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J-GLOBAL ID:202102223918858582   整理番号:21A0074949

薬剤開発における挑戦を克服するための人工組織および戦略【JST・京大機械翻訳】

Engineered tissues and strategies to overcome challenges in drug development
著者 (7件):
資料名:
巻: 158  ページ: 116-139  発行年: 2020年 
JST資料番号: T0338A  ISSN: 0169-409X  CODEN: ADDREP  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 文献レビュー  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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薬剤開発における現在の前臨床研究は,薬剤リードを同定し,続くin vitroとin vivoモデルの両方を用い,リード候補の薬物動態と薬力学的性質を予測する,ハイスループットin vitroスクリーニングを利用する。これらの研究の目標は,後のヒト臨床試験で成功する可能性が最も高いリード薬物候補の数を減らすことである。しかし,前臨床研究から出現する10の薬物候補の1つのみが成功し,承認された治療になる。有効性または検出されない毒性の欠如は,前臨床研究における主要な除外基準であるにもかかわらず,これらの失敗の原因の約75%である。最近,生物学と工学の進歩は,新しい前臨床モデルを構築するための新しいツールを作成した。これらのモデルは,in vitroおよびin vivoでのヒト組織のより現実的な表現を創造するのを助けることにより,現在の前臨床研究で使用されるそれらを補うことができる。本レビューでは,それらの価値と限界を同定する現在の前臨床モデルを記述し,次に,前臨床モデルの改善が薬物開発を進めるために特に必要とされる研究の選択領域について議論する。これに続いて,前臨床モデルを構築するための設計考察を議論し,これらの努力における最近の進歩を強調した。まとめると,著者らは,失敗した薬物候補の課題および薬剤開発企業および医療に関するこの姿勢の負担を助けるための前臨床研究への生物学的および工学的ツールの展望を取り囲む2020年の進歩をレビューすることを目的とした。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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化学物質の毒性一般  ,  抗腫よう薬の基礎研究 
タイトルに関連する用語 (4件):
タイトルに関連する用語
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