2024年10月に、AIを活用したタンパク質構造の予測と設計にかかる画期的な貢献により、グーグル・ディープマインド社のデミス・ハサビスCEOらの3名がノーベル化学賞を受賞しました。この受賞は、AI創薬の高いポテンシャルを世界が再認識する象徴的な出来事でした。AI創薬の実用化に向けての課題は山積していますが、海外の製薬企業は、競争優位性の獲得を目指し、この分野への投資を戦略的に拡大しています。私たちは、こうした創薬研究におけるAI活用の試みを貪欲に学び、皆さまと真摯に共有し、さらに創薬力の強化に向けた第一歩について、皆さまと意見交換させていただきたいと考えています。
　本セミナーは、創薬研究におけるAI活用の現状を整理し、その課題と可能性について、わかりやすく解説します。また、探索研究やCMC研究の現場での具体的なAI活用事例を紹介します。さらにプロジェクト化の準備や立ち上げ方、経営層や利害関係部門とのコミュニケーションの取り方、そして効果的な導入アプローチについても詳しく説明します。創薬力の強化に向けたAI活用のヒントを見つけていただくため、ぜひ本セミナーにご参加いただけますと、幸いでございます。

1. AIを活用した創薬力強化
   1. 製薬企業におけるAI活用の動向
   2. 探索・CMC研究におけるAIの役割
2. 探索研究プロセスを加速するAI活用
   1. 探索研究の現状と課題
   2. AIを活用した創薬ターゲット探索
   3. AIを活用した医薬品候補の探索
   4. AIを活用した医薬品候補の最適化
3. CMC製法開発プロセスを加速するAI活用
   1. プロセス研開発業務の現状と課題
   2. AIを活用した低・中分子医薬品のプロセス開発最適化
   3. AIを活用したバイオ医薬のプロセス開発最適化
   4. スケールアップシミュレーション
4. CMC製剤開発プロセスを加速するAI活用
   1. 製剤研究の現状と課題
   2. AIを活用した低・中分子医薬品の製剤開発最適化
   3. AIを活用した抗体の製剤開発最適化
5. AI導入における方法論
   1. AI導入におけるDos and Don’ts
   2. AI導入に際しての課題と考え方
   3. 効果を体験するプラットフォーム