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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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。
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開始日時		開催方法
2025/5/29	環境モニタリングの測定時およびアラート・アクションレベル設定時の留意点	オンライン
2025/5/29	責任役員 (上級経営陣) にむけたGMP、GQP教育訓練と法令順守体制の整備	オンライン
2025/5/29	医薬品/医療機器等へのQMSの具体的な構築フロー	オンライン
2025/5/29	製品品質照査の活用による製造工程、原料・資材及び製品規格の妥当性検証	オンライン
2025/5/29	バイオ医薬品 (CMC) マスターコース (全6コース)	オンライン
2025/5/29	バイオ医薬品における製法・試験法変更と担保すべき同等性/同質性評価	オンライン
2025/5/29	バイオ医薬品における規格及び試験方法の設定と安定性試験 (長期保存試験) による有効期間の設定	オンライン

発行年月
2012/2/16	システムの適格性確認および回顧的バリデーションの具体的実施方法
2012/2/14	LIMS導入に関する導入の留意点セミナー
2012/2/9	厚生労働省「コンピュータ化システム適正管理GL」対応のための「回顧的バリデーション」および「リスクアセスメント」実施方法
2012/1/20	24年度診療報酬改定におけるDPC評価の全貌
2011/12/22	光学活性医薬品開発とキラルプロセス化学技術
2011/12/14	QCラボにおける厚生労働省「コンピュータ化システム適正管理GL」対応セミナー
2011/12/10	製薬大手5社技術開発実態分析調査報告書
2011/11/7	eCTD申請「－ここまで身近になったeCTD申請－」
2011/9/1	厚労省ER/ES指針対応実施の手引き
2011/8/29	グローバルスタンダード対応のためのCSV実施方法
2011/8/24	厚生労働省「コンピュータ化システム適正管理GL」対応 "SOP作成"実践講座
2011/8/3	「回顧的バリデーション」および「リスクアセスメント」実施方法
2011/7/10	抗癌剤技術開発実態分析調査報告書
2011/7/5	分析機器やLIMSのバリデーションとER/ES指針
2011/7/1	コンピュータバリデーション実施の手引き
2011/6/29	3極申請対応をふまえた不純物の規格設定と不純物プロファイル管理
2011/5/26	厚生労働省ER/ES指針、21 CFR Part 11とコンピュータバリデーション (中級編)
2011/5/25	超入門厚生労働省ER/ES指針、21 CFR Part 11とコンピュータバリデーション
2011/4/20	厚生労働省「コンピュータ化システム適正管理ガイドライン」対応実践講座
2011/1/28	3極GMP/局方における無菌性保証と査察対応

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