RU2020135474A - Способ и система для компьютерного моделирования и имитации, применяемые для определения характеристик и/или оптимизации лекарственных средств - Google Patents
Способ и система для компьютерного моделирования и имитации, применяемые для определения характеристик и/или оптимизации лекарственных средств Download PDFInfo
- Publication number
- RU2020135474A RU2020135474A RU2020135474A RU2020135474A RU2020135474A RU 2020135474 A RU2020135474 A RU 2020135474A RU 2020135474 A RU2020135474 A RU 2020135474A RU 2020135474 A RU2020135474 A RU 2020135474A RU 2020135474 A RU2020135474 A RU 2020135474A
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- simulation
- modeling
- biological
- settings
- computer
- Prior art date
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/50—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for simulation or modelling of medical disorders
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16C—COMPUTATIONAL CHEMISTRY; CHEMOINFORMATICS; COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE
- G16C20/00—Chemoinformatics, i.e. ICT specially adapted for the handling of physicochemical or structural data of chemical particles, elements, compounds or mixtures
- G16C20/50—Molecular design, e.g. of drugs
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
- G16B5/00—ICT specially adapted for modelling or simulations in systems biology, e.g. gene-regulatory networks, protein interaction networks or metabolic networks
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16C—COMPUTATIONAL CHEMISTRY; CHEMOINFORMATICS; COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE
- G16C20/00—Chemoinformatics, i.e. ICT specially adapted for the handling of physicochemical or structural data of chemical particles, elements, compounds or mixtures
- G16C20/30—Prediction of properties of chemical compounds, compositions or mixtures
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16C—COMPUTATIONAL CHEMISTRY; CHEMOINFORMATICS; COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE
- G16C20/00—Chemoinformatics, i.e. ICT specially adapted for the handling of physicochemical or structural data of chemical particles, elements, compounds or mixtures
- G16C20/60—In silico combinatorial chemistry
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16C—COMPUTATIONAL CHEMISTRY; CHEMOINFORMATICS; COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE
- G16C20/00—Chemoinformatics, i.e. ICT specially adapted for the handling of physicochemical or structural data of chemical particles, elements, compounds or mixtures
- G16C20/70—Machine learning, data mining or chemometrics
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
- Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Crystallography & Structural Chemistry (AREA)
- Public Health (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Pathology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Pharmacology & Pharmacy (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Physiology (AREA)
- Biotechnology (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
- Medicines That Contain Protein Lipid Enzymes And Other Medicines (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Claims (71)
1. Способ компьютерного моделирования и имитации, применяемый для определения характеристик и оптимизации по меньшей мере одного лекарственного средства, предусматривающий следующие стадии:
хранение на компьютерной платформе (1) первого набора (D1) цифровых данных для моделирования, содержащего биологические, фармакологические, генетические, физиологические, фармакокинетические, фармакодинамические и клинические данные реального и/или виртуального индивидуума, относящиеся к одной или нескольким биологическим, и/или органическим, и/или функциональным частям индивидуума, с которыми предполагаются взаимодействия по меньшей мере одного лекарственного средства, и/или относящиеся к одному или нескольким эффектам, возникающим в результате указанных взаимодействий;
хранение на компьютерной платформе (1) второго набора (D2) цифровых данных для моделирования, содержащего биологические, фармакологические, генетические, физиологические, фармакокинетические, фармакодинамические данные одного или нескольких реальных и/или виртуальных животных, относящиеся к одной или нескольким биологическим, и/или органическим, и/или функциональным частям животного, на котором собираются тестировать по меньшей мере одно лекарственное средство, и/или относящиеся к одному или нескольким эффектам, возникающим в результате в результате тестируемых взаимодействий;
хранение на компьютерной платформе (1) третьего набора (D3) цифровых данных для моделирования, дающих представление о химико-физических свойствах и/или функциональных, и/или структурных, и/или динамических характеристиках химических соединений, и/или биологических соединений, и/или лекарственных средств, подлежащих отбору в ходе исследования и разработки по меньшей мере одного лекарственного средства;
хранение на компьютерной платформе (1) четвертого набора (D4) цифровых данных для моделирования, дающих представление о химико-физических свойствах и/или функциональных, и/или структурных, и/или динамических характеристиках биологических мишеней, подлежащих отбору в ходе исследования и разработки указанного по меньшей мере одного лекарственного средства;
хранение на компьютерной платформе пятого набора (D5) цифровых данных для моделирования, дающих представление о химических, химико-физических, биологических, физиологических, генетических, клинических, фармакологических, фармакодинамических и фармакокинетических данных, относящихся к одному или нескольким заболеваниям и/или терапевтическим областям, к которым относится указанное по меньшей мере одно лекарственное средство;
