実験に先立ち、コンピュータを用いてスキンケア製品の安全性と有効性を予測する

世界的な動物実験禁止の動きが広がる中、実験室での試験だけでは、現代の安全性基準を満たすにはもはや不十分です。Schrödingerの先進的な分子モデリングおよび物理学に基づくAIプラットフォームは、浸透性、光安定性、および成分の性能を予測し、開発チームが規制当局の期待を上回る成果を上げ、開発期間を数年から数ヶ月へと大幅に短縮することを可能にします。

あなたが直面している問題

日焼け止めの開発は、規制上のボトルネックとなっている

UVフィルターの候補となる物質はすべて、広範囲の紫外線遮断効果、化学的および物理的な安定性、そして皮膚への浸透が最小限であることを同時に実証しなければなりません。これら3つの特性をすべて実証的に試験するには、あまりにも時間がかかりすぎます。シミュレーションを用いれば、これらの要件を計算機上で評価できるため、チームはプロトタイプを1つたりとも作ることなく、候補物質の選別を行うことができます。

動物実験の禁止には、新たな安全性に関する証拠が求められる

EU、英国、およびその他の世界市場における規制により、動物実験がますます禁止される傾向にあり、感作性、刺激性、光毒性のリスクについて、規制当局が認めるメカニズムに基づく証拠を提供する計算安全モデルへの需要が高まっています。

エマルジョンの安定性低下は資源の浪費につながる

初期試験を通過したクリームや美容液が、加速安定性試験で不合格となるのは、油水界面における分子の挙動が実験台上では確認できないためです。シミュレーションにより、油水界面における不安定化のメカニズムが解明され、開発チームは試作段階に入る前に、より安定性の高い処方を設計できるようになります。

効果的な有効成分を見つけるには時間がかかりすぎる

実験室でのスクリーニングでは、抗加齢ターゲットに対する天然化合物の評価に、候補物質1つにつき数ヶ月を要します。一方、バーチャルスクリーニングでは、肌の明るさ、しわ防止、ハリといった主要なターゲットに対して数千もの候補物質を評価し、四半期単位ではなく、わずか数日で有望な候補物質を特定することができます。

Schrödinger が提供するソリューション

成分 や配合の予測、スクリーニング、最適化を行うための検証済みのワークフロー

Schrödinger のスキンケア応用分野の専門家による、迅速かつ献身的な科学的サポート

受託研究サービスを提供しています。 ソフトウェア、ハードウェア、および計算チームのリソースは一切必要ありません。

内容

実験を行う前の活性物質の送達性能

検証済みの計算機による皮膚バリアモデルは、有効成分の浸透、吸着、および滞留のメカニズムを予測し、物理的な実験を行う前に、数百もの候補成分の送達性能を評価します。

設計空間全体にわたる配合の最適化

お客様のデータを用いて学習された機械学習モデルは、SPF、粘度、安定性、および官能特性を同時に予測し、1つの試作品を作成する前に、計算機を用いて配合の選択肢をスクリーニングします。

光安定性のある日焼け止め候補物質、迅速審査の対象に

UV吸収スペクトル、光安定性、および分解経路を計算機シミュレーションにより解析し、規制当局への申請作業が始まる前に、数十あるフィルター候補を検証済みの最終候補リストに絞り込む。

数千ものアクティブユーザーが、四半期単位ではなく数日単位でランクインした

バーチャルスクリーニングでは、美白、しわ防止、肌のハリといったターゲットに対して天然および合成化合物を評価し、数ヶ月ではなく数日で実験的に検証済みのリード化合物を導き出します。

設計空間全体にわたる配合の最適化

お客様のデータを用いて学習された機械学習モデルは、SPF、粘度、安定性、および官能特性を同時に予測し、1つの試作品を作成する前に、計算機を用いて配合の選択肢をスクリーニングします。

規制当局の要件を満たす安全性に関する証拠

物理ベースのものもAIを活用したものも、計算毒性モデルは、動物実験を行わずに、規制当局が認めるメカニズムに基づく安全性証拠を提供します。