KumiChem
KumiChem™by DLeader, Inc.
RNA創薬のためのAgentic AIプラットフォーム

創薬における日々の業務を支援する
高度な AI プラットフォーム

初期の構想から検証済み候補まで、
RNA創薬のあらゆるステップを支援します。

ASO・siRNA設計ワークフロー生成データキュレーションin silico毒性スクリーニングオフターゲット解析特許・文献インテリジェンス候補優先順位付け
KumiChemが選ばれる理由

AIによる設計 vs. 従来の手作業プロセス

同じ創薬の道のりを、数週間から数時間へ

最大0倍
手作業に比べ、in silico設計を高速化
0万件+
独自の毒性・化学修飾データ
ASO・siRNA
設計・データ・根拠を一つに
同じ設計ワークフローで比較
候補ランキングまでの時間
数週間
最大200倍高速
各ステップを手作業で、順番に実施
標的部位
有効性・オフターゲット
構造
化学修飾
開始数時間数週間
  • 設計サイクル
    候補バッチごとに数週間
  • 毒性リスク
    合成後に判明
  • オフターゲット評価
    手作業で個別に検索
  • 探索範囲
    チームの工数に依存
  • 根拠の追跡
    メモや引用が分散

in silico設計段階における参考比較です。

貴社の標的で、KumiChemを体験
独自データに基づく設計を、チームがご案内します。
チームに問い合わせる
創薬アプローチ

ファースト・イン・クラスも、
ベスト・イン・クラスも

新しい標的への挑戦も、既存の治療法の改良も。KumiChem™ は両方の創薬プログラムを支援します。

ファースト・イン・クラス

まだ治療薬のない標的へ

低分子では狙えない標的を含む新しいRNA標的を探索し、優先順位付きの候補として出発点を示します。

  • トランスクリプトーム全体での標的部位探索
  • ASO・siRNAの新規配列設計
  • 新たな仮説ごとに根拠を提示
適したプログラム
希少疾患新規作用機序未開拓の標的
ベスト・イン・クラス

既存の治療法を、さらに良く

既知のベンチマークを基準に、有効性・安全性・持続性の観点から設計を最適化します。

  • 化学修飾の最適化
  • オフターゲット・毒性のスクリーニング
  • GalNAcなどデリバリーを考慮した設計
適したプログラム
検証済みの標的後続プログラム次世代核酸医薬

KumiChem™ はin silico設計段階を支援します。候補は実験による検証が必要です。

主要機能

RNA創薬のために設計されたAIモジュール

ASO 設計

創薬新規モダリティ

KumiChemは、配列からリード候補まで一貫して支援します。完全長転写産物を取得し、スプライス部位と二次構造をマッピングして結合可能な領域を特定した上で、化学修飾を最適化したASO候補を大規模に生成します。

各候補はin silico毒性評価・安全性評価によってスクリーニングされ、特許動向や最新の臨床エビデンスとも照合されます。多項目パラメータによるフィルタリングとランク付けにより、最も有望で開発可能性の高いASOが実験的検証へと優先的に進められます。

5′3′mRNA3′5′ASO優先順位付き候補1234

siRNA 設計

創薬新規モダリティ

KumiChemは、オフターゲットを考慮した配列設計によりsiRNA開発を効率化します。アイソフォームを考慮した構造ベースのアクセシビリティ解析により、完全長mRNA配列から最適な標的部位を特定します。

熱力学的バランス設計と化学修飾設計を組み込み、大規模にsiRNA二本鎖を生成し、薬効・安定性・送達性を最適化します。

統合モデルが各候補のオフターゲットリスク、シード配列の相同性、免疫原性を評価し、関連する特許や文献と紐づけます。多項目パラメータによるフィルタリングとランク付けにより、最も選択性が高く開発可能性のあるsiRNAが実験的検証へと優先的に進められます。

siRNA二本鎖5′3′3′5′標的mRNA3′5′5′3′切断優先順位付き候補1234

データキュレーション

データ処理データベース

MetaAgentは、大規模なレコード群をバッチ処理し、構造化された要約を統合生成することにより、実質的に無制限のメモリ機能を実現します。これにより、コンテキストウィンドウの制約を受けることなく、取り込まれたすべてのコンテンツに対する継続的かつ包括的な把握が可能となります。

