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を用いた創薬・ドラッグリポジショニングの実際・今後と臨床データの創薬活用
生体ビッグデータ・AIを用いた創薬・ドラッグリポジショニングの実際・今後と臨床データの創薬活用
～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
- 2018年1月30日(火) 10時30分 ～ 17時00分
修得知識
- AIを使った医療診断の最新動向
- ビッグデータ創薬とリポジショニング
- IT技術への期待
- AI時代に活躍できる人材像
プログラム
第1部. 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、臨床データの創薬活用～
(2018年1月30日 10:30～15:30)
近年、バイオテクノロジーの急速な発展を受けて、医療・創薬分野も「ビッグデータ」時代を迎えた。これに伴い、生体ビッグデータに基づいて、機械学習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探索、標的分子へ化合物のバーチャルスクリーニングや既存薬のドラッグリポジショニング (DR) を目指す「AI創薬・DR」方法論が発展している。
本講演ではAI創薬・DRについて実例をまじえて体系的に述べる。
- 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
- ビッグデータやAIを活用した計算創薬/DRの基礎理論
- AIの歴史とDeep Learningの革新的な特徴
- Deep Learningの革命性:「教師なし」学習と特徴的表現の自己学習
- 多層deep auto-encoderの構成と「潜在状態空間」
- PANDEのMulti-Taskネットワーク
- AI創薬の枠組みとしての「多階層創薬ネットワーク」
- 「生体分子プロファイル型計算創薬・DR」における疾患と薬剤の相互作用のとらえ方
- 生体分子ネットワーク準拠計算創薬・DRの「3層ネットワークモデル」
- 疾患、薬剤、生体分子の3層ネットワーク間の関連性と方法分類
- AIの歴史とDeep Learningの革新的な特徴
- 計算創薬/DRの「非学習的」アプローチ:「ビッグデータ創薬・DR」
- 「疾患-薬剤ネットワーク」相互関連型「現象論的」アプローチ
- 疾患・薬剤遺伝子発現プロファイル直接比較法
- 疾患・薬剤ネットワークの相互射影解析
- 生体分子ネットワーク準拠型「機構論的」アプローチ
- タンパク質相互作用ネットワークにおける疾患関連遺伝子と標的との相互作用の評価法
- Sunらのランダム歩行による有効性予測
- Guney・Barabasiらの近接距離解析による有効性評価
- 「疾患-薬剤ネットワーク」相互関連型「現象論的」アプローチ
- 計算創薬・DRの「学習的」アプローチ:「AI創薬・DR」
- 「AI創薬」の国際的な研究状況
- Virtual Screeningへの人工知能・機械学習の応用
- Ligand-based AI-Virtual Screening
- KaggleとDahlの方法
- Pandeのマルチタスク法
- 奥野のCGBVS法:SVM法とDeep Learning法
- Structure-based AI-Virtual Screening
- Wallachの方法
- Ligand-based AI-Virtual Screening
- 化合物の人工知能を用いた自動設計
- Gomez-BombarelliのSMILE表示とdeep encoderを用いた方法 - 創薬のシステム薬理学への人工知能的アプローチ
- 標的分子探索に人工知能を用いた方法
- Hase-Tanakaの多層Deep AutoEncoderを用いた標的分子探索法
- Pharm-AIシステムとアルツハイマー病での標的分子探索と検証
- 「AI創薬」研究の将来的方向
- 「AI創薬学」の体系的構築
- 「AI創薬」システムのパイプライン化
- 質疑応答・名刺交換
第2部. 調査員の目から見たAI創薬とドラッグリポジショニングの現状と将来
(2018年1月30日 15:45～17:00)
医療分野におけるビッグデータ並びにAIの利活用の最新動向について専門家にお話を伺い、創薬並びに個別化医療・先制医療への貢献について調査する活動に参加した。その経験を踏まえた「AI創薬とドラッグリポジショニングの現状と将来」について私見を紹介したい。
- AIの医療への応用
- AIについて
- AIの特技 (1) ・画像解析
- AIの特技 (2) ・データマイニング
- ビッグデータからの創薬
- 遺伝子解析からの創薬・ドラッグリポジショニング
- オミックス技術からの創薬・ドラッグリポジショニング
- 情報科学を使った創薬の将来像
- 身近なAIへの期待
- AI時代に活躍できる人材像
- 質疑応答・名刺交換
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 | |
|---|---|---|---|
| 2025/5/7 | 機械学習のための効率的なデータ取得法と解釈・評価方法 | オンライン | |
| 2025/5/7 | 生成AIを活用したデータ分析の基礎とポイント | オンライン | |
| 2025/5/7 | 分析法バリデーション 入門講座 | オンライン | |
| 2025/5/7 | 炎症性腸疾患における診療・開発動向と診療現場より期待される新薬像 | オンライン | |
| 2025/5/7 | 監査・査察のケーススタディをもとに学ぶ CSV・GAMP・ER/ES・DIの基礎と実践 | オンライン | |
| 2025/5/7 | R&D領域のデューデリジェンスで確認すべき (した方がいい) ポイントとリスク対応の考え方 | オンライン | |
| 2025/5/7 | プロセスバリデーションセミナー (医薬品) | オンライン | |
| 2025/5/8 | 海外製品導入/導出品のCTD-Q (CMC申請資料) 作成の留意点と照会事項削減のポイント | オンライン | |
| 2025/5/9 | 試験部門 (QC) における監査証跡とそのレビュー方法 | オンライン | |
| 2025/5/9 | 臨床QMSを意識した治験のIssue分析とCAPAマネジメント実践的運用 | オンライン | |
| 2025/5/12 | QA/QCが知っておくべき (開発段階を含めた) 分析法バリデーションの基礎 | オンライン | |
| 2025/5/12 | 無菌医薬品の製造管理・環境管理の留意点とCCS戦略の策定 | オンライン | |
| 2025/5/12 | 「洗浄バリデーション」「マルチパーパス設備洗浄評価基準」コース | オンライン | |
| 2025/5/12 | 無菌・滅菌製品、滅菌プロセス、滅菌バリデーション 業務者教育コース | オンライン | |
| 2025/5/12 | 無菌・滅菌製品、滅菌プロセス、滅菌バリデーション 業務者教育コース Aコース (初心者コース) | オンライン | |
| 2025/5/12 | 適応性に富むプロジェクトを想定したCSV計画の立案と活動判断 | オンライン | |
| 2025/5/12 | 高薬理活性物質を扱うマルチパーパス設備での洗浄評価基準と洗浄管理の留意点 | オンライン | |
| 2025/5/13 | 現場の視点から見た洗浄バリデーション取り組みのポイント | オンライン | |
| 2025/5/13 | 異常検知への生成AI活用と判断の標準化、高精度化 | オンライン | |
| 2025/5/13 | 医薬品不純物管理のための許容量 (PDE) 設定の基礎と実践 | オンライン |