Phiên bản >>

Dùng thử: Liên hệ

White Paper >>

Yêu cầu hệ thống: Liên hệ

Xuất xứ >>

Mô tả: ​QSP kết hợp mô hình tính toán và dữ liệu thực nghiệm để kiểm tra mối quan hệ giữa thuốc, hệ thống sinh học và quá trình bệnh tật. QSP có thể cung cấp thông tin chi tiết sớm trong quá trình phát triển (ví dụ: dự đoán IG chỉ từ trình tự protein hoặc ngoại suy từ các thử nghiệm tiền lâm sàng) và cuối cùng được sử dụng để tận dụng lượng lớn dữ liệu sinh học và dược lý nhằm giải quyết các thách thức lớn hơn như thất bại ở giai đoạn 2. Nói tóm lại, QSP cho phép hiểu biết về sinh lý bệnh để xác định và thử nghiệm các chiến lược điều trị trong các thử nghiệm ảo với bệnh nhân ảo.

Tổng quan về phần mềm

Simcyp™ Quantitative Systems Pharmacology (QSP) Plaform

Predict Clinical Outcomes for Novel Targets, Modalities & Combinations (Dự đoán kết quả lâm sàng cho các mục tiêu, phương thức và kết hợp mới)

Chuyển các khái niệm R&D thành các quyết định tự tin

QSP có tiềm năng to lớn để cải thiện R&D dược phẩm sinh học và cung cấp thông tin cho quá trình ra quyết định trong quá trình phát triển thuốc. QSP kết hợp mô hình tính toán và dữ liệu thực nghiệm để kiểm tra mối quan hệ giữa thuốc, hệ thống sinh học và quá trình bệnh tật. Với khả năng tận dụng lượng lớn dữ liệu sinh học và dược lý, QSP cho phép hiểu về sinh lý bệnh, xác định và thử nghiệm các chiến lược điều trị trong các thử nghiệm ảo với bệnh nhân ảo.

Certara đã phân biệt cách tiếp cận của mình đối với QSP bằng cách xây dựng các nền tảng phần mềm mạnh mẽ, sẵn sàng theo quy định để phát triển mô hình có thể lặp lại. Ngày nay, những nền tảng đó có sẵn cho khả năng sinh miễn dịch, ung thư miễn dịch và tiếp theo là các bệnh thoái hóa thần kinh. Phần mềm này có sẵn trong công cụ chỉnh sửa độc quyền và đã được chứng minh, với giao diện dễ sử dụng, cung cấp các mô hình và kết quả mô hình có thể tái tạo được. Cách tiếp cận độc đáo này đã được chia sẻ với các cơ quan quản lý của Hoa Kỳ, EU và Nhật Bản, tất cả đều cam kết thúc đẩy việc sử dụng QSP trong khám phá, phát triển và đánh giá quy định về thuốc.

Tìm hiểu về giá trị gia tăng của QSP

Giải quyết những thách thức phức tạp nhất

Trong hội thảo vào tháng 7 năm 2020, FDA Hoa Kỳ đã mô tả công nghệ lập mô hình & mô phỏng này khi chuyển từ việc “chứng minh giá trị của QSP”—sang việc triển khai “các phương pháp hay nhất”. QSP có thể giúp trả lời các câu hỏi về các hợp chất và phương thức mới nhất, liệu pháp kết hợp, liều lượng ban đầu cho các liệu pháp đầu tiên và các tình huống phát triển khó chịu khác:

• Trong một lộ trình sinh học nhất định, mục tiêu và phương thức can thiệp dược lý tốt nhất để điều trị một bệnh nhất định là gì?
• Làm thế nào chúng ta có thể cải thiện hiệu quả điều trị của một loại thuốc hiện có thông qua liệu pháp kết hợp
• Chúng ta có thể dự đoán phản ứng (liều lượng) của con người đối với một cơ chế mới dựa trên dữ liệu tiền lâm sàng không
• Làm thế nào chúng ta có thể hiểu rõ hơn về sinh lý bệnh cơ bản để xác định các con đường có thể điều trị được?
• Chúng ta có thể dự đoán tác dụng của một loại thuốc trong một nhóm dân số đặc biệt/chỉ định khác không
• Làm thế nào QSP có thể hỗ trợ dịch thuật, phân biệt sản phẩm và tiện ích của dấu ấn sinh học
• Chúng ta có thể cá nhân hóa chế độ dùng thuốc dựa trên đặc điểm của bệnh nhân không
• Làm thế nào chúng ta có thể tối ưu hóa các thử nghiệm lâm sàng bằng cách tính toán các tương tác dược lực học với thuốc và kiểu gen

Certara hiện đang cung cấp dịch vụ tư vấn QSP và hỗ trợ theo quy định để giải quyết các câu hỏi trên, trong các lĩnh vực điều trị bao gồm ung thư, vắc-xin, thần kinh, CNS, huyết học, rối loạn tự miễn dịch, bệnh hiếm gặp, da liễu và liệu pháp gen “Gene therapy”.

Duyệt qua thư viện các bài báo QSP của Certara 

Hiểu về tác động của tính sinh miễn dịch

Đổi mới trong phát triển sinh học đã dẫn đến sự gia tăng đáng kể trong việc phê duyệt các phương pháp điều trị dựa trên protein cho một loạt bệnh. Bất chấp sự thành công của sinh học, tính sinh miễn dịch (IG - immunogenicity) hoặc xu hướng kích hoạt phản ứng miễn dịch không mong muốn vẫn là một thách thức lớn và cố hữu. Do đó, Certara đã phát triển một nền tảng phần mềm QSP Software Platform với sự hỗ trợ từ bảy thành viên của Hiệp hội QSP IG để dự đoán IG của sinh học và tác động của nó đối với hiệu quả và an toàn ở các nhóm bệnh nhân khác nhau.

