치료법 제공

의약품 효능을 예측하여 제조 및 제공 최적화

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의약품 개발은 여러가지 면에서 도전과제에 직면해 있습니다. 초기에 생성된 새로운 원료의약품(API)의 양이 아주 적기 때문에 물리 테스트는 제한적일 수 밖에 없습니다. FDA의 요구는 "설계별 품질"이라고 불리는약물 행동에 대한 최대의 지식을 필요로 합니다. 그리고 임상 개발 및 제조의 후반부의 실패는 비용이 많이 든다.

분자 모델링을 사용하면 연구 개발을 통해 제공된 API의 효능을 정확하게 파악하고 테스트에 필요한 API의 양을 줄일 수 있습니다. 생물학적 치료법의 적용 영역은 잠재적 집합성, 점성 및 가용성 특성이며 저분자 의약품의 경우 결정 및 비결정 고형체에 대한 성장 형태학 및 기계적 특성입니다. 다운스트림 제조 데이터 및 사양을 사용하면 치료 효과를 정확하게 파악하여 QbD(설계별 품질) 기준을 충족시킬 수 있습니다.

중요한 제조 가능 특성을 예측하는 것은 설계가 최적의 물리적 실험의 범위에서 가능하도록 하고, in silico 실험과 물리적 실험을 병행하도록 해주며 통합되고 전체적으로 합리적인 신약 개발 방식은 신약후보의 개발을 가속화합니다.

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