6種類の計算手法により化合物の構造から有効性のプロファイリング

• Similarity (with optimized applicability domains)
• SAR: SAS-based QSAR models
• SAS: Simplest Active Subgraphs
• SEA: Similarity Ensemble Approach
• MLM: Machine Learning Methods (Neural Networks, Random Forest, Support Vector Machines)
• XPI: Cross-pharmacology indices

各計算手法の結果をまとめた信頼性スコア

活性値や信頼性スコアによるフィルタリング

特許、文献、学術会議の情報などをキュレーションした100万化合物におよぶトレーニングセット

独自データによるトレーニングセットの構築

4種類の計算手法により化合物の構造から安全性のプロファイリング

• Ligand-based （構造の類似性）
• Fragment-based （毒性フラグメント）
• Target-based （標的タンパク質）
• Pathway-based （標的が含まれるパスウェイ）

各計算手法の結果をまとめた信頼性スコア

6,000以上の副作用用語

動物試験や培養細胞など前臨床の毒性モデル搭載

有害事象解析による重篤度スコアを搭載

信頼性スコア、頻度や重篤度によるフィルタリング

組織別カテゴリーによる組織別毒性プロファイリング

知識ベースの計算手法による代謝物の予測

1,791種の基質構造に関連した8,961種の代謝物の構造変換（71種類に分類）のデータベース

代謝物の有効性と安全性のプロファイリング

Chemotargets社は、創薬研究支援システムを開発するベンチャー企業です。同社は2006年にスペインのバルセロナでIMIM Hospital del Mar Medical Research Institute からDr. Jordi Mestresの研究室がスピンオフして設立されました。Chemotargets社は、現在、製薬企業やバイオベンチャーあるいは公的研究機関に予測分析プラットフォームを提供する世界的なリーダーとして認識されています。