データ・サイエンス

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データ・サイエンス

カテニオンのデータ・サイエンス・ユニットで働くのは、ライフサイエンス研究やコンサルティングの分野で長年の経験を持つバイオ・インフォマティクスや計算生物学、データ・エンジニアリングの専門家たちです。 私たちは、マシーン・ラーニングや自然言語処理などの最先端のコンピューター技術を開発・駆使し、膨大な量のデータを価値のある知識に変換します。 こうした手法を活用し、私たちはデータ分析法とR&Dにおける専門知識の相乗効果を実現し、ドラッグ・デスカバリーと開発の最良の戦略を立案します。

加速化と強化

ビッグデータ分析は、バイオ医薬品とライフサイエンス産業にとっては不可欠な分野となりました。 カテニオンのアプローチは、ゲノミクスとプロテオミクスのデータセットを、臨床データや、競合品や市場に関するデータと統合し、カテニオン独自のナレッジ・グラフに落とし込みます。 こうした総体的な視野を持つことで、次の5つの分野で系統的な探索・特定・優先順序付けを行うことができます。

ドラッグ・ターゲット

カスタマイズしたスクリーニング基準に基づく 特定の医薬品モダリティー(例えば、遺伝子治療、 低分子、免疫オンコロジー・ターゲット)に 適した新規ドラッグ・ターゲット

適応症

科学的信頼性、開発の実現可能性、ビジネスチャンスの 3つを最もバランスよく兼ね備えた適応症

目的変更

既存品(開発中あるいは開発を中断した候補品)に適した 新規適応症、ドラッグ・ターゲット、またはバイオマーカーを見つける

アセット

ライセンシングや買収の対象となり得る隠れた価値ある資産

企業

過小評価されている企業を買収する

私たちは、カテニオンのナリッジ・ベースを補完するために、バイオ医薬品に関する出版物、臨床試験の読み出し情報、特許、市場動向などから積極的に科学情報を得ています。 カテニオンのサイエンス主導の手法と、クライアントの深い専門知識が合体すれば、競争上の優位点を得ることができ、その結果、資金調達、IPO(新規株式公開)の準備、有意義なパートナリング、さらにはM&Aを成功に導くことができます。

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適応症、ターゲットの特定と優先順位付け

ハイスループット技術は、医薬品研究に革命をもたらし、疾病の根本的なメカニズムを理解する可能性をはらむ膨大な量のオミックス・データを生み出します。 こうした進歩にもかかわらず、しかも患者のアンメット・ニーズは依然として大きいというのに、多くの疾病やターゲットに関する研究が、慢性的に遅れています。 私たちは、データ・サイエンスの原理を適用して様々な異種データを統合し、知識のギャップを埋める隠された相互作用を見つけ出します。 私たちは、総合的でダイナミックなナレッジグラフをカスタマイズし、疾病の進行を促進するドラッグ・ターゲットとアンメット・ニーズの高い適応症を特定し優先順位を付けた上で、未踏の治療分野とビジネスチャンスにスポットライトを当てます。

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企業買収とアセット買収

カテニオンには、クライアントが新薬や医療用製品、プロジェクトや技術に投資または売却する際の判断を支援してきた長い伝統があります。 2003年以来、私たちは医薬品と医療用製品業界におけるこうした案件のバリューとリスクに対して最高レベルの評価を行ってきました。 カテニオンのデータ・サイエンス・ユニットは、数ある公的及び民間のデータベースから有用な情報を収集・統合し、企業やアセットを、クライアントにカスタマイズしたスクリーニング法で選び出します。 クライアントのニーズと優先事項を最もよく反映したパラメーターを用い、最も有望な可能性に今ある資源を集中する上で重要なカギとなる多くのデータ・ポイントとランキング・クライテリアを集めます。それらを、経験豊かなカテニオンのコンサルタントが評価します。

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ポートフォリオ・マネジメント

カテニオンでは、特別な興味を示されるVCや中あるいは大規模の医薬品会社などのクライアントに最も適したポートフォリオ・マネジメントとアセット取得の戦略を立てるために、様々なダイナミックなモデリング・アプローチを採用します。 数々の買収、ライフサイクル・マネジメント、開発戦略、ベンチマークした(前)臨床開発パラメーターに基づいてフォーカスした治療分野のシナリオをシミュレートしてきた経験から、私たちは、望ましいポートフォリオ、戦略的適合性、そして利用可能な資源内で許容できるリスク水準の3点を満たす最適なバランスを見つけ出します。

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R&D生産性

カテニオンでは長年、企業の成功を推進するパラメーターを分析してきました。 私たちのランキング法は、R&DとM&Aの戦略決定がいかに現在および将来の企業業績に反映されるかを、バイアスのないデータ主導の数値化によって示します。 カテニオンではこの分野における研究結果を毎年公表しています。詳しくは「インサイト」をご覧ください。