【中止】機械学習を活用したドラッグリポジショニングへの適用法

セミナープログラム

【10:30～12:０0】

【第１部】医薬品開発のための実践的な化合物データ分析と機械学習の基礎・応用・問題点

国立研究開発法人産業技術総合研究所 人工知能研究センター　椿真史 　氏

【講座主旨】
昨今様々な分野において、大規模データと人工知能・機械学習技術の利活用が注目されています。本セミナーでは、 医薬品をより効率的に開発するための、ケモインフォマティクスに基づく実践的なアプローチについて紹介します。 化合物のデータ分析や機械学習の適用に加えて、近年発展している深層学習を扱う際の注意点なども紹介します。特に、 企業の抱える課題（データの数や多様性が少ない、予測精度よりも解釈性を重視する等）をどのように解決すべきかについて、 講演者の経験を交えながら講義します。

【講座内容】

1. イシューからはじめよ-医薬品データを具体例に-（25分）
   1. 機械学習とデータ分析の前に行うべきこと
   2. ビッグデータの落とし穴
   3. 機械学習の落とし穴
   4. イシューからはじめよ
2. 化合物データの分析とその解釈（25分）
   1. 化合物データの特徴量・記述子
   2. 相関分析・頻度分析
   3. 交差項・相互作用分析
   4. 重回帰分析
   5. 多重共線性
   6. 分析の解釈
3. 化合物データのための機械学習（25分）
   1. 線形回帰の学習
   2. リッジ・ラッソ回帰の学習
   3. モデルの使い分けと解釈
   4. 深層学習
   5. 医薬品データへの応用
4. まとめ（15分）
   1. イシューからはじめよ
   2. データ分析と機械学習の注意点

【質疑応答】

【13:00～15:00】

【第２部】機械学習技術を用いた化合物のヒト副作用発現予測

京都大学大学院 薬学研究科 生体機能解析学分野 助教 永安　一樹 氏

【講座主旨】ヒトへの外挿性が高い化合物の副作用予測手法の開発は、重大な薬害の防止および新規薬剤開発の効率化の観点から 有用性が高い。我々は、独自に開発した薬理作用予測技術をハブとし、化学構造とヒト副作用報告データベースを 直接つなぐことで、臨床データに基づくあらゆる化合物の副作用予測を可能とする技術を開発している。 本講演では、本技術の概要を中心に、説明可能なAI技術との融合による創薬標的の導出や技術開発において 困難だったポイントなどについても話題としたい。

【講座内容】

1. 化学構造を対象とした機械学習の現状
2. 化学構造の特徴量としての薬理作用
   • 実アッセイデータから薬理作用予測モデルを構築する
   • 構築したモデルの検証
3. 副作用報告データベースを用いた解析の現状と課題
   1. 概要
   2. 主要モデル紹介
   3. 実績紹介
4. 副作用報告データベースを薬理作用の観点から見る
   • 医薬品の束ね方としての薬理作用
   • 薬理作用プロファイルから副作用発症を予測する 
   • 説明可能なAI技術を用いた予測根拠の可視化と創薬標的の導出
   • 構築したモデルの検証
5. 解決に時間・コストがかかったポイント

【質疑応答】

【15:15～17:15】

【第３部】文献マイニングを用いた医学生物学文献データベースからの疾病関連薬推定システム

東京大学大学院 農学生命科学研究科 食の安全研究センター 特任准教授 村松 知成　氏

【講座主旨】
医学生物学関連のデータベースPubMedのすべての要約フィールド(約2千万件)を対象とし、個々の分子や事象間の関連性を 抽出し、それらをつなぎ合わせて新たな関連性を推定するシステムの作成を行っています。本講演では、文章（英文） からの情報の抽出法についての一般的な概説と、私どもがこれまでに作成した関連性推定システム、その応用としての 新型コロナウイルス感染症に対する関連薬の推定 (Muramatsu & Tanokura, Bioinform. Adv. 1(1), vbab013 (2021))に ついて説明します。

【講座内容】

1. テキストマイニング（text mining, literature mining）とは
2. 文献からの情報抽出に関するいくつかの一般的事項
   1. 文法解析（単語の分類とタグ付け）
   2. 固有表現認識
   3. 単語のベクトル化(分散表現)
3. テキストマイニングを用いたPubMed要約フィールドからの関連性推定
   1. 個々の要約フィールドからの関連性の抽出（共起）
   2. 検索語の選定とそれを用いた検索 
   3. 関連性の定量化
   4. 新規関連性の推定
   5. 新型コロナウイルス感染症への応用
   6. 今後の展望

【質疑応答】

セミナー講師

【第１部】国立研究開発法人　産業技術総合研究所 人工知能研究センター 椿真史 氏
【第２部】京都大学大学院 薬学研究科 生体機能解析学分野 助教 永安　一樹 氏
【第３部】東京大学大学院 農学生命科学研究科 食の安全研究センター 特任准教授 村松 知成 氏

セミナー受講料

1名につき60,500円（税込・資料付）
〔1社2名以上同時申込の場合のみ1名につき55,000円〕

受講について

• 本講座はZoomを利用したLive配信セミナーです。セミナー会場での受講はできません。
• 下記リンクから視聴環境を確認の上、お申し込みください。
  　→ https://zoom.us/test
• 開催日が近くなりましたら、視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。
  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。
• Zoomクライアントは最新版にアップデートして使用してください。
  Webブラウザから視聴する場合は、Google Chrome、Firefox、Microsoft Edgeをご利用ください。
• パソコンの他にタブレット、スマートフォンでも視聴できます。
• セミナー資料はお申込み時にお知らせいただいた住所へお送りいたします。
  お申込みが直前の場合には、開催日までに資料の到着が間に合わないことがあります。ご了承ください。
• 当日は講師への質問をすることができます。可能な範囲で個別質問にも対応いたします。
• 本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、
  録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
• 本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。
  複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。
• Zoomのグループにパスワードを設定しています。
  部外者の参加を防ぐため、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。