представление посредством компьютерной платформы (1) пользовательского интерфейса (4), который может быть подключен к Интернету и способен обеспечивать пользователю подключение и взаимодействие с компьютерной платформой (1) и с одним или нескольким прилагаемыми к ней программными продуктами;
получение информации (I) о выборе, и/или задании, и/или настройках, которая может быть введена пользователем посредством пользовательского интерфейса, причем информация о выборе и/или настройках содержит:
информацию (II) о выборе, и/или задании, и/или настройках модели фармакометрических и/или физиологических особенностей, представляющую собой модель фармакометрических и/или физиологических особенностей индивидуума на основе указанного первого хранящегося набора (D1) цифровых данных для моделирования и/или модель фармакометрических и/или физиологических особенностей животного на основе указанного второго хранящегося набора (D2) цифровых данных для моделирования;
информацию (12) о выборе, и/или задании, и/или настройках модели химической, и/или фармакологической, и/или биологической системы на основе указанного первого хранящегося набора (D1), и/или указанного второго хранящегося набора (D2), и/или указанного третьего хранящегося набора (D3), и/или указанного четвертого хранящегося набора (D4), и/или указанного пятого хранящегося набора (D5) цифровых данных для моделирования, дающих представление о химических, химико-физических, фармакологических, биологических, генетических, физиологических свойствах указанной химической, и/или фармакологической, и/или биологической системы;
информацию (13) о выборе, и/или задании, и/или настройках скрининговой и/или оптимизационной модели;
информацию (14) о выборе и настройках типа имитации и/или информацию (15) о выборе и настройках одного или нескольких вводимых параметров имитации и информацию (16) об одном или нескольких выводимых параметрах имитации;
обработка посредством компьютерной платформы (1) указанной информации (II) о выборе, и/или задании, и/или настройках модели фармакометрических и/или физиологических особенностей для разработки модели (M1) фармакометрических и/или физиологических особенностей на основе указанного первого хранящегося набора (D1) цифровых данных для моделирования и/или на основе указанного второго хранящегося набора (D2) цифровых данных для моделирования;
обработка посредством компьютерной платформы (1) указанной информации (12) о выборе, и/или задании, и/или настройках модели химической, и/или фармакологической, и/или биологической системы для разработки модели (М2) химической, и/или фармакологической, и/или биологической системы на основе указанного первого хранящегося набора (D1), и/или на основе указанного второго хранящегося набора (D2), и/или на основе указанного третьего хранящегося набора (D3), и/или на основе указанного четвертого хранящегося набора (D4), и/или на основе указанного пятого хранящегося набора (D5) цифровых данных для моделирования;
обработка посредством компьютерной платформы (1) указанной информации (13) о выборе, и/или задании, и/или настройках скрининговой и/или оптимизационной модели для разработки скрининговой и/или оптимизационной модели (М3) на основе указанного пятого хранящегося набора (D5) цифровых данных для моделирования, и/или на основе указанного третьего хранящегося набора (D3), и/или указанного четвертого хранящегося набора (D4) цифровых данных; причем скрининговая и/или оптимизационная модель (М3) содержит поисковые алгоритмы и/или алгоритмы на основе искусственного интеллекта, адаптированные для выявления и связывания функциональных, и/или структурных, и/или динамических характеристик химических соединений, и/или биологических соединений, и/или лекарственных средств, и/или биологических мишеней, и/или заболеваний, которые имеют отношение к разработке по меньшей мере одного лекарственного средства;
обработка посредством компьютерной платформы (1) указанной информации (I) о выборе и/или настройках, вводимой пользователем, для задания вводимых данных (Din) о настройках для одного или нескольких программных продуктов для компьютерного имитации, прилагаемых к компьютерной платформе (1);
выполнение компьютерной имитации с помощью одного или нескольких программных продуктов для компьютерной имитации на основе указанных вводимых данных (Din) о настройках, указанной модели (M1) фармакометрических и/или физиологических особенностей, указанной модели (М2) химической, и/или фармакологической, и/или биологической системы и указанной скрининговой и/или оптимизационной модели (М3) с получением выводимых данных (Dout) компьютерного моделирования и/или имитации;
обработка выводимых данных (Dout) компьютерного моделирования и/или имитации на основе указанной информации (16) о выборе и настройках одного или нескольких выводимых параметров моделирования и/или имитации для предоставления отчетности об искомых результатах (R) моделирования и/или имитации в выбранном пользователем формате; причем результаты (R) имитации содержат информацию, позволяющую выявить, и/или охарактеризовать, и/или связать функциональные, и/или структурные, и/или динамические характеристики химических соединений, и/или биологических соединений, и/или лекарственных средств, и/или биологических мишеней, и/или заболеваний, которые имеют отношение к разработке по меньшей мере одного лекарственного средства;
предоставление искомых результатов моделирования и/или имитации посредством пользовательского интерфейса (4).
