in silico解析（ビッグデータ/機械学習）をつかった創薬/ドラッグリポジショニング

セミナー趣旨

近年の生命医科学では、疾患に関するゲノム、トランスクリプトーム、プロテオーム、メタボローム、インターラクトームなどのオミックス情報が得られるようになり、生体内分子の網羅的解析が可能になった。
同時に、膨大な化合物や薬物に関するケミカル情報も蓄積されている。
本研究では、疾患に関するマルチオミクス情報・臨床情報、化合物に関する化学構造・遺伝子発現・標的分子情報などの医薬ビッグデータを融合解析し、創薬標的分子や治療薬を探索する機械学習手法の開発を行った。
疾患・生体分子・医薬品候補化合物ネットワークを大規模に予測するデータ駆動型アプローチであることが特色である。
当日は、ドラッグリポジショニング、メカニズムを考慮した薬効予測、創薬標的予測、パスウェイ創薬、漢方薬・食品リポジショニング、ダイレクトリプログラミング、化合物の毒性予測、医薬品分子構造設計への応用例を紹介する。

＜主催者より＞
最近では、病気、遺伝子、タンパク質、薬、化合物に関する多様なビッグデータが得られるようになりました。データベースも充実しています。このような環境下、ドラッグリポジショニング（DR）は、今やほとんどの製薬会社で何らかの施設や部署で取り組みがなされています。AIを用いる手法も活発です。本セミナーでは、今までに次世代のR&Dに求められるデータ活用（疾患・生体分子・候補化合物）の基礎とアプローチが事例を交えて解説されます。3年前（2018年）施行の次世代医療基盤法により、日本でも医療情報を研究に活用できるのも追い風となっています。丁寧な解説で、参加者には新たな手法を学び、自社のDRの新たな可能性に気づいていただけるものと思います。

習得できる知識

• 生命医科学におけるデータ駆動型研究がわかる
• AI創薬の実際がわかる
• AI医療の実際がわかる

セミナープログラム

1. ドラッグリポジショニング
2. メカニズムを考慮した薬効予測
3. 創薬標的予測
4. パスウェイ創薬
5. 漢方薬・食品リポジショニング
6. ダイレクトリプログラミング
7. 化合物の毒性・副作用予測
8. 医薬品分子構造設計

□質疑応答□

セミナー講師

九州工業大学 大学院情報工学研究院 生命化学情報工学研究系 教授　山西 芳裕 先生

セミナー受講料

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49,500円( E-mail案内登録価格46,970円 )
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※請求書（PDFデータ）は、代表者にE-mailで送信いたします。
※請求書および領収証は1名様ごとに発行可能です。
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１名申込みの場合：35,200円 ( E-Mail案内登録価格 33,440円 )
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