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2024年のノーベル化学賞は、人工知能（AI）を活用して、蛋白質を設計したり、蛋白質の構造を予測したりする成果を上げた、米英の3氏が受賞することが決まりました。AIは、ライフサイエンス分野の基礎研究、バイオ・製薬業界の創薬研究にとって不可欠な存在になりつつあります。

また、医薬品の臨床開発や営業販売にもAIは活用されています。
新薬開発の成功率は3万分の1といわれ、 その難しさは年々高まっています。また近年、モダリティの多様化や医療の個別化が進む中で、AIを活用できる機会も増えてきました。製薬企業にとってもスタートアップにとってもアカデミアの研究者にとっても、新薬の研究開発の成功率を高めたり、革新的な新薬を創出したりするために、AIをどのように生かすかは、大きな課題になっています。

創薬のどのような場面にAIを導入できるのか、どのようなデータがあればAIを生かすことができるのか、AIを活用するにはどのような人材が必要か──。本セミナーでは実際のAI創薬の活用例をひもときながら、AI創薬の現在地や課題解決に向けて議論します。

開催概要

名称
創薬の成功率を高めるためのAI活用法
日程
2024年 12月 5日（木）
13：00～17：00（予定）
開催形式
オンライン
主催
日経バイオテク
協賛
日本電気、⁠日立製作所
参加料
3,000円（税別）
対象者
製薬企業、創薬ベンチャー企業、大学・公的研究機関担当者

プログラム

※講演者や講演時間など、プログラムは変更になる場合がございます。予めご了承ください。

13:00～13:05

開会の挨拶

日経バイオテク編集長
久保田 文

13:05～13:50

【主催者講演】

マルチモダリティ志向のAI創薬

大上 雅史 氏

東京科学大学
情報理工学院・准教授
大上 雅史 氏

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＜講演概要＞
AIによるタンパク質立体構造予測(AlphaFold)をはじめとして、創薬研究に活用できるAI技術が数多く登場してきた。特に、低分子だけでなく、ペプチドや抗体、PROTACなど、様々なモダリティに対するAIを活用した創薬の可能性が議論されている。本講演では、AlphaFoldを中心に、AI技術をマルチモダリティへと展開するAI創薬研究について、我々の取り組みも含めて紹介したい。

13:50～14:20

【スポンサーセッション】

創薬プロセスにおける説明可能なAIの活用事例

根本 翔 氏

日立製作所
インダストリアルデジタルビジネスユニット
エンタープライズソリューション事業部
医薬システム本部 第二システム部 / 技師
根本 翔太 氏

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＜講演概要＞
日立は「精度」と根拠を示せる「説明性」を兼ね備えたAIの解析技術「B3」を開発し、データドリブンで探索業務の効率化、新しい発見に貢献しています。
治療効果予測、診断支援、リスク分析などに活用されている「B3」の事例紹介と、クラウドサービスとしてご利用いただける「B3 Analytics」をご紹介します。

14:20～14:30

休憩

14:30～15:15

【主催者講演】

アステラス製薬におけるAI創薬

角山 和久 氏

アステラス製薬
デジタルX リサーチX ヘッド
角山 和久 氏

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＜講演概要＞
近年のAI研究の発展は目覚ましく、製薬会社の創薬研究においてもAIは盛んに活用されています。アステラス製薬においても、標的探索からモダリティ開発まで、さまざまな研究にAIを導入し、開発を進めています。本講演では、低分子創薬の最適化研究における成功例を中心に紹介し、今後の方針についても議論します。

15:15～15:45

【スポンサーセッション】

AI Empowered Drug Development

北村 哲 氏

NEC Corporation
NEC AI創薬統括部長 / NEC Bio CEO 北村 哲 氏

詳細はこちら

＜講演概要＞
今、世の中ではAIが創薬に必須のツールになってきています。
NECはICT企業ならではのケイパビリティを駆使し目的にあったAIを作り出し、創薬の新時代を切り拓いています。そのNECの創薬への取り組みとＡＩによる予測精度を、ワクチン設計や治験成績をもとに紹介します。

15:50～17:00

【パネルディスカッション】

＜モデレーター＞
日経バイオテク編集長
久保田 文

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