AI創薬基盤
FUJITSU Digital Laboratory Platform
SCIQUICK(サイクイック)

SCIQUICKとは

SCIQUICKは、安全性や実用化の可能性を研究開発初期段階において適切に評価することができます。例えば医薬品分野においては、上市された製品が市場からの撤退を余儀なくされる理由は、主に薬物動態・心毒性・肝毒性です。これらの特性を研究段階より適切に評価することが重要です。 さらに、薬物動態、心毒性、肝毒性等を予測するだけでなく、自社データを使用した独自モデルの作成や、予測モデルの精度改良にも取り組むことができます。これにより、医薬品以外の幅広い分野においても利用いただくことが可能です。

【対象分野】 医薬、化学、農薬、化粧品、機能性食品など
【効果】 実験の優先順位付け、開発期間の短縮、成功確率の向上

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開発背景

AI創薬基盤「SCIQUICK」は「創薬支援推進事業―創薬支援インフォマティクスシステム構築―」における研究成果の一部を活用し製品化されました。この研究成果は、国立研究開発法人日本医療研究開発機構が、「オールジャパンでの医薬品創出プロジェクト」の一環として、創薬支援ネットワークによる支援機能を強化するために、2015年度から5か年の計画で実施されたものです。

予測モデル

開発元 カテゴリ 予測モデル (赤字:製薬企業7社のデータ使用)
医薬基盤・健康・栄養研究所 ADME
  • 膜透過性
  • 溶解度
  • 吸収率
  • P-gp
  • 脳ホモジネート結合
  • 血漿タンパク結合
  • 肝固有クリアランス
  • 尿中未変化体排泄率
  • 尿中排泄型
  • 腎クリアランス
理化学研究所 心毒性
  • hERG阻害モデル
明治薬科大学 肝毒性
  • 胆汁うっ滞性肝毒性
  • 細胞障害性肝毒性
  • 肝臓がん
  • 薬物誘発性肺毒性
富士通 オリジナル
  • AMES
  • 皮膚感作性
  • 発がん性
  • CYP阻害

モデルの作成

論文リスト

  • Esaki, T., Ohashi, R., Watanabe, R., Natsume-Kitatani, Y., Kawashima, H., Nagao, C., Komura, H., Mizuguchi, K., Constructing an in silico three-class predictor of human intestinal absorption with Caco-2 permeability and dried-DMSO solubility. J. Pharm. Sci. 2019; 108(11):3630-3639.
  • Watanabe, R., Esaki, T., Kawashima, H., Natsume-Kitatani, Y., Nagao, C., Ohashi, R., Mizuguchi, K., Predicting fraction unbound in human plasma from chemical structure: improved accuracy in the low value ranges. Mol. Pharm. 2018; 15(11):5302-5311.
  • Esaki, T., Ohashi, R., Watanabe, R., Natsume-Kitatani, Y., Kawashima, H., Nagao, C., Mizuguchi, K., Computational model to predict the fraction of unbound drug in the brain. J. Chem. Inform. Model. 2019; 59(7):3251-3261.
  • Esaki, T., Watanabe, R., Kawashima, H., Ohashi, R., Natsume-Kitatani, Y., Nagao, C., Mizuguchi, K., Data curation can improve the prediction accuracy of metabolic intrinsic clearance. Mol. Inform. 2019; 38(1-2):e1800086.
  • Watanabe, R., Ohashi, R., Esaki, T., Kawashima, H., Natsume-Kitatani, Y., Nagao, C., Mizuguchi, K., Development of an in silico prediction system of human renal excretion and clearance from chemical structure information incorporating fraction unbound in plasma as a descriptor. Sci. Rep. 2019; 9(1):18782.
  • Komura, H., Watanabe, R., Kawashima, H., Ohashi, R., Kuroda, M., Sato, T., Honma, T., Mizuguchi, K., A public-private partnership to enrich the development of in silico predictive models for pharmacokinetic and cardiotoxic properties. Drug Discovery Today. Available online 28 January 2021.

無償体験版のご案内

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価格・動作環境

    • 【一般向け価格】

      • 年間ライセンス 80万円~
      • 永久ライセンス 200万円~
      • デスクトップ製品

        項目推奨環境
        OSWindows 10
        CPUCore i5 6000番以上推奨
        メモリ4GB以上推奨

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