概要
For toxicologists and safety pharmacologists, in vitro data offer an early warning of clinical hazards. How can we extract the most actionable intelligence from these data? The answer is three-fold: by making the interpretation of risk evidence-based, consistent across projects, and a routine part of the design-make-test-analyze cycle.
Join our to webinar to learn how scientists can detect and interpret risks from pharmacological profiling as a part of lead optimization. We’ll explain how off-target activity, direction of modulation, projected unbound exposure, and clinical precedents all inform the prediction of clinical risk at the point of discovery.
We’ll also share how to embed risk stratification into the DMTA cycle, so teams can prioritize compounds more intelligently, guide chemistry away from liabilities, and reserve in vivo studies for candidates with the highest chance of success.
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David Lowis, DPhil
Executive Director of Scientific Informatics, D36015年以上にわたってD360の設計と開発の陣頭指揮を執り、初期の低分子化合物向けの創薬研究から生物学的製剤、さらに前臨床研究データと適用範囲の拡大に成功しています。D360のお客様環境への導入を支援するエキスパートでもあり、創薬、前臨床、臨床、トランスレーショナルサイエンスにおける科学研究データのワークフローに精通しています。
Will Redfern, PhD
Vice President, Quantitative Systems Toxicology and SafetyWillはサターラのQSTSチームを統率し、計算科学アプローチを駆使した医薬品やその他の化学物質の安全性評価に取り組んでいます。豊富な実績を誇る安全性薬理学者として、過去にSyntex、Quintiles、AstraZenecaにおいて研究に従事していました。2017年にはSafety Pharmacology SocietyのPresidentを務めました。
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