近年、生成AIが急速に進化・普及する中、生成AIを活用した医薬品開発への期待が高まっています。例えば、ドラッグリポジショニング、バーチャルスクリーニングを利用した基礎研究や、バーチャル治験、臨床試験予測などの臨床応用などが注目されています。
　生成AIを創薬研究に活用し、その研究成果を実用化するためには、特許の取得と活用が必要不可欠です。とくに、生成AIを活用した特許戦略ついて検討することにより、研究成果を事業活動に最大限に活かすことができます。ただし、AI創薬の特許戦略のリスクと留意事項に配慮することも重要です。
　本講演では、このような視点から、生成AIを活用した医薬品開発における特許戦略の新たな視点について説明し、今後の課題と対応策について解説します。

1. 生成AIを活用した医薬品開発の現状と課題
   1. 生成AIによる創薬研究の現状
   2. 最近の動向と課題
      • ChatGPT-4
      • Apple GPT
      • Google Bard/Gemini
      • AlphaFold2など
2. 生成AIを活用した医薬品開発の特許動向
   1. 生成AIを活用した基礎研究の特許動向
      • ドラッグリポジショニング (DR)
      • Virtual Screening
      • インシリコ創薬など
   2. 生成AIを活用した応用研究の特許動向
      • バーチャル治験
      • 臨床試験予測
      • 前臨床試験予測
      • Virtual Experimentsなど
   3. 創薬・診断技術に利用されるAI技術の特許動向
      • 二次元マッピング
      • パスウェイマップ
      • 重複差分解析
      • 多面的解析など
3. 生成AIを活用した医薬品開発の特許出願戦略
   1. 特許出願のタイミング
      • 新規な標的物質
      • 医薬用途
      • DDS等の特許出願戦略
   2. 研究開発に必要な特許調査
      • 生成AIと創薬の融合領域の特許調査と留意点
   3. 製薬分野とAI関連分野との連携の在り方
      • 医工連携
      • 産学官連携など
4. AI創薬の特許戦略のリスクと留意事項
   1. プライバシーの保護への対応
   2. 生成AIに関する専門人材の確保
   3. データの収集と活用の基盤整備
   4. 情報フォーマットの標準化
5. どのような特許を取得すべきか (審査基準)
   1. 特許を受けるための要件
   2. どの程度の進歩性が要求されるのか
   3. どの程度の開示 (実施例) が要求されるのか
   4. 広くて強い特許とはどのような特許か
   5. 特許審査への対応について
      • 拒絶理由への対応方法
      • 拒絶査定を回避する方法など
6. どのような発明に特許が付与されるのか (審査事例)
   1. 癌レベル算出装置 (進歩性)
   2. 認知症レベル推定装置 (進歩性)
   3. 糖度推定システム (記載要件)
   4. 体重推定システム (記載要件)
   5. 被験物質のアレルギー発症率の予測方法 (記載要件)
7. 生成AIを活用した医薬品開発の登録特許の事例分析
   1. 登録クレームの最近の傾向
   2. 日米欧の登録クレームの比較
   3. 必要な実験データの開示の程度
   4. 発明の効果の主張・立証の方法
   5. 最適な特許明細書・クレームの提案
• 質疑応答