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

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
1. 新しい医療ビッグデータの特性としての「新NP問題」
2. 新しい医療ビッグデータの収集の目的-個別性
3. 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
1. 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
2. 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
計算創薬/DRの「非学習的」アプローチ:「ビッグデータ創薬・DR」
1. 「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
2. 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
計算創薬・DRの「学習的」アプローチ:「AI創薬・DR」
1. 「AI創薬」の国際的な研究状況
2. 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
3. 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
4. 創薬のシステム薬理学への人工知能的アプローチ
5. 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
1. 「AI創薬学」の体系的構築
2. 「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
1. AIについて
2. AIの特技 (1) ・画像解析
3. AIの特技 (2) ・データマイニング
ビッグデータからの創薬
1. 遺伝子解析からの創薬・ドラッグリポジショニング
2. オミックス技術からの創薬・ドラッグリポジショニング
3. 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

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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
根木茂人氏
ルートT技術士事務所

所長

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会場

芝エクセレントビル KCDホール

東京都港区浜松町二丁目1番13号芝エクセレントビル

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主催

サイエンス＆テクノロジー株式会社

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お問い合わせ

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1名様

: 42,750円 (税別) / 46,170円 (税込)

複数名

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2名様以上でお申込みの場合、
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- 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。
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開始日時		開催方法
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2025/9/18	GMPに基づいた衛生管理とその徹底	オンライン
2025/9/18	Microphysiological Systems (MPS) の基礎と応用、開発動向	オンライン
2025/9/19	GMPヒューマンエラー防止・削減コース	オンライン
2025/9/19	説明可能AI (XAI) から人と共に進化・発展するAIへ	オンライン
2025/9/19	スパースモデリング、ベイズ最適化の基礎と少ないデータを補うための応用ポイント	オンライン
2025/9/19	一変・軽微変更の判断基準・承認齟齬・回収リスクを未然に防ぐ実務と教育の工夫	オンライン
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2025/9/19	2025年度薬価制度改革の重要点と今後の費用対効果の要点・活用法	オンライン
2025/9/19	開発初期段階・市場データが不足している場合の売上予測・調査方法	オンライン
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2025/9/26	抗体医薬品をはじめとしたバイオ医薬品の特性解析 (構造解析) と規格及び試験方法 (ペプチドマップ、糖鎖プロファイル)	オンライン
2025/9/26	ヒューマンエラー・逸脱・GMP違反を防ぐSOP・製造指図記録書の作成とは? 教育訓練とは? GMP記録とは?	オンライン

発行年月
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
2020/2/27	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
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
2019/5/31	医薬品モダリティの特許戦略と技術開発動向
2019/4/24	洗浄バリデーション実施ノウハウと実務Q&A集
2019/1/31	センサフュージョン技術の開発と応用事例
2018/11/30	希少疾患用医薬品の適応拡大と事業性評価
2018/10/30	高薬理活性医薬品封じ込めQ&A集 Part2
2018/9/28	腸内細菌叢を標的にした医薬品と保健機能食品の開発
2018/8/31	がん治療で起こる副作用・合併症の治療法と薬剤開発
2018/7/31	医薬品・医療機器・再生医療開発におけるオープンイノベーションの取り組み事例集
2018/6/29	医薬品グローバル開発に必要な英語実務集
2018/5/31	“人工知能”の導入による生産性、効率性の向上、新製品開発への活用
2018/5/30	GVP Module改訂をふまえたEU Pharmacovigilance規制の実装
2018/5/18	創薬のための細胞利用技術の最新動向と市場
2018/4/25	統計学的アプローチを活用した分析法バリデーションの評価及び妥当性

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