例えば、KumiChemプラットフォームは、CTDデータベースから作用機序―疾患―化学物質間の関係性を抽出し、特許コーパスから修飾パターンおよびデリバリー化学をマイニングし、さらに社内スクリーニング報告書に含まれる実験結果を正規化して統一的な知識グラフへと統合することが可能です。

本キュレーション基盤により、下流エージェントは異種データソース間を横断して推論することが可能となり、文献エビデンス、独自データセット、ならびに規制関連知識を相互に連携させることで、より高度かつ根拠に基づいた新薬設計の意思決定を支援します。

データソースMetaAgentナレッジグラフ

専門家の声

研究者・業界の専門家から寄せられた KumiChem™ への評価

RNA医薬

核酸医薬の創薬を加速する

KumiChem™は、核酸医薬の創薬にAIを統合する革新的なアプローチを提供しています。分子設計・最適化・評価を一貫して効率化する統合プラットフォームにより、siRNAをはじめとする核酸医薬の開発を加速する大きな可能性を備えています。

産業界の研究開発の視点から見ても、本技術には研究効率を高め、より根拠に基づいた科学的意思決定を支える大きな機会があると考えます。今後のさらなる開発と実用化に向けた検証に期待しています。

執筆者
RNA医薬 研究開発サイエンティスト(米国)
核酸医薬

患者に届く、より速い設計を

このプラットフォームに大変感銘を受けました。非常に大きな可能性を秘めていると考えています。多くの病院や研究者が、患者さんに役立つ核酸医薬を、より速く効率的に設計する方法を求めています。

米国で核酸分野に携わる研究者として、皆さんの取り組みに大きな期待を寄せており、今後の進展を楽しみにしています。

執筆者
核酸医薬 研究者(米国)
製薬

業界を変革する

AIを基盤とした創薬プラットフォームの開発は、業界に革命をもたらし、より迅速で効果的な治療法の実現につながる可能性があります。

スタートアップとして、このような困難なテーマに挑戦する勇気に心から感銘を受けました。皆さまの取り組みがヘルスケア業界にもたらす影響を楽しみにしています。

執筆者
Kosagi(日本・外資系製薬企業)
ライフサイエンス

ユーザーフレンドリーなAIプラットフォーム

従来の創薬は、多大な時間とコストを要する上、動物実験や臨床試験に伴う避けられない倫理的課題を抱えています。AIを活用することで、これらの問題を回避し、より効果的で手頃な医薬品の開発効率を高めることが可能になります。

DLeaderが、研究者や企業の生物医学研究および医薬品開発を促進し、教育や公衆衛生にも貢献する、このような使いやすいAIプラットフォームを提供していることは非常に魅力的です。

執筆者
W. Z(日本・ライフサイエンス分野 ポスドク研究員)
医学

患者ケアを大きく向上させる可能性

AIを医療研究や臨床現場に統合することで、より迅速かつ正確な診断や、個別化された治療計画の提供が可能となり、患者ケアを大きく向上させる可能性があります。AIを活用することで医療データの最適利用が進み、画期的な進展が期待されます。

これらのイノベーションを医療分野にもたらそうとするDLeaderの献身に刺激を受けています。皆さまの取り組みが公衆衛生をどのように改善していくのか、今後が楽しみです。

執筆者
A. H(中国・北京大学 公衆衛生分野 ポスドク研究員)
情報科学

革新的な創薬へのDLeaderの取り組み

近年のAIおよびデータマイニングの研究は、さまざまな分野における技術開発を大きく加速させています。

DLeaderが革新的な創薬に取り組んでいることを心強く思います。この分野の先駆的リーダーとなることを期待しています。

執筆者
Y. J(日本・マルチメディア分野 博士課程)
数学

妥当性の認識

データ分析を行い、その結果を指針や根拠として用いる前提となるのが妥当性の認識です。妥当性は主に「統計的有意性」を指し、その基準は確率論における大数の法則や中心極限定理に基づいています。

さらに、データサイエンスで用いられる次元削減、予測、分類・クラスタリング手法は、高度な現代数学的ツールや最先端理論を活用しており、データサイエンス分野の発展に寄与するとともに、本プラットフォームに確固たる科学的基盤を提供しています。

執筆者
Y. L(日本・数学分野 博士課程)
デモ予約

KumiChem™ でRNA創薬研究を加速

チームや研究プログラムについてお聞かせください。デモのご案内に加え、パイロット導入や共同研究についてもご相談いただけます。

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