2. Способ по п. 1, причем стадия представления пользовательского интерфейса предусматривает представление множества доступных для выбора пользователем шаблонов, связанных с соответствующими типами имитации, и причем каждый шаблон содержит:
множество вводимых параметров, которые можно выбрать для имитации, при этом каждый параметр связан с соответствующим диапазоном допустимых значений, которые подходят для реализации имитации, в котором можно задать значение параметра;
множество выбираемых выводимых параметров, включающих искомые количества в виде выводимого результата;
множество вариантов по отображению на экране и предоставлению отчетности, которые могут быть выбраны пользователем для выбора формата результатов.
3. Способ по п. 1 или 2, причем информация (I) о выборе и/или настройках, которая может быть введена пользователем, дополнительно содержит:
параметры, предназначенные для задания и/или предназначенные для проработки модели (M1) фармакометрических и/или физиологических особенностей,
и/или параметры, предназначенные для определения и/или предназначенные для проработки модели (М2) химической, и/или фармакологической, и/или биологической системы,
и/или параметры, предназначенные для задания и/или предназначенные для индивидуализации алгоритмов компьютерной модели (М3) с помощью искусственного интеллекта;
и/или параметры, предназначенные для выбора и/или предназначенные для задания реальных или виртуальных пациентов или контингентов реальных или виртуальных пациентов;
и/или параметры, предназначенные для задания параметров вычислительных аспектов имитации.
4. Способ по п. 3, причем информация (I) о выборе и/или настройках, которая может быть введена пользователем, содержит начальные условия и предельные условия для выполнения компьютерного моделирования и имитации,
и/или параметры, относящиеся к способу численного решения, применяемому программным обеспечением для компьютерной имитации.
5. Способ по любому из предыдущих пунктов, дополнительно предусматривающий следующие стадии:
получение цифровых данных для моделирования модели фармакометрических и/или физиологических особенностей, и/или цифровых данных для моделирования химической, и/или фармакологической, и/или биологической системы, и/или цифровых данных для моделирования скрининговой или оптимизационной модели путем выбора из множества цифровых моделей фармакометрических и/или физиологических особенностей, и/или цифровых моделей химических, и/или фармакологических, и/или биологических систем, и/или скрининговых или оптимизационных моделей, хранящихся в цифровой библиотеке (2) компьютерной платформы (1) и/или предварительно загруженных пользователем на компьютерную платформу (1);
получение цифровых данных (D1) для моделирования, содержащих биологические, фармакологические, генетические, физиологические, фармакокинетические, фармакодинамические и клинические данные реального и/или виртуального индивидуума, путем выбора из множества цифровых моделей реальных или виртуальных пациентов, хранящихся в цифровой библиотеке (2) компьютерной платформы (1) и/или предварительно загруженных пользователем на компьютерную платформу (1).
6. Способ по любому из предыдущих пунктов, причем цифровые данные для моделирования реального индивидуума представлены в анонимной форме, и/или без указания личности, и/или с указанием псевдонима.
7. Способ по любому из предыдущих пунктов, причем компьютерное моделирование и/или имитация включают моделирование и/или имитацию, которые производят поиск биологических мишеней, и/или которые производят поиск химических соединений, и/или которые производят поиск биологических соединений, и/или которые производят поиск лекарственных средств.
