技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
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。
これから開催される関連セミナー
| 開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
|---|---|---|---|
| 2024/12/4 | バイオ医薬品製造における逸脱処理・変更管理とその社内運用 | オンライン | |
| 2024/12/4 | 承認申請プロセスに関わるPMDA提出資料 (CTD/照会事項回答) 作成のポイント | オンライン | |
| 2024/12/4 | 空調システムの維持管理とバリデーション | オンライン | |
| 2024/12/4 | GMP監査の基礎と実践 | オンライン | |
| 2024/12/4 | PMDAから高評価が得られるメディカルライティング中級講座 | オンライン | |
| 2024/12/4 | 体外診断用医薬品の保険申請戦略と申請書の書き方 | オンライン | |
| 2024/12/4 | GMP監査・無通告査察実施時におけるポイントとQA・QCの各対応 | オンライン | |
| 2024/12/4 | 無菌医薬品包装規制および完全性評価手順・各種漏れ試験方法のポイント | オンライン | |
| 2024/12/4 | 機械学習に基づいた不確実環境下における適応的実験計画 | オンライン | |
| 2024/12/5 | 監査を1日で終わらせるコツ | オンライン | |
| 2024/12/5 | 造粒・打錠・コーティング製造技術とスケールアップ/打錠障害・品質異変の防止・対策 | 東京都 | 会場・オンライン |
| 2024/12/5 | 医薬品承認申請書のコンプライアンスとグレー部分への対応 | オンライン | |
| 2024/12/5 | ICH Q5A ウイルス安全性評価/外来性感染性物クリアランス評価コース | オンライン | |
| 2024/12/5 | ICH Q5A ウイルス安全性評価/品質審査での論点と次世代シーケンシング利用/薬事申請に当たっての留意点 | オンライン | |
| 2024/12/5 | ADCを含む次世代抗体医薬の知財戦略および強い特許明細書・クレームの書き方 | オンライン | |
| 2024/12/6 | 現場の視点で考える効果的な洗浄バリデーションのポイントと継続的な検証 | オンライン | |
| 2024/12/6 | GMPが空調設備に求める交叉汚染防止要件とその管理 | オンライン | |
| 2024/12/6 | 効率的・効果的な監査証跡レビュー対応の考え方 | オンライン | |
| 2024/12/6 | コンピュータシステムバリデーション (CSV) で要求される各規制・ガイドラインの理解 | オンライン | |
| 2024/12/9 | PIC/S GMPをふまえた医薬品のサンプリング基礎知識 | オンライン |
関連する出版物
| 発行年月 | |
|---|---|
| 2021/7/14 | AIビジネスのブレークスルーと規制強化 |
| 2021/6/30 | 人工知能を用いた五感・認知機能の可視化とメカニズム解明 |
| 2021/6/28 | AI・MI・計算科学を活用した蓄電池研究開発動向 |
| 2021/5/27 | [Global] 治験/市販後での安全性情報の収集・評価・報告要否とPVベンダーコントロール (書籍 + ebook版) |
| 2021/5/27 | [Global] 治験/市販後での安全性情報の収集・評価・報告要否とPVベンダーコントロール |
| 2021/3/30 | 経験/査察指摘/根拠文献・規制から導く洗浄・洗浄バリデーション:判断基準と実務ノウハウ |
| 2021/3/30 | 経験/査察指摘/根拠文献・規制から導く洗浄・洗浄バリデーション:判断基準と実務ノウハウ (製本版＋ebook版) |
| 2020/8/11 | 化学・素材業界におけるデジタルトランスフォーメーションの最新調査レポート |
| 2020/7/31 | 生体情報センシングと人の状態推定への応用 |
| 2020/6/30 | 米国での体外診断用医薬品の開発/審査対応 実務集 |
| 2020/4/30 | 生体情報計測による感情の可視化技術 |
| 2020/4/27 | 各国要求及び治験環境と現地の実情 |
| 2020/3/30 | 当局要求をふまえたデータインテグリティ手順書作成の要点 |
| 2020/3/26 | ビッグデータ・AIの利活用に伴う法的留意点 |
| 2020/3/24 | リアルワールドデータの使用目的に応じた解析手法 - 各データベースの選択と組み合わせ - |
| 2020/2/27 | 海外データ (試験施設) /海外導入品の信頼性基準適用と効率的なデータ利用・CTD申請 |
| 2020/1/30 | 凍結乾燥の最適な条件設定による品質の安定化 - ラボ機と生産機の性能の違いを反映させたスケールアップ - |
| 2019/8/1 | データインテグリティ規程・手順書 |
| 2019/6/27 | EU GVP Module I /ISO9001要求をふまえたQuality Management System の実装と運用 |
| 2019/6/27 | FDAが要求するCAPA導入の留意点 |