【中止】創薬標的を探索するためのAI・機械学習の高品質なデータ処理

★「初期段階のターゲット選定のミス」を避け、新薬創出を進める！ ★高品質なデータの収集・蓄積・解析と知識処理を学ぶ(患者診療情報・オミックス情報)

セミナー講師

国立研究開発法人 医薬基盤・健康・栄養研究所AI健康・医薬研究センター 上席研究員 伊藤 眞里 氏

セミナー受講料

1名につき55，000円（消費税込、資料付）〔1社2名以上同時申込の場合のみ1名につき49，500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。
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• 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。

セミナー趣旨

・本講義では、創薬プロセスにおけるAI活用の現状と課題について総括するとともに、近年の新薬創出の低迷の大きな原因の一つである「初期段階のターゲット選定のミス」を避けるため、患者診療情報やオミックス情報を用いてヒトで有効な創薬標的を探索するためのAI・ 機械学習の活用について、様々な角度から、自身の研究成果を交えてポイントを解説し、将来を展望する。・背景として…有効な治療法がない疾患は多く、患者さんは一日も早く有望な治療法を待ち望んでいます。一方、製薬業界において、 新薬開発は低迷しており、効率的な新薬開発のために、医薬品開発のプロセスにAIを活用する動きが加速しています。その開発の一助となれますと幸いです

セミナープログラム

１．創薬におけるAI・機械学習活用の現状と課題1.1 創薬のプロセスとAI・機械学習の活用の場面以下に示す各プロセスについて、現状をまとめる。・基礎研究：創薬標的の同定、リード化合物の創製、最適化・前臨床研究：薬効・薬物動態・安全性の評価・臨床研究：ヒトを対象とした３フェーズの試験・意思決定と申請資料作成：費用対効果、リスクベネフィット1.2 AI機械学習の活用のための課題・データの重要性：質および量・有効な手法の開発２．創薬標的の探索にAI手法を応用するために2.1 高品質なデータの収集・医療現場からの診療情報の収集・分子情報としてのオミックスデータの収集2.2 高品質なデータの蓄積・診療データの構造化、データベース化：自然言語処理AI、クレンジング・知識データの収集と蓄積：論文から重要な関連語句を自動抽出するAI