします。
IGシミュレータのモジュール
- PBPK
- バイオインフォマティクス（T細胞エピトープ同定）
- 抗原提示
- 免疫細胞の輸送（T細胞、B細胞、樹状細胞）
- 抗体循環（IgGおよびIgM）
- 抗体親和性成熟
創薬モダリティ
- タンパク質バイオ医薬品
- 潜在的なAAV治療薬
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エキスパート
Rachel Rose
Sr Director, QSP
Rachelは、小分子から治療用タンパク質、抗体薬物複合体（ADC）、遺伝子治療、ワクチンに至るまで、幅広い創薬モダリティを対象としたQSPおよびPBPK/PDモデル開発において15年の経験を有しています。現在は、バイオ医薬品およびワクチンの免疫原性を予測するための機構論的モデルの開発に注力しています。
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サターラは多様な治療領域において定量的システム薬理学（QSP）プラットフォームモデルを提供し、データ駆動型の知見により医薬品開発を加速します。当社のカスタマイズされたソリューションは、複雑な生物学的システムを統合し、研究および臨床現場における科学的な意思決定を支援します。
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サターラの免疫原性シミュレーターが、バイオ医薬品開発プロセスをどのように革新するのかをご紹介します。
免疫原性の発現率を高精度に予測
投与設計および対象患者集団の戦略を最適化
臨床的にバリデーション済みのモデリングを活用し、情報に基づいた意思決定を実現する
