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機械学習を活用したドラッグリポジショニングへの適用法

機械学習を活用したドラッグリポジショニングへの適用法

～企業が抱える機械学習の問題点 / ドラッグリポジショニング開発につながる機械学習～
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開催日

  • 2022年7月27日(水) 10時30分 ～ 17時15分

プログラム

第1部 医薬品開発のための実践的な化合物データ分析と機械学習の基礎・応用・問題点

(2022年7月27日 10:30〜12:00)

　昨今様々な分野において、大規模データと人工知能・機械学習技術の利活用が注目されています。
　本セミナーでは、医薬品をより効率的に開発するための、ケモインフォマティクスに基づく実践的なアプローチについて紹介します。化合物のデータ分析や機械学習の適用に加えて、近年発展している深層学習を扱う際の注意点なども紹介します。特に、企業の抱える課題(データの数や多様性が少ない、予測精度よりも解釈性を重視する等)をどのように解決すべきかについて、講演者の経験を交えながら講義します。

  1. イシューからはじめよ – 医薬品データを具体例に – (25分)
    1. 機械学習とデータ分析の前に行うべきこと
    2. ビッグデータの落とし穴
    3. 機械学習の落とし穴
    4. イシューからはじめよ
  2. 化合物データの分析とその解釈 (25分)
    1. 化合物データの特徴量・記述子
    2. 相関分析・頻度分析
    3. 交差項・相互作用分析
    4. 重回帰分析
    5. 多重共線性
    6. 分析の解釈
  3. 化合物データのための機械学習 (25分)
    1. 線形回帰の学習
    2. リッジ・ラッソ回帰の学習
    3. モデルの使い分けと解釈
    4. 深層学習
    5. 医薬品データへの応用
  4. まとめ (15分)
    1. イシューからはじめよ
    2. データ分析と機械学習の注意点
    • 質疑応答

第2部 機械学習技術を用いた化合物のヒト副作用発現予測

(2022年7月27日 13:00〜15:00)

　ヒトへの外挿性が高い化合物の副作用予測手法の開発は、重大な薬害の防止および新規薬剤開発の効率化の観点から有用性が高い。我々は、独自に開発した薬理作用予測技術をハブとし、化学構造とヒト副作用報告データベースを直接つなぐことで、臨床データに基づくあらゆる化合物の副作用予測を可能とする技術を開発している。
　本講演では、本技術の概要を中心に、説明可能なAI技術との融合による創薬標的の導出や技術開発において困難だったポイントなどについても話題としたい。

  1. 化学構造を対象とした機械学習の現状
  2. 化学構造の特徴量としての薬理作用
    • 実アッセイデータから薬理作用予測モデルを構築する
    • 構築したモデルの検証
  3. 副作用報告データベースを用いた解析の現状と課題
    1. 概要
    2. 主要モデル紹介
    3. 実績紹介
  4. 副作用報告データベースを薬理作用の観点から見る
    • 医薬品の束ね方としての薬理作用
    • 薬理作用プロファイルから副作用発症を予測する
    • 説明可能なAI技術を用いた予測根拠の可視化と創薬標的の導出
    • 構築したモデルの検証
  5. 解決に時間・コストがかかったポイント
    • 質疑応答

第3部 文献マイニングを用いた医学生物学文献データベースからの疾病関連薬推定システム

(2022年7月27日 15:15〜17:15)

医学生物学関連のデータベースPubMedのすべての要約フィールド (約2千万件) を対象とし、個々の分子や事象間の関連性を抽出し、それらをつなぎ合わせて新たな関連性を推定するシステムの作成を行っています。 本講演では、文章 (英文) からの情報の抽出法についての一般的な概説と、私どもがこれまでに作成した関連性推定システム、その応用としての新型コロナウイルス感染症に対する関連薬の推定 (Muramatsu & Tanokura, Bioinform. Adv. 1 (1) , vbab013 (2021) ) に ついて説明します。
  1. テキストマイニング (text mining, literature mining) とは
  2. 文献からの情報抽出に関するいくつかの一般的事項
    1. 文法解析 (単語の分類とタグ付け)
    2. 固有表現認識
    3. 単語のベクトル化 (分散表現)
  3. テキストマイニングを用いたPubMed要約フィールドからの関連性推定
    1. 個々の要約フィールドからの関連性の抽出 (共起)
    2. 検索語の選定とそれを用いた検索
    3. 関連性の定量化
    4. 新規関連性の推定
    5. 新型コロナウイルス感染症への応用
    6. 今後の展望
    • 質疑応答
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講師

  • 椿 真史 氏
    産業技術総合研究所 人工知能研究センター 機械学習研究チーム
    博士 (工学)
  • 永安 一樹 氏
    京都大学 大学院 薬学研究科 生体機能解析学分野
    助教
  • 村松 知成 氏
    東京大学 大学院 農学生命科学研究科 食の安全研究センター
    特任准教授
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主催

株式会社 技術情報協会
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お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

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: 55,000円 (税別) / 60,500円 (税込)
複数名
: 50,000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名同時受講割引について

  • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 50,000円(税別) / 55,000円(税込) で受講いただけます。
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    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)
  • 同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
  • 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
  • 他の割引は併用できません。

アカデミック割引

  • 1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

  • 学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
  • 病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
  • 文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
  • 公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方
  • 支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
  • 企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  • お申し込み前に、 視聴環境 と テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
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