要約
医薬品開発と治療応用の分野はどちらも大きな課題に直面しています。
多くの有望な前臨床薬が臨床試験で失敗する一方で、治療領域ではより多くの代替治療法が求められています。
その理由の一つは、医薬品開発後期における薬物間反応評価（CRE）が不十分であることです。
インシリコ CRE モデルはこの問題の解決策を提供しますが、既存の方法論は開発の初期段階に限定されているか、包括的な CRE 分析の能力が不足しています。
ここでは、DeepCRE という名前の新しい計算モデルを紹介し、治療法の発見と開発を進める上での DeepCRE の可能性を示します。
DeepCRE は、患者レベルの CRE で平均 17.7% のパフォーマンス向上を達成し、適応症レベルの CRE で 5 倍の増加を達成することで、既存の最良のモデルを上回ります。
さらに、DeepCREは、5/8の結腸直腸がん（CRC）オルガノイドにおいて、承認された2つの薬剤の比較対照セットよりも有意に高い有効性を示す6つの薬剤候補を特定した。
これは、優れた治療効果を持つ薬剤候補のコレクションを特定する DeepCRE の能力を強調し、治療開発分野に革命をもたらす可能性を強調しています。
要約(オリジナル)
The field of pharmaceutical development and therapeutic application both face substantial challenges. Therapeutic domain calls for more treatment alternatives while numerous promising pre-clinical drugs fail in clinical trails. One of the reasons is the inadequacy of Cross-drug Response Evaluation (CRE) during the late stage of drug development. Although in-silico CRE models offer a solution to this problem, existing methodologies are either limited to early development stages or lack the capacity for a comprehensive CRE analysis. Herein, we introduce a novel computational model named DeepCRE and present the potential of DeepCRE in advancing therapeutic discovery and development. DeepCRE outperforms the existing best models by achieving an average performance improvement of 17.7\% in patient-level CRE, and a 5-fold increase in indication-level CRE. Furthermore, DeepCRE has identified six drug candidates that show significantly greater effectiveness than a comparator set of two approved drug in 5/8 colorectal cancer (CRC) organoids. This highlights DeepCRE’s ability to identify a collection of drug candidates with superior therapeutic effects, underscoring its potential to revolutionize the field of therapeutic development.
arxiv情報
| 著者 | Yushuai Wu |
| 発行日 | 2024-03-06 15:03:09+00:00 |
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