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自然言語処理の導入と創薬への応用

自然言語処理の導入と創薬への応用

～創薬標的探索における自然言語AIの役割、生成AIと標的探索の可能性と現時点の限界～
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概要

本セミナーでは、自然言語処理を活用して創薬に活用する方法について、解析事例を交えて解説いたします。

開催日

  • 2024年1月26日(金) 10時30分 ～ 17時30分

プログラム

第1部 創薬DXの現状と今後の展望

(2024年1月26日 10:30〜11:30)

　創薬の現場では今、3万分の1ともいわれる成功確率の難化と共に、細分化・個別化する医療ニーズに応えるため、創薬研究プロセスの変革が求められています。グローバルにおけるデジタルとオートメーションを駆使した創薬研究プロセス再構築「創薬DX」のトレンドを踏まえ、デジタル変革の未来像とその実現ステップについてご紹介します。

  1. 製薬企業DXの方向性
  2. 業界構造変化
  3. グローバル製薬企業の先進事例に見るDX
  4. 学びから考える製薬企業のDX方向性
  5. 創薬研究DXの未来像
  6. 創薬研究活動のデジタル未来像 – 概観
  7. 業務像の変革例
  8. 未来像実現に向けたアプローチ
  9. Digital Twin Lab実現に向けたロードマップ
  10. 実現に向けた注力領域
  11. 具体施策の紹介
  12. 研究領域における調査・探索の高度化
  13. 高度化に向けたAI利活用
    • 質疑応答

第2部 自然言語処理AIの活用によるDrug Repositioning

(2024年1月26日 12:30〜14:00)

　医薬品創出難度の高まった昨今、製薬企業にとってDrug Repositioning (DR) は重要課題の一つです。新規性の高い適応症候補を見出すために、膨大な医学・薬学論文情報の網羅的かつ客観的な解析が必須ですが、通常このプロセスを短期間で効率的に進めることは容易ではありません。
　本セミナーでは、ヒトでは気付き難い新規適応症候補の発見を圧倒的スピードで可能とする自然言語処理AIを用いたDRソリューションについて、解析事例と共に紹介します。

  1. DRの現状
    • 最近の事例
    • 方法論について
  2. 自然言語処理AIとは
  3. 自然言語処理AIを用いたDRソリューション
    • 多面的解析
    • 二次元マッピング解析
  4. 自然言語処理AIを用いたDR解析事例
    • 多面的解析
    • 二次元マッピング解析
  5. まとめ
    • 質疑応答

第3部 自然言語AIを活用した創薬標的探索研究

(2024年1月26日 14:15〜15:15)

　創薬の様々な場面でAI活用が進んでいるが、分子設計や画像解析と比べ、標的探索における活用にはAIが不得意とする要素/課題を多く抱えている。一方で、研究者が理解できる数をはるかに超えた情報を如何に活用するかという命題に対して、AIは優れたソリューションとなる可能性がある。
　本セミナーでは、創薬標的探索において自然言語AIがどのように利用出来るかという視点で行った幾つかの試みを紹介します。

  1. 創薬標的探索における自然言語AIの役割
    • AIに求めるもの
  2. 論文検索と自然言語AI
    • NLP技術と論文検索ツール
    • ベクトル検索
  3. 自然言語AIと機械学習
    • 疾患標的予測
    • 標的候補の多層的絞込み
  4. 知識グラフによる情報連結とリンク予測
  5. 生成AIと標的探索
    • 可能性と現時点の限界
    • 質疑応答

第4部 病院のリアルワールドデータからの価値創造に向けた研究開発プラットフォームの構築と自然言語処理の可能性

(2024年1月26日 15:30〜17:00)

　現代の病院では日々膨大な診療データがデジタル化されて蓄積されているが、その多くは不均質で構造化されておらず、コンピュータによる解析が困難であった。しかしながら、人工知能技術の進展により、非構造化データを構造化データへ変換することが可能となり、医学的知識の発見、個別化された治療方針の策定、新薬開発などの新しい価値を生み出す取り組みが世界的に加速している。
　本講演では、臨床医学分野での自然言語処理技術の最新の進展を概観し、講演者が所属する国立がん研究センターの研究開発プラットフォームを紹介する。また、診療データを研究開発等に二次利用する際の法的・倫理的課題についても考察する。

  1. 臨床医学分野における自然言語処理技術
  2. 大規模言語モデルの発展と可能性
  3. 国立がん研究センターにおける診療情報利活用に関するプラットフォームの構築
  4. 診療データの二次利用に関する法的・倫理的課題
  5. まとめ
    • 質疑応答
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講師

  • 横田 俊 氏
    株式会社NTTデータ 第二インダストリ統括事業本部 製薬・化学事業部
    課長代理
  • 本村 達也 氏
    株式会社NTTデータ 法人コンサルティング&マーケティング事業本部 法人コンサルティング&マーケティング事業部
    課長
  • 宮本 実 氏
    株式会社FRONTEO ライフサイエンスAI事業本部 LSAI研究チーム
    部長
  • 和田 学 氏
    中外製薬 株式会社 バイオロジー基盤研究部 技術価値創出グループ
    グループマネジャー
  • 小林 和馬 氏
    国立がん研究センター研究所 医療AI研究開発分野
    研究員
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主催

株式会社 技術情報協会
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お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 60,000円 (税別) / 66,000円 (税込)
複数名
: 55,000円 (税別) / 60,500円 (税込)

複数名同時受講割引について

  • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 55,000円(税別) / 60,500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 60,000円(税別) / 66,000円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 110,000円(税別) / 121,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 165,000円(税別) / 181,500円(税込)
  • 同一法人内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。
  • 他の割引は併用できません。

アカデミック割引

  • 1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

  • 学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
  • 病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
  • 文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
  • 公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方
  • 支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
  • 企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  • お申し込み前に、 視聴環境 と テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • セミナー資料は郵送にて前日までにお送りいたします。
  • 開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
    ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
    印刷物は後日お手元に届くことになります。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
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