Data analysis

# ビックデータから、薬効、毒性、作用機序予測を行います。

MEA等のアッセイデータから、独自の解析パラメータを含めたデータセットを構築します。評価サンプル、評価項目に合わせて、至適パラメータを選定し、多変量解析を実施することで、化合物の薬効、毒性、作用機序を予測します。脳オルガノイド、アストロサイト等は、周波数特性に着目するなど、評価サンプルに適した解析パラメータの構築が可能です。

参考論文

Y. Ishibashi, N Nagafuku, K Kinoshita, A Okamura, T shirakawa, I Suzuki*,  Verification in seizure liability of compounds based on comparison between in vitro functional activity in cultured neurons and in vivo cerebrospinal fluid concentration for approaching in vitro to in vivo extrapolation, Toxicology and Applied pharmacology. 476;116675, 2023  DOI

Y. Ishibashi, N. Nagafuku, Y. Kanda, I. Suzuki1 * Evaluation of neurotoxicity for pesticide-related compounds in human iPS cell-derived neurons 2 using microelectrode array. Toxicology in vitro. 93;105668, 2023  DOI

Y Ishibashi, A Odawara, K Kinoshita, A Okamura, T Shirakawa, I Suzuki*. Principal Component Analysis to Distinguish Seizure Liability of Drugs in Human iPS Cell-Derived Neurons. Toxicological Sciences. 2021 184(2):265–275 DOI

R Roberts, S Authier, D Mellon, M Morton, I Suzuki, RB Tjalkens, JP Valentin, JB Pierson. Can We Panelize Seizure?. Toxicological Sciences. 2021, 179(1), 3-13 DOI

多変量解析.jpg

知財
  • 標的の特性の予測を行うための方法、コンピュータシステム、プログラム, 特許第6558786号, PCT出願済

(上記知財を使用する場合は、東北工大からの実施権許諾により使用します)