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ノーザンサイエンスコンサルティング株式会社

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MIDD+ Tokyo

Scientific Meeting, GastroPlus Consultation, MonolixSuite Training

Feb. 5-6, 2026 Tokyo Shinagawa Season Terrace

各イベントの詳細

参加申込受付期間: 2025年12月4日(木) - 2026年1月23日(金)

※ キャンセル:2026年1月23日(金)までにお願いします。
※ Day 1, Day 2-B については、昼食のお弁当を準備致します。


サインティフィックミーティングでの、演題、発表者名等については、決まり次第、ページ更新にてお伝えします。

Day 1: MIDD+ Tokyo サイエンティフィックミーティング (2/5)

M&S を活用した医薬品開発(Model-Informed Drug Development : MIDD)を支える Simulations Plus 社の製品(GastroPlus, ADMET Predictor, MonolixSuite 等) のユーザー様からの活用事例を紹介いただきます。また、Simulations Plus 社のサイエンティストらからの最新情報共有も予定しています。

日時: 2026年2月5日(木)10:15 - 16:40 
場所: 品川シーズンテラスカンファレンス (A+B)
定員: 70名 

  10:15 受付開始
  10:30 開会

  第一部:Simulations Plus(10:35~12:00)
  10:35 Simulations Plus - State of the company
  11:20 2025 Software updates and Future plan

  12:00 ランチブレイク

  第二部:ユーザー発表(12:50~14:55)
          
                    詳細準備中

  14:55 ショートブレイク

  第三部:未定(15:10~16:40)
    

本イベントはユーザー様だけではなく、各製品の導入を検討している皆様がご参加いただけるイベントです。是非、多くの方にご参加いただけますと幸いです。



Day 2-A: MIDD+ Tokyo GastroPlus® コンサルテーション (2/6)

Simulations Plus 社のサイエンティストが、GastroPlus や ADMET Predictor の利活用に関するご相談をマンツーマンで受け付けます。ソフトウェアの使用方法に加え、社内での運用に関するお困りのことなどもこの機会にご相談ください。
 
日時: 2026年2月6日(金)10:30 - 17:30 
場所: 品川シーズンテラスカンファレンス A
各開催枠時間:
① 10:30 - 12:00 ② 13:00 - 14:30 ③ 14:30 - 16:00 ④ 16:00 - 17:30
定員: 各枠に 1社までご参加いただけます。 注意事項:当日のご相談内容について、事前にヒアリングさせていただくため、申込完了後に弊社担当者よりご連絡致します。

Day 2-B: MIDD+ Tokyo MonolixSuite トレーニング (2/6)

MonolixSuite トレーニングは世界各地で開催された MIDD+ でも実施され、好評を得ているイベントです。このトレーニングでは、MonolixSuite を使用した母集団 PK/PD モデリングとシミュレーションを実践的な演習(ハンズオン)とディスカッションを通じて学びます。 

日時: 2026年2月6日(金)10:30 - 16:30 
場所:  品川シーズンテラスカンファレンス B 
定員: 10名 

※ 当日実習で使用する PC は弊社から貸与致します。 
※ 参加者へは、後日、復習用のテンポラリーライセンスが提供されます。 

トレーニングでは、以下の内容を習得します。

•Exploring data before modeling(データ探索)
- 視覚化ツールを用いて外れ値の検出や傾向の把握
- 潜在的な共変量(Covariate)を発見

•Building PK models (PK モデルの構築)
- 構造モデルの定義
- 誤差モデルの組み入れ、テスト
- 共変量モデルの組み入れ、テスト(Step by Step のアプローチ)

•Evaluating and comparing models(モデルの診断と比較)
- VPC (診断プロット)と AIC, BICc などの統計基準からモデルの適格性を診断

•Writing PK/PD models in mlxtran language(mlxtran を用いたモデル式記述)
- mlxtran 言語を用いた PK/PD モデル式の記述

• Simulx を使用したシミュレーション 
- 投与計画の探索
- 被験者毎の変動性の定量化
- 臨床試験シナリオのシミュレーションの実行

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