Simulations Plus (тикер -
$SLP). Часть 3. Анализ продуктов.
Резонно хотя бы в общих чертах разобраться в продуктах компании - для чего они нужны и какие аналоги можно подобрать.
В мартовской презентации на конференции от Oppenheimer удалось найти обзорные слайды про продукты компании. Решения покрывают 3 из 4-х стадии разработки лекарств с наибольшим фокусом на (до-)клинических испытаний.
MedChem Designer
Инструмент для визуализации соединений, химических уравнений. Дополнительно есть интеграция с другим продуктом - ADMET Predictor, который позволяет вычислить различные химические свойства.
С первого взгляда мне кажется, что продукт частично похож на LiveDesign от Schrödinger (тикер -
$SDGR).
ADMET Predictor
ADMET Predictor по описанию предназначен для QSAR моделирования, про которое я писал в своих предыдущих постах. Если коротко, то это способ построения моделей для предсказания биологических свойств на основе физико-химических количественных свойств соединений.
Это тоже очень похоже на продукт от Schrödinger - AutoQSAR, только у них дополнительно есть Canvas, позволяющий вычислять fingerprint-ы для молекул, т.е. дополнительные признаки для моделей.
ADMET Predictor - третий по значимости продукт, по данным за Q2 2021 приносит около 17% от общей выручки.
GastroPlus
GastroPlus позволяет моделировать фармакокинетику (PK) и фармакодинамику (PD).
PK изучает, как конкретное лекарство трансформируется внутри организма и позволяет промоделировать фармакокинетические процессы - всасывание, выведение, распределение и метаболизм. А PD, в свою очередь, позволяет моделировать механизм действия лекарства.
Грубо говоря, моделирование PK/PD процессов позволяет имитировать (до-)клинические испытания препаратов. При помощи GastroPlus это можно сделать.
В теории, это весьма полезная вещь, т.к. позволяет снизить риски при проведении дальнейших испытаний, например, подобрать нужную дозировку препарата либо отфильтровать потенциально нерабочие либо небезопасные соединения.
К сожалению, пока у меня нет необходимой экспертизы, (а) эффективны ли PK/PD модели в реальных кейсах, и (б) достаточно ли данных наблюдений для подгона моделей?
На GoogleScholar мне удалось найти чуть больше 300 упоминаний GastroPlus в публикациях с 2020 года, можно предположить, что потребность этом инструменте есть. В т.ч. нашел интересную статью, где авторы делятся опытом преподавания курса Drug Discovery. GastroPlus использовался в качестве одного из инструментов для моделирования PK/PD в учебных целях:
https://cutt.ly/QbxN2Nd
В конце авторы провели опросник, где в т.ч. были вопросы:
•Удобно ли было использовать GastroPlus/ADMET Predictor?
•Будете ли вы использовать эти инструменты еще раз?
Студенты положительно ответили, в среднем, в 89% и 84% случаях )
Еще в твиттере Simulations Plus нашел скриншот одного из слайда компании Roche, где авторы указывают на значительный рост положительных кейсов использования моделей фармакокинетики.
GastroPlus является ключевым продуктом Simulations Plus и приносит более половины от всей выручки. Однозначный вывод о перспективности GastroPlus сделать трудно, т.к. фактически продукт существует уже больше 20 лет. Возможно, за последние годы произошли какие-либо изменения в этой области - новые модели, больше полезных данных или что-то другое.
Если вы дочитали до этого момента, то вам, видимо, было очень интересно) В последней части обзора я расскажу про недавнее приобретение компании - Monolix.