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AI・ディープラーニングによる創薬・ドラッグリポジショニング
AI・ディープラーニングによる創薬・ドラッグリポジショニング
～生体分子や遺伝子のプロファイル情報活用、タンパク質相互ネットワークの活用～
東京都 開催
会場 開催
本セミナーは終了いたしました。
開催日
- 2017年7月19日(水) 10時30分 ～ 16時30分
修得知識
- 人工知能でできるようになること
- スクリーニングの確度向上と効率化
プログラム
人工知能、とくに最近注目を集めているディープラーニング (Deep Learning) を用いて、創薬およびドラッグ・リポジショニング (DR) 行う計算創薬に関する現状と将来に関して展望し、我々が開発した「3層生体ネットワークによる創薬方法論」に関して紹介する。
この方法論は、計算創薬の新しいアプローチとして、「網羅的分子プロファイリングによる計算創薬」の概念に基づき、薬剤ネットワーク、疾患ネットワーク、タンパク質相互作用ネットワークの3層のネットワークを構築し、これまでの既存の薬剤の薬剤 – 適応疾患、薬剤 – 標的分子の関係を所与として、与えられた疾患に対する標的分子を推定する「ミッシングリンク推定」を行い、標的分子の推定より、これに適合する薬剤を推定し、もし該当する薬剤があればDR候補とし、なければ薬剤ネットワークよりどのような薬剤が適切かを推定する方法である。
- ビッグデータ創薬の概念
- ゲノムワイドな網羅的分子プロファイル情報を用いた計算創薬・ドラッグリポジショニング (DR)
- 遺伝子発現プロファイリングを用いた疾患ー薬剤関係を利用した創薬・DR
- 「疾患ネットワーク」を利用した創薬・DR
- タンパク質相互作用ネットワークを利用した創薬・DR
- 「薬剤標的分子」と「疾患関連タンパク質」の総合的距離を利用した創薬・DR
- ディープラーニングによる人工知能創薬
- ディープラーニングによる「教師なし」特徴表現学習
- 計算機創薬のプラットフォームとしての3層生体ネットワーク
- 「薬剤ネットワーク」「疾患ネットワーク」「タンパク質相互作用ネットワーク」のそれぞれの特徴とネットワーク間関係
- Wangの「異質ネットワーク論」
- Sunの「再出発可能ランダム歩行」によるタンパク質相互作用ネットワークでの距離
- 機械学習理論 (ランダムフォレスト) によるDR
- 「3層ネットワーク」に基づいたディープラーニングによる創薬・DR
- 幾つかの事例紹介
- 質疑応答
講師
会場
主催
お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。
受講料
1名様
:
50,000円 (税別) / 54,000円 (税込)
複数名
:
45,000円 (税別) / 48,600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 45,000円(税別) / 48,600円(税込) で受講いただけます。- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 54,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 97,200円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 145,800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。
本セミナーは終了いたしました。