ターゲット特異性：
- 意図した分子標的に選択的に結合して調節する薬物を開発し、他のタンパク質や経路との相互作用の可能性を減らします。
仮想スクリーニング：
- 計算方法を使用して、さまざまなターゲットとの薬物の相互作用を予測し、設計プロセスの早い段階で潜在的なオフターゲット効果を特定します。
Pharmacophoreの最適化：
- 他の分子との相互作用を避けながら、薬物の化学構造を最適化して、目的のターゲットへの結合を強化します。
sar（構造活性関係）研究：
- 薬物の構造とその生物活性との関係を分析し、副作用を減らしながら有効性を改善する修正を特定するのに役立ちます。
adme（吸収、分布、代謝、排泄）プロファイリング：
- 薬物がどのように吸収され、分布し、代謝され、身体によって排泄されるかを研究し、好ましい薬物動態特性を持つ分子の設計を通知します。
in vitroおよび動物モデル：
- 細胞ベースのアッセイと動物モデルで広範な前臨床試験を実施して、薬物の有効性と毒性を評価し、潜在的な副作用の識別を早期に可能にします。
投与形式の最適化：
- 薬物の放出、吸収、分布を制御する薬物製剤を設計し、全身暴露を減らし、副作用を最小限に抑えます。
併用療法：
- 複数の薬物をさまざまな作用メカニズムと組み合わせて、個々の用量をより低くし、副作用を減らす可能性があります。
バイオマーカーの識別：
- 薬物に対する個人の反応を予測できるバイオマーカーを発見し、副作用のリスクが高い人を特定し、個別化医療アプローチを可能にします。
連続監視：
- 市場後の監視と監視を実装して、薬物の安全性と有効性に関する現実世界のデータを収集し、新たな副作用の迅速な識別と緩和を可能にします。
これらの戦略にもかかわらず、完全な副作用の排除を達成することは、生物学的系と個人の変動の複雑さのために依然として挑戦的です。ただし、進行中の研究と技術の進歩は、望ましくない効果が少ない、より安全で効果的な薬物を設計することを約束しています。
