-降低風險，并節省了研究人員挑選下一個藥物靶標的時間

　　-Drug Research Advisor利用同類最佳的可視化和分析，只需一個工具就實現了更快訪問和更明智的決策

　　費城2017年3月16日電 /美通社/ -- 在藥物發現領域，選擇臨床前開發藥物靶標是很難的，而選擇正確靶標可以說是整個藥物發現過程中最重要的一步，在目標選擇過程中走錯了第一步可以說代價是高昂的。據 Centre for Medicines Research (CMR) 稱，2015年在所有治療領域，成功讓一個新的候選藥物從I期開發走向市場的概率不足10%，而療效是一半以上II期和III期試驗失敗的原因。

　　這張圖片就是Target Druggability直觀展示結果的示例。

　　為了減少這種風險和相關費用，來自 Clarivate Analytics 的一套新的臨床前工作流工具 Drug Research Advisor 應運而生。Drug Research Advisor 把臨床前研究的主要步驟整合進一個單一的云工作流，實現了更快的信息訪問，幫助做出更明智的決策。憑借Drug Research Advisor，用戶現在可以使用最新的可視化和分析，通過一個工具查詢來自 Clarivate Analytics Integrity SM 和 MetaCore TM  產品的關鍵手動整理內容類型。

　　Drug Research Advisor 中的第一個應用 Target Druggability 通過將藥物、生物學、實驗和競爭情報整合進一個單一的互動搜索工具，從而支持靶標識別和挑選。Clarivate 數據科學家置入了一個特定的計分算法，能夠評估某種疾病藥物靶標的挑選，并能夠按照同類最佳或同類首個這樣的潛力順序進行打分。這個打分系統可幫助將挑選過程從12周縮短至不到30分鐘。

　　更高的效率讓企業現在能夠審核更多靶標并挑選最適合自己產品組合的靶標，從而減少了用在不合格靶標上的時間和費用；節省了數百萬美元的成本，最重要的是讓企業能為市場帶來更多挽救生命的藥物。

　　Clarivate Analytics 藥物發現與轉化科學產品主管 Leo Lafferty-Whyte 表示：“考慮到識別下一個同類首個或同類最佳治療藥物開發機會時的眾多評估因素，研究人員經常受到挑戰，要圍繞適應癥或通路快速評估靶標前景。Target Druggability 應用讓日益復雜的數據變得更直觀、更有用，從而簡化了我們客戶的日常工作流程。”

　　應用如何工作

　　有了 Target Druggability，用戶可以通過疾病、靶標或藥物開始搜索，就會立即顯示與該疾病相關的靶標數量結果。伴隨這些結果的還有基于分子和靶標系列類型的可視化分析。有用的顏色編碼、分組和尺寸也可以用來顯示圍繞這些目靶標的元數據，比如一種藥物所達到的最高目標階段、活躍項目對比非活躍項目、靶標分子類型、生物標志物、動物模型和遺傳證據水平。

　　從這里，用戶可以開始評估風險水平（新靶標對比已驗證靶標），并根據專有的計分算法對結果進行排名，圍繞靶標查詢證據。

　　達到一定靶標水平后，用戶還可以開始審查靶標相關信息，包括伴隨的手動整理信息摘要。

　　客戶聲音

　　由于58%的已經有藥物處于活躍開發階段的靶標都已經有兩家或更多公司在研究，選一種新靶標來研究已經成為一件有風險的事，需要真正有區別于競爭者以及在過程一開始就要找到合適的定位。

　　這就是為什么 Clarivate 讓客戶參與產品設計的原因。他們的反饋非常積極。

　　作為一名參與者，Actelion 心血管和纖維化研發生物學高級實驗室主管 Patrick Sieber 表示：“有了 Target Druggability，我能夠快速大致了解靶標的前景，包括適應癥和競爭情況。”

　　同樣參與了試點的 Vertex Pharmaceuticals 高級研究科學家 Dave Deninger 表示：“Target Druggability 通過提供合適的決策背景，以選擇靶標用于新藥開發這一過程，來為研究人員提供支持?！?/p>

　　DRA (Drug Research Advisor) -- Target Druggability最近入圍 “Fierce創新獎” (Fierce Innovation Awards)前五。