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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
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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。

  1. 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
  2. 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
  3. 幾つかの事例紹介
    • 質疑応答
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講師

  • 田中 博 氏
    東京医科歯科大学 生命医療情報学
    名誉教授
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会場

株式会社 技術情報協会
東京都 品川区 西五反田2-29-5 日幸五反田ビル8F
株式会社 技術情報協会の地図
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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

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受講料

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: 50,000円 (税別) / 54,000円 (税込)
複数名
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    • 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。
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