8. Способ по любому из предыдущих пунктов, причем компьютерное моделирование и/или имитации включают моделирование и/или имитацию для определения характеристик и/или оптимизации указанного по меньшей мере одного лекарственного средства,
и/или моделирование и/или имитацию для анализа и прогнозирования динамических характеристик по меньшей мере одного лекарственного средства на контингенте реальных или виртуальных пациентов,
и/или моделирование и/или имитацию для персонализированной оценки эффектов, оказываемых по меньшей мере одним лекарственным средством на конкретного реального или виртуального пациента,
и/или моделирование и/или имитацию для оценки безопасности, и/или эффективности, и/или соответствия текущим нормам по безопасности и/или эффективности.
9. Способ по п. 8, причем компьютерное моделирование и/или имитация дополнительно включают моделирование и/или имитацию для анализа и прогнозирования динамических характеристик у одного или нескольких лекарственных средств на контингенте реальных или виртуальных животных и/или для индивидуализированной оценки эффектов, оказываемых одним или несколькими лекарственными средствами на конкретное реальное или виртуальное животное.
10. Способ по любому из предыдущих пунктов, причем компьютерное моделирование и/или имитация включают моделирование и/или имитацию для проектирования и/или разработки одного или нескольких химических соединений, и/или для анализа и прогнозирования химико-физических, и/или фармакологических, и/или биологических свойств одного или нескольких химических соединений, и/или для оценки безопасности, и/или эффективности, и/или соответствия текущим нормам по безопасности и/или эффективности.
11. Способ по любому из предыдущих пунктов, причем компьютерное моделирование и/или имитация включают моделирование и/или имитацию для анализа, и/или выявления, и/или определения характеристик биологических мишеней для исследования и/или оценки безопасности и/или эффективности.
12. Способ по любому из предыдущих пунктов, причем компьютерное моделирование и/или имитация включают поисковые алгоритмы, которые производят действия над цифровыми данными для моделирования.
13. Система (10) для компьютерного моделирования и имитации, применяемая для определения характеристик и оптимизации по меньшей мере одного лекарственного средства, содержащая компьютерную платформу (1), причем компьютерная платформа содержит:
цифровую библиотеку (2), на которой хранится следующее:
первый набор (D1) цифровых данных для моделирования, содержащий биологические, фармакологические, генетические, физиологические, фармакокинетические, фармакодинамические и клинические данные реального и/или виртуального индивидуума, относящиеся к одной или нескольким биологическим, и/или органическим, и/или функциональным частям индивидуума, с которыми предполагаются взаимодействия по меньшей мере одного лекарственного средства, и/или относящиеся к одному или нескольким эффектам, возникающим в результате указанных взаимодействий;
второй набор (D2) цифровых данных для моделирования, содержащий биологические, фармакологические, генетические, физиологические, фармакокинетические, фармакодинамические данные одного или нескольких реальных и/или виртуальных животных, относящиеся к одной или нескольким биологическим, и/или органическим, и/или функциональным частям животного, на котором собираются тестировать по меньшей мере одно лекарственное средство, и/или относящиеся к одному или нескольким эффектам, возникающим в результате в результате тестируемых взаимодействий;
третий набор (D3) цифровых данных для моделирования, дающих представление о химико-физических свойствах и/или функциональных, и/или структурных, и/или динамических характеристиках химических соединений, и/или биологических соединений, и/или лекарственных средств, подлежащих отбору в ходе исследования и разработки по меньшей мере одного лекарственного средства;
четвертый набор (D4) цифровых данных для моделирования, дающих представление о химико-физических свойствах и/или функциональных, и/или структурных, и/или динамических характеристиках биологических мишеней, подлежащих отбору в ходе разработки указанного по меньшей мере одного лекарственного средства;
пятый набор (D5) цифровых данных для моделирования, дающих представление о химических, химико-физических, биологических, физиологических, клинических, фармакологических, генетических, фармакодинамических и фармакокинетических данных, относящихся к одному или нескольким заболеваниям и/или терапевтическим областям, к которым относится указанное по меньшей мере одно лекарственное средство;
один или несколько компонентов (3) для электронной обработки, которые способны производить посредством одного или нескольких программных продуктов или приложений (S1-S6), хранящихся на ней и выполняемых в ней, следующие действия:
представление пользовательского интерфейса (4), который может быть подключен к Интернету и способен обеспечивать пользователю подключение и взаимодействие с компьютерной платформой (1) с цифровыми данными и с одним или нескольким прилагаемыми к ней программными продуктами;