Trình mô phỏng IG Simulator của Certara, được xây dựng trong một nền tảng duy nhất sẵn sàng theo quy định, hỗ trợ quá trình ra quyết định từ khám phá đến lâm sàng. Nó có thể lấy dữ liệu FIH để thiết kế các thử nghiệm Giai đoạn II/III, dự đoán tác động của bệnh và việc dùng đồng thời thuốc, ngoại suy cho các quần thể mới và dự đoán liệu IG có thể được quản lý bằng liều lượng hay không. Tính mạnh mẽ của mô hình đột phá này sẽ tạo điều kiện thuận lợi cho việc sắp xếp thứ tự ưu tiên phức hợp và thông báo các quyết định đi/không cho các nhà phát triển sinh học.

Dựa trên công việc trong IG, Certara đã phát triển một nền tảng QSP mới cho vắc-xin. Bộ mô phỏng vắc-xin Certara QSP Vaccine Simulator được sử dụng để cung cấp các khuyến nghị về liều lượng cho nhiều quần thể bệnh nhân đối với COVID-19, ung thư và RSV.

Tải sách trắng

Nâng cao liệu pháp miễn dịch ung thư

Mặc dù Ung thư miễn dịch “Immuno-oncology” đã thực hiện đúng lời hứa trong việc điều trị nhiều loại ung thư ở các quần thể mục tiêu, nhưng việc mở rộng thành công đó thông qua liệu pháp kết hợp đã khó nắm bắt hơn. QSP rất phù hợp để giải quyết thách thức này, bằng cách hiểu và tích hợp các yếu tố động phức tạp quyết định hiệu quả có thể dẫn đến sự kết hợp và chế độ dùng thuốc tốt hơn cho nhiều nhóm bệnh nhân hơn.

Làm việc với một tập đoàn gồm sáu công ty dược phẩm hàng đầu, Certara đã phát triển Trình mô phỏng ung thư miễn dịch QSP IO Simulator cho phép khám phá các kết hợp trị liệu khác nhau, thậm chí cả thuốc sử dụng các phương thức khác nhau, trong các quần thể ảo. Trình mô phỏng kết hợp dược động học, liên kết mục tiêu và cơ chế hoạt động của các hợp chất cũng như kiến thức hiện có về khối u cơ bản và sinh học hệ thống miễn dịch để dự đoán kết quả lâm sàng cho các kết hợp mới và sinh học phức tạp như đặc hiệu sinh học. Nền tảng Certara IO QSP platform đang được tích cực tận dụng cho các dự án dành riêng cho nhà tài trợ.

Đọc blog của chúng tôi về tận dụng bệnh nhân ảo

Phát triển bệnh thoái hóa thần kinh

Mô phỏng sinh học QSP Biosimulation tạo điều kiện cho sự hiểu biết về tác dụng dược lý của thuốc đối với các hệ thống sinh học — trong trường hợp của NDD, sự tích hợp các tương tác phức tạp của các mạch não khác nhau trên nhiều quy mô sinh lý. Chúng ta có thể bắt đầu ngay từ giai đoạn khám phá, xây dựng từ dữ liệu tài liệu, 'tìm hiểu và xác nhận' mô hình thông qua việc bổ sung dữ liệu động vật và in vitro để thông báo liều đầu tiên cho IND. Khi chúng tôi có thêm dữ liệu in vivo, chúng tôi cải tiến mô hình để tích hợp các yếu tố khác nhau bao gồm các dấu ấn sinh học và sự tương tác của các protein bị sai lệch khác nhau với tình trạng viêm thần kinh, cung cấp một khuôn khổ để dự đoán kết quả lâm sàng.

Tải sách trắng

Lời hứa về liệu pháp gen đã đến

Được coi là thuốc cá nhân hóa, mỗi 'liệu pháp' dựa trên dữ liệu chi tiết của từng bệnh nhân để sửa chữa hoặc tăng cường các gen bị lỗi. Liều quá thấp có thể loại trừ bệnh nhân đó khỏi bất kỳ lợi ích nào trong tương lai, trong khi liều quá cao có thể rất nguy hiểm, vì bất kỳ tác dụng phụ sinh miễn dịch nào cũng có thể không hồi phục và có thể kéo dài trong nhiều năm. Xâu kim này đòi hỏi một cách tiếp cận phát triển mới.

Nền tảng Virtual Twin-QSP của Certara đã chứng minh thành công trong nhiều liệu pháp gen bệnh hiếm gặp trong việc dự đoán và cung cấp thông tin cho các nghiên cứu Giai đoạn I/II và III. Chúng tôi tạo ra một mô hình mô phỏng trên máy tính của từng bệnh nhân (sinh đôi ảo), sao chép các thuộc tính khác nhau của bệnh nhân, bao gồm cả hình thái ảnh hưởng đến số phận của thuốc trong cơ thể họ và do đó ảnh hưởng đến tác dụng của nó. Hàng trăm cặp song sinh ảo được mô phỏng trong các thử nghiệm ảo để đánh giá tác động của các liều lượng, lịch trình và cách kết hợp thuốc khác nhau để chúng tôi có thể dự đoán chế độ dùng thuốc tối ưu cho từng bệnh nhân. Sử dụng phương pháp đã được chứng minh này, chúng tôi đang nghiên cứu liệu pháp gen dựa trên AAV; ex-vivo, in vivo và in situ; lưu trữ lysosomal; RNA dựa trên LNP; chỉnh sửa gen; CRISPR/Cas9; và các công nghệ CAR-T.

Tải tài liệu về liệu pháp gen

Nguồn: https://www.certara.com/services/quantitative-systems-pharmacology/