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生体ビッグデータ・AI (とくにディープラーニング) を用いた創薬・ドラッグリポジショニングの実際
生体ビッグデータ・AI (とくにディープラーニング) を用いた創薬・ドラッグリポジショニングの実際
～ターゲットや疾患に関するビッグデータの活用 / 疾患の薬剤標的分子の選択や既存薬のドラッグリポジショニング (DR) に活用するシステムの理論と実際とは～
東京都 開催
会場 開催
本セミナーは終了いたしました。
概要
本セミナーでは、生体ビッグデータを用いて、創薬・DRを行う研究の現状、AIの創薬での使用法の実際、有望視されるビッグデータ創薬・DRおよびAI創薬・DRの方法と実際について詳解いたします。
開催日
- 2017年8月31日(木) 10時30分 ～ 16時30分
プログラム
近年、探索的な機械学習法やディープラーニングなどの人工知能を用いて、生体ビッグデータが持つ「創薬力」を抽出し、疾患の薬剤標的分子の選択や既存薬のドラッグリポジショニング (DR) に活用するシステムの理論と実際を解説する。
- ビッグデータ創薬・DR
- 医療・創薬におけるビッグデータの特徴と意義
- 新しい医療ビッグデータの特性としての「新NP問題」
- 新しい医療ビッグデータの収集の目的 – 個別性
- 新しい創薬ビッグデータ – 生命情報ビッグデータベース
- ビッグデータ創薬・DRの方法論
- 薬剤特異的および疾患特異的遺伝子発現プロファイルとシグネチャ逆位法 ～分子プロファイル型計算創薬・DR方法について
- 疾患ネットワークによるDR
- 第一世代疾患ネットワーク (疾患原因遺伝子共有度)
- 第二世代疾患ネットワーク (疾患遺伝子発現プロファイル類似度)
- 第三世代疾患ネットワーク (生体部分ネットワーク発現度)
- 医療・創薬におけるビッグデータの特徴と意義
- AI創薬
- AIの歴史とDeep Learningの革新的な特徴
- AI、ニューロコンピュータの歴史
- 「教師なし」学習と特徴的表現の自己学習
- auto – encoder stackと最終段での概念学習
- AI創薬研究の国際的現状
- AI創薬の理論的枠組みとしての「多階層創薬ネットワーク」
～疾患ネットワーク、薬剤ネットワーク、生体分子ネットワークの3層ネットワーク
- AIの歴史とDeep Learningの革新的な特徴
- 我々の開発したAI創薬プログラム – - Pharm – AI
- ビッグデータ生体ネットワークの縮約
- Deep Learningのauto – encoderを用いた縮約
- 機械学習による標的分子判定ロジック
- 3層ネットワークによるDR
- おわりに
～AI創薬の将来 - 質疑応答・名刺交換
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
:
42,750円 (税別) / 46,170円 (税込)
複数名
:
22,500円 (税別) / 24,300円 (税込)
複数名同時受講の割引特典について
- 2名様以上でお申込みの場合、
1名あたり 22,500円(税別) / 24,300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 42,750円(税別) / 46,170円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 45,000円(税別) / 48,600円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 67,500円(税別) / 72,900円(税込)
- 受講者全員が会員登録をしていただいた場合に限ります。
- 同一法人内(グループ会社でも可)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。
- 請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」と記入ください。 - 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。
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