получение информации (I) о выборе и/или настройках, которая может быть введена пользователем посредством пользовательского интерфейса (4), причем информация о выборе и/или настройках содержит:
информацию (II) о выборе, и/или задании, и/или настройках модели фармакометрических и/или физиологических особенностей, представляющую собой модель фармакометрических и/или физиологических особенностей индивидуума на основе указанного первого хранящегося набора (D1) цифровых данных для моделирования и/или представляющую собой модель фармакометрических и/или физиологических особенностей животного на основе указанного второго хранящегося набора (D2) цифровых данных для моделирования;
информацию (12) о выборе, и/или задании, и/или настройках модели химической, и/или фармакологической, и/или биологической системы на основе указанного первого хранящегося набора (D1), и/или на основе указанного второго хранящегося набора (D2), и/или на основе указанного третьего хранящегося набора (D3), и/или на основе указанного четвертого хранящегося набора (D4), и/или на основе указанного пятого хранящегося набора (D5) цифровых данных для моделирования, дающих представление о химических, химико-физических, фармакологических, биологических, генетических, физиологических свойствах указанной химической, и/или фармакологической, и/или биологической системы;
информацию (13) о выборе, и/или задании, и/или настройках скрининговой и/или оптимизационной модели;
информацию (14) о выборе и настройках типа моделирования и/или имитации, и/или информацию (15) о выборе и настройках одного или нескольких вводимых параметров моделирования и/или имитации, и информацию (16) о выборе и настройках одного или нескольких выводимых параметров моделирования и/или имитации;
обработка указанной информации (II) о выборе, и/или задании, и/или настройках модели фармакометрических и/или физиологических особенностей для разработки модели (Ml) фармакометрических и/или физиологических особенностей на основе указанного первого хранящегося набора (D1) цифровых данных для моделирования и/или на основе указанного второго хранящегося набора (D2) цифровых данных для моделирования;
обработка указанной информации (12) о выборе, и/или задании, и/или настройках модели химической, и/или фармакологической, и/или биологической системы для разработки модели (М2) химической, и/или фармакологической, и/или биологической системы на основе указанного первого хранящегося набора (D1), и/или на основе указанного второго хранящегося набора (D2), и/или на основе указанного третьего хранящегося набора (D3), и/или на основе указанного четвертого хранящегося набора (D4), и/или на основе указанного пятого хранящегося набора (D5) цифровых данных для моделирования;
обработка указанной информации (13) о выборе, и/или задании, и/или настройках скрининговой и/или оптимизационной модели для разработки скрининговой и/или оптимизационной модели (М3) на основе указанного пятого хранящегося набора (D5) цифровых данных для моделирования, и/или на основе указанного третьего хранящегося набора (D3) цифровых данных для моделирования, и/или на основе указанного четвертого хранящегося набора (D4) цифровых данных для моделирования; причем скрининговая и/или оптимизационная модель (М3) содержит поисковые алгоритмы и/или алгоритмы на основе искусственного интеллекта, позволяющие выявлять и связывать функциональные, и/или структурные, и/или динамические характеристики химических соединений, и/или биологических соединений, и/или лекарственных средств, и/или биологических мишеней, и/или заболеваний, которые имеют отношение к разработке по меньшей мере одного лекарственного средства;
обработка указанной информации (I) о выборе и/или настройках, вводимой пользователем, для получения вводимых данных (Din) о настройках для одного или нескольких программных продуктов (S5) для компьютерного моделирования и/или имитации, прилагаемых к компьютерной платформе (1);
выполнение компьютерного моделирования и имитации с помощью одного или нескольких программных продуктов (S5) для компьютерного моделирования и/или имитации на основе указанных вводимых данных (Din) о настройках, на основе указанной модели (M1) фармакометрических и/или физиологических особенностей, на основе указанной модели (М2) химической, и/или фармакологической, и/или биологической системы и на основе указанной скрининговой и/или оптимизационной модели (М3) с получением выводимых данных (Dout) компьютерного моделирования и/или имитации;
обработка выводимых данных (Dout) компьютерного моделирования и/или имитации на основе указанной информации (16) о выборе и настройках одного или нескольких выводимых параметров моделирования и/или имитации для предоставления отчетности об искомых результатах (R) имитации в выбранном пользователем формате; причем результаты (R) имитации содержат информацию, позволяющую выявить, и/или охарактеризовать, и/или связать функциональные, и/или структурные, и/или динамические характеристики химических соединений, и/или биологических соединений, и/или лекарственных средств, и/или биологических мишеней, и/или заболеваний, которые имеют отношение к разработке по меньшей мере одного лекарственного средства;
предоставление искомых результатов моделирования и/или имитации посредством пользовательского интерфейса (4).
