Clarivate Analytics推出新产品系列

2017年3月16日，在药物发现领域，选择临床前开发药物靶标是很难的，而选择正确靶标可以说是整个药物发现过程中最重要的一步，在目标选择过程中走错了第一步可以说代价是高昂的。据 Centre for Medicines Research (CMR) 称，2015年在所有治疗领域，成功让一个新的候选药物从I期开发走向市场的概率不足10%，而疗效是一半以上II期和III期试验失败的原因。

这张图片就是Target Druggability直观展示结果的示例。

为了减少这种风险和相关费用，来自 Clarivate Analytics 的一套新的临床前工作流工具 Drug Research Advisor 应运而生。Drug Research Advisor 把临床前研究的主要步骤整合进一个单一的云工作流，实现了更快的信息访问，帮助做出更明智的决策。凭借Drug Research Advisor，用户现在可以使用最新的可视化和分析，通过一个工具查询来自 Clarivate Analytics Integrity SM 和 MetaCore TM  产品的关键手动整理内容类型。

Drug Research Advisor 中的第一个应用 Target Druggability 通过将药物、生物学、实验和竞争情报整合进一个单一的互动搜索工具，从而支持靶标识别和挑选。Clarivate 数据科学家置入了一个特定的计分算法，能够评估某种疾病药物靶标的挑选，并能够按照同类最佳或同类首个这样的潜力顺序进行打分。这个打分系统可帮助将挑选过程从12周缩短至不到30分钟。

更高的效率让企业现在能够审核更多靶标并挑选最适合自己产品组合的靶标，从而减少了用在不合格靶标上的时间和费用；节省了数百万美元的成本，最重要的是让企业能为市场带来更多挽救生命的药物。

Clarivate Analytics 药物发现与转化科学产品主管 Leo Lafferty-Whyte 表示：“考虑到识别下一个同类首个或同类最佳治疗药物开发机会时的众多评估因素，研究人员经常受到挑战，要围绕适应症或通路快速评估靶标前景。Target Druggability 应用让日益复杂的数据变得更直观、更有用，从而简化了我们客户的日常工作流程。”

应用如何工作

有了 Target Druggability，用户可以通过疾病、靶标或药物开始搜索，就会立即显示与该疾病相关的靶标数量结果。伴随这些结果的还有基于分子和靶标系列类型的可视化分析。有用的颜色编码、分组和尺寸也可以用来显示围绕这些目靶标的元数据，比如一种药物所达到的最高目标阶段、活跃项目对比非活跃项目、靶标分子类型、生物标志物、动物模型和遗传证据水平。

从这里，用户可以开始评估风险水平（新靶标对比已验证靶标），并根据专有的计分算法对结果进行排名，围绕靶标查询证据。

达到一定靶标水平后，用户还可以开始审查靶标相关信息，包括伴随的手动整理信息摘要。

客户声音

由于58%的已经有药物处于活跃开发阶段的靶标都已经有两家或更多公司在研究，选一种新靶标来研究已经成为一件有风险的事，需要真正有区别于竞争者以及在过程一开始就要找到合适的定位。

这就是为什么 Clarivate 让客户参与产品设计的原因。他们的反馈非常积极。

作为一名参与者，Actelion 心血管和纤维化研发生物学高级实验室主管 Patrick Sieber 表示：“有了 Target Druggability，我能够快速大致了解靶标的前景，包括适应症和竞争情况。”

同样参与了试点的 Vertex Pharmaceuticals 高级研究科学家 Dave Deninger 表示：“Target Druggability 通过提供合适的决策背景，以选择靶标用于新药开发这一过程，来为研究人员提供支持。”

DRA (Drug Research Advisor) -- Target Druggability最近入围 “Fierce创新奖” (Fierce Innovation Awards)前五。