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2020年 2月号 目次
「PHARMSTAGE」
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■ 巻頭
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核酸医薬開発の現状と安全性評価の考え方 -オフターゲット効果の評価法に関する考察-
国立医薬品食品衛生研究所
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1.はじめに
2. 核酸医薬品の分類
3.RNA標的核酸医薬品の特徴と開発動向
3.1 アンチセンス医薬品
3.2 siRNA医薬品
4.核酸医薬品の安全性評価の考え方
4.1 核酸医薬品に由来する毒性の分類と評価法
4.2 オフターゲット効果の予測・評価法
4.2.1 オフターゲット候補遺伝子数の見積もり
4.2.2 オフターゲット候補遺伝子の抽出(in silico解析)
4.2.3 オフターゲット遺伝子の特定(in vitro解析)
4.2.4 オフターゲット効果の予測・評価法の提案
5.おわりに |
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■ 【 特集1
】 AI を用いた医療ビッグデータの解析と医薬品開発への活用 |
1.機械学習による遺伝子情報の解析技術と医薬品開発への応用
中央大学 理工学部
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1.はじめに
2.機械学習事始め
3.機械学習と遺伝子情報解析
4.遺伝子発現プロファイルの薬剤濃度依存性
5.遺伝子情報を医薬品開発に用いることの問題点
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2.AI創薬に向けた 医療ビッグデータベースの統合と解析
国立研究開発法人 医薬基盤・健康・栄養研究所
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1.はじめに
2.医療ビッグデータベースを構築する
2.1 臨床現場からのデータ収集とクレンジング、データベース化
2.2 知識データベースの構築:公共データベースとその統合
2.3 拡大する医学生物学分野のデータベース
3.AI創薬におけるデータベース活用
3.1 LINC(Life Intelligence Consortium)
4.おわりに |
3.AI創薬を進める上で必要となるオミックスデータベースの構築と活用
大鵬薬品工業、東京大学
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1.はじめに
2.オミックスデータベースの現状と構築
3.オミックスデータベースの活用
4.おわりに |
4.AI創薬で取得すべき知財権とその保護(第1回)
山本特許法律事務所
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1.はじめに
2.AI創薬と知財
2.1 医薬−−−歴史をひも解く
2.2 欧米における創薬の動き
2.3 AI
2.4 ビッグデータ
2.5 AIの医療への応用
2.5 AI創薬の現況
2.6 AI創薬が与えるインパクトの考察 |
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■ 【 特集2
】 製剤設計における各種添加剤の役割,選択,使用法 |
1.原薬、その他の添加剤との相性を踏まえた上手な賦形剤の使い方
武蔵野大学・薬学部
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1.はじめに
2.製剤
3.原薬並びに添加剤の物性
4.品質設計
5.製剤開発事例
6.まとめ |
2.界面活性剤を利用した難水溶性薬物 可溶化技術の有用性と留意点
物質・材料研究拠点
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1.はじめに
2.界面活性剤による難水溶性薬物の可溶化
3.過飽和型製剤開発における界面活性剤の役割および界面活性剤との相互作用
3.1 非晶質固体分散体
3.2 自己乳化型製剤
3.3 ナノ結晶製剤
4.おわりに
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3.医薬品造粒におけるバインダーの種類と上手な使いこなし方
秋山錠剤(株)
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1.はじめに
2.結合剤を用いる目的
3.結合剤の種類
4.結合剤の作用機構
5.結合剤の選択とその添加量を選定する際のポイント
5.1 結合剤を選択する際のポイント
5.2 結合剤の種類とその添加量を選定する際のポイント
6.結合剤の使用法と錠剤物性におよぼす影響
6.1 湿式造粒法における最適結合液量
6.2 攪拌造粒に用いる結合剤
6.3 流動層造粒に用いる結合剤
7.各種造粒法による造粒とその顆粒強度
8.結合剤の添加条件とその造粒物平均径
9.薬物の性質および粒子径と結合剤量
10.溶融造粒法
11.おわりに
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■ トピック記事 |
診断製品における国内外市場動向とマーケティングの考え方
ビーエムディー(株)
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1 はじめに
2 IVD市場の成長要素
3 IVD市場の懸念要素
4 世界市場の地域別販売動向
5 世界の技術的進歩と領域別動向
6 IVDマーケケティングのポイント |
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AI ビッグデータ 本
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