14. Система (10) по п. 13, причем указанные один или несколько программных продуктов или приложений (S1-S7) компьютерной платформы (1) содержат:
один или несколько программных продуктов (S4) по управлению с помощью пользовательского интерфейса;
один или несколько программных продуктов (S5) для компьютерного моделирования и/или имитации, которые способны осуществлять компьютерное моделирование и/или имитацию при выполнении компьютером;
один или несколько программных продуктов (S1, S2, S3, S4, S6) для обработки, которые способны осуществлять указанные стадии обработки информации (II) о выборе, и/или задании, и/или настройках модели фармакометрических и/или физиологических особенностей, обработки информации (12) о выборе, и/или задании, и/или настройках химической, и/или фармакологической, и/или биологической модели, обработки информации (13) о выборе, и/или задании, и/или настройках скрининговой и/или оптимизационной модели, обработки информации (I) о выборе и/или настройках, вводимых пользователем, для получения вводимых данных (Din) о настройках для программных продуктов для компьютерного моделирования и/или имитации, и обработки выводимых данных (Dout) компьютерного моделирования и/или имитации для предоставления отчетности об искомых результатах (R) моделирования и/или имитации в выбранном пользователем формате.
15. Система по п. 14, причем компьютерная платформа (1) дополнительно содержит программный продукт (S7) по типу PIDO (Process Integration and Design Optimization - интеграция процессов и оптимизация проектирования), который способен управлять поточным процессом программных продуктов, прилагаемых к компьютерной платформе (1), и оптимизировать компьютерные имитации.
16. Система по любому из пп. 13-15, реализованная посредством распределенной платформы облачных вычислений.
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| IT201800004045A IT201800004045A1 (it) | 2018-03-28 | 2018-03-28 | Metodo e sistema per modellizzazione e simulazione computazionale applicata a ricerca e sviluppo di farmaci |
| IT102018000004045 | 2018-03-28 | ||
| PCT/IB2019/052450 WO2019186398A1 (en) | 2018-03-28 | 2019-03-26 | Method and system for computational modelling and simulation applied to drug characterization and/or optimization |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2020135474A true RU2020135474A (ru) | 2022-04-28 |
Family
ID=62751317
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2020135474A RU2020135474A (ru) | 2018-03-28 | 2019-03-26 | Способ и система для компьютерного моделирования и имитации, применяемые для определения характеристик и/или оптимизации лекарственных средств |
Country Status (11)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US20210027865A1 (ru) |
| EP (1) | EP3776590A1 (ru) |
| JP (2) | JP2021519485A (ru) |
| KR (1) | KR20210010854A (ru) |
| AU (1) | AU2019244695A1 (ru) |
| BR (1) | BR112020019853A2 (ru) |
| CA (1) | CA3094922A1 (ru) |
| IL (1) | IL277595A (ru) |
| IT (1) | IT201800004045A1 (ru) |
| RU (1) | RU2020135474A (ru) |
| WO (1) | WO2019186398A1 (ru) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2023136354A1 (ja) * | 2022-01-17 | 2023-07-20 | 株式会社エイゾス | 統計データ取得装置、寄与度演算装置、治療行為探索装置、治療対象探索装置、統計データ取得プログラム、寄与度演算プログラム、治療行為探索プログラム、及び、治療対象探索プログラム |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20050060305A1 (en) * | 2003-09-16 | 2005-03-17 | Pfizer Inc. | System and method for the computer-assisted identification of drugs and indications |
| JP2019512758A (ja) * | 2016-01-15 | 2019-05-16 | 株式会社Ｐｒｅｆｅｒｒｅｄ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ | マルチモーダル生成機械学習のためのシステムおよび方法 |
-
2018
- 2018-03-28 IT IT201800004045A patent/IT201800004045A1/it unknown
-
2019
- 2019-03-26 RU RU2020135474A patent/RU2020135474A/ru unknown
- 2019-03-26 EP EP19721085.9A patent/EP3776590A1/en active Pending
