In silicoによる化学物質の毒性(安全性)評価の基礎・理解と効果的な適用

○ インシリコ, パターン認識, 人工知能による化合物の毒性評価のポイントとは？

○ 化審法, TSCA, REACHなどの規制も踏まえ、基礎から丁寧に解説します！

講師

株式会社インシリコデータ
代表取締役　薬学博士　湯田 浩太郎 先生

■経歴
1979年3月　東北大学薬学部大学院薬学研究科　薬品合成化学　博士過程終了
　博士論文「抗腫瘍性多環式アルカロイドの合成研究」
1979年7月～1981年8月　
　米国ペンシルバニア州立大学化学科 P.C.Jurs研究室　リサーチアソシエイト
　研究テーマ「パターン認識による発癌性予測」
1981年9月　豊橋技術科学大学　第5工学系
　研究テーマ：「NMRデータベースの構築」
1983年12月～2009年6月　　
　富士通株式会社　化学・製薬関連企業研究所の研究システム構築とコンサルタント
2009年7月～2010年3月　
　（独）国立環境研究所勤務　安全性予測システム関連業務に従事
2010年5月28日
　株式会社　インシリコデータ　設立
　　取締役社長に就任

■専門および得意な分野・研究
・医薬化学 (Medicinal Chemistry)
・構造-活性相関　(Structure-Activity Relationships)
・化学多変量解析/パターン認識 (Chemical Multivariate & Pattern Recognition)
・計算機化学　(Computer Chemistry)
・計算毒性学　(Computational Toxicology)

■本テーマ関連学協会での活動
・構造活性相関シンポジウム幹事：平成7年～
・神戸大学クリニカル・ゲノム・インフォマティクス　人材養成ユニットでのADMEシミュレーション講義実施
・大阪大学臨床医工学融合研究教育センター　招聘教授　平成17年～23年3月
・サイバー絆研究所 (Institute for Cyber Associates)　理事 2012年～
・日本実験動物代替法学会　企画委員会委員　2013年～
・CBIJournal 編集委員、評議員　2013年～
・CBI学会、「計算毒性学」研究会　主査　2014年～

受講料

1名41,040円(税込（消費税8％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合 、1名につき30,240円
＊学校法人割引 ；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

セミナーポイント

■講座のポイント
　インシリコによる化合物毒性（安全性）評価は1980年代から展開されており、その歴史はコンピュータの発展とともに発達してきた。適用分野は化合物規制のみならず、薬物の毒性評価、さらには環境等の様々な分野で極めて重要な基本技術となりつつある。
　化合物毒性評価を行うための構成技術としてインシリコ関連手法には、化学多変量解析/パターン認識（ケモメトリックス）と人工知能の二大手法が存在する。さらに、インシリコ技術と化合物関連技術の適用や連携が必要である。インシリコ毒性評価を理解するにはこれらの技術を総合的に理解することが必要である。

■受講後、習得できること
・インシリコによる毒性評価実施のための基本技術
・インシリコによる毒性評価の特徴と効率的な適用
・インシリコと化学の融合
・ケモメトリックスによるデータ解析の概要

■本テーマ関連法規・ガイドラインなど
・ICHM7
・化審法
・REACH
・TSCA

■講演中のキーワード
・計算毒性学
・QSAR
・QSTR
・ケモメトリックス
・人工知能
・化合物デザイン（脱毒性、毒性スクリーニング、安全性化合物のデザイン）

セミナー内容

1．化合物の毒性（安全性）に関する様々な規制および適用分野
　1.1　化審法（日本）、TSCA（USA）、REACH（EU）
　1.2　化合物規制、薬物の毒性評価、環境毒性の評価
　1.3　化合物の脱毒性、安全な化合物のデザインおよびスクリーニング

2．化合物のインシリコによる毒性（安全性）評価手法の概要
　2.1　化合物毒性評価の歴史
　2.2　化合物毒性評価手法
　2.3　QSARとQSTRの違い

3．化学多変量解析/パターン認識（ケモメトリックス）による毒性評価
　3.1　化学多変量解析/パターン認識（ケモメトリックス）とは
　3.2　化学多変量解析/パターン認識（ケモメトリックス）の種類
　3.3　適用化学パラメータの種類
　3.4　ケモメトリックスの信頼性を獲得するためのパラメータ選択
　3.5　ケモメトリックス実施上での留意点

4．人工知能による毒性評価
　4.1　人工知能の種類（ルールベース型、機械学習型（ディープラーニング等））
　4.2　ルールベース型人工知能の歴史と事例
　4.3　ケモメトリックスと人工知能の融合

5．インシリコによる化合物操作上での様々な留意事項
　5.1　インシリコ上での特殊な化合物の扱いと限界
　5.2　化学多変量解析/パターン認識適用上での留意事項と限界

6．まとめおよび自由討論