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次世代 創薬・研究統合プラットフォーム

Lifebitの特長

1. 個人情報を移動せずに安全な共同研究を実現

Lifebit社が特許を有する、世界5大陸で導入されているフェデレーション型TRE。同社のプラットフォームは、世界最大の2億7,000万件以上(現在、世界最大規模)の患者データセット にアクセス可能なデータマーケットプレイスを提供しており、高機密データの保護を前提としながらも、国家間・機関間での分散解析を可能にします。 - 個人情報を移動せずに安全な共同研究を実現 – GDPR/HIPAA/日本医療法対応の国際基準 – 国際共同研究・臨床試験・リアルワールドデータ解析に対応。

2. 標準化と分散解析を両立

構造化/非構造化問わず、あらゆるデータを共通データモデル(CDM)に統一するセキュアなデータ統合基盤であり、NGSデータ、PDF、画像、EHRなどを横断的に扱うことが可能です。 - OMOP CDM等への標準化により研究横断性を向上- 公的研究から製薬主導の解析まで幅広く支援 - フィンランド・フランス等での国家プロジェクトに採用実績あり

3. バイオデータ×AIで創薬・研究の生産性を最大化

Lifebitが提供するAI創薬支援モジュール。大規模なゲノム/表現型データを活用し、創薬ターゲットの探索期間を2~6週間にする等の効率化。それにより10年とも言われる開発期間を大幅に短縮。主要製薬企業で600%以上のROI改善実績があります。 - 疾患関連遺伝子・タンパク質の探索精度とスピードを両立 - バイオマーカー発見や疾患メカニズム解明にも応用可能。

Lifebitの主な機能

Lifebit Federated Platformには多彩な機能がありますが、その中で主な3つの機能をご紹介します。
それぞれの機能は、異なるフェーズの研究・医療プロセスに対応しており、組み合わせて使うことでより強力なデータ駆動型の意思決定が可能になります。
※ Lifebitの詳細・トライアル利用・価格についてはお問合せください。

①Trusted Research Environment(TRE)
~データをインサイトに変える~

セキュアな研究環境で、機密性の高いデータを用いた解析を可能にします。

【特徴】
・データをユーザーのクラウド環境内にとどめて、外部に移動させることなく利用者間の共同分析を可能とするプラットフォームおよび研究環境基盤です。
・承認されたユーザーが単一の安全な場所でデータにアクセス、分析、保存することを可能にし、厳格なアクセス制御と仮名化により患者のプライバシーを確保します。

【ユースケース】
・製薬企業:バイオバンクのゲノムデータを用いて疾患ターゲットの同定をすることが可能
・公的研究機関:患者データを用いた疫学研究
・国際共同研究におけるデータを移動させないセキュアな分散解析

lifebit機能画面

TREの機能イメージです。

Lifebit社公式サイトで詳細を見る

②Trusted Data Lakehouse™(TDL)
~データを使用可能にする~

セキュアな研究環境で、機密性の高いデータを用いた解析を可能にし、データの再利用性と可視性を向上します。

【特徴】
・臨床データ、マルチオミクスデータ、イメージングデータ、センサーデータなど、多様な医療データセットを単一のアクセス可能な環境に統合・標準化し、再利用可能な形で一元管理します。

【ユースケース】
・バイオバンク:収集したデータを標準化・カタログ化して研究者へ提供
・製薬企業:複数の臨床試験データを統合し、患者層別化のための解析
・政府機関:全国規模の健康データを一元管理し、政策立案に活用

lifebit機能画面

TDLの機能イメージです。

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③Trusted Target ID™
~ターゲットの特定と検証~

Lifebitのフェデレーション型Trusted Research Environment(TRE)とAI技術を活用し、創薬プロセスにおける創薬ターゲットの発見を迅速かつ正確に特定します。

【特徴】
・データを移動せず、研究者の解析をデータのある場所に持ち込むことで、セキュアかつ効率的な解析が可能です。
・AIによる機械学習と統計モデルを活用し、疾患に関連する遺伝子や分子を自動的にスクリーニングします。
・ゲノム、臨床、表現型データなどのリアルワールドデータ(RWD)を統合し、疾患メカニズムの理解を深めます。
・迅速なターゲット同定を可能にし、従来の創薬研究に比べて、ターゲット発見までの時間を大幅に短縮します(<1年)。
・すべての解析プロセスが記録され、再現性のある研究が可能です。

【ユースケース】
・製薬企業:新規疾患ターゲットの発見
・バイオバンク・研究機関:疾患関連遺伝子の探索
・公共機関:希少疾患やがん研究への利用

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