- 2019-03-26 BR BR112020019853-6A patent/BR112020019853A2/pt unknown
- 2019-03-26 KR KR1020207031207A patent/KR20210010854A/ko active Search and Examination
- 2019-03-26 US US17/042,771 patent/US20210027865A1/en active Pending
- 2019-03-26 AU AU2019244695A patent/AU2019244695A1/en active Pending
- 2019-03-26 WO PCT/IB2019/052450 patent/WO2019186398A1/en unknown
- 2019-03-26 JP JP2021501121A patent/JP2021519485A/ja active Pending
- 2019-03-26 CA CA3094922A patent/CA3094922A1/en active Pending
-
2020
- 2020-09-24 IL IL277595A patent/IL277595A/en unknown
-
2023
- 2023-12-18 JP JP2023212637A patent/JP2024023697A/ja active Pending
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| IT201800004045A1 (it) | 2019-09-28 |
| KR20210010854A (ko) | 2021-01-28 |
| IL277595A (en) | 2020-11-30 |
| JP2021519485A (ja) | 2021-08-10 |
| JP2024023697A (ja) | 2024-02-21 |
| EP3776590A1 (en) | 2021-02-17 |
| BR112020019853A2 (pt) | 2021-01-05 |
| AU2019244695A1 (en) | 2020-11-19 |
| US20210027865A1 (en) | 2021-01-28 |
| WO2019186398A1 (en) | 2019-10-03 |
| CA3094922A1 (en) | 2019-10-03 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN105993016B (zh) | 用于为具有特定疾病的个体规划医疗的计算机化系统 | |
| US5657255A (en) | Hierarchical biological modelling system and method | |
| US8793144B2 (en) | Treatment effect prediction system, a treatment effect prediction method, and a computer program product thereof | |
| Gris et al. | Supervised and unsupervised learning technology in the study of rodent behavior | |
| US20150142465A1 (en) | Pathway recognition algorithm using data integration on genomic models (paradigm) | |
| Gomez-Cabrero et al. | Workflow for generating competing hypothesis from models with parameter uncertainty | |
| Assmus et al. | Dynamics of biological systems: role of systems biology in medical research | |
| Crawford et al. | Sex, lies and self-reported counts: Bayesian mixture models for heaping in longitudinal count data via birth-death processes | |
| WO2006065950A2 (en) | Modeling biological effects of molecules using molecular property models | |
| RU2020135481A (ru) | Способ и система для компьютерного моделирования и имитации функционирования и/или динамических характеристик медицинских устройств, которые можно имплантировать пациентам или применять на пациентах | |
| WO2020187987A1 (en) | Population-level gaussian processes for clinical time series forecasting | |
| JP2024023697A (ja) | 薬物の特性化及び／又は最適化に適用される計算モデル化及びシミュレーションのための方法及びシステム | |
| Colliot | Machine Learning for Brain Disorders | |
| Pyka et al. | Parametric anatomical modeling: a method for modeling the anatomical layout of neurons and their projections | |
| CN116246697B (zh) | 用于药物的靶点蛋白质预测方法及装置、设备、存储介质 | |
| Agapito et al. | Parallel and cloud-based analysis of omics data: Modelling and simulation in medicine | |
| WO2023084472A2 (en) | Method, software, database, and system for the most efficient phenotypic drug discovery using predictive and generative artificial intelligence | |
| Peters et al. | Effects of episodic future thinking on temporal discounting: a re-analysis of six data sets using hierarchical Bayesian parameter estimation and compilation of effect sizes | |
| JP2021144615A (ja) | 情報処理方法、情報処理プログラム及び情報処理装置 | |
| Karatzas et al. | An approach for predicting the effects of endocrine disrupting chemicals on human health using deep learning | |
| Singh et al. | Systems Biology:“Cherry Picking” in a Treasure Trove | |
| Munoz et al. | Automatically Navigating Protein Interaction Networks with a Software Product Line Approach | |
| Meng | Inference approaches of genetic regulatory networks | |
| CN114974597A (zh) | 一种体格检查模拟方法、系统、智能设备及存储介质 | |
| Kapçiu et al. | IT-Enabled WGCNA for Critical Gene Module Mapping and Therapy Optimization: Advancing Leukemia Care |