【中止】生成AIを活用した創薬研究・実用化における特許戦略(取得・活用)

~どのような特許を取得すべきか~
最近の特許登録の事例に基づいて
"生成AIを利用した創薬研究において、どのような特許を取得すべきか"

【どのような特許を取得すべきか(審査基準からの考察)】
■特許を受けるための要件
■どの程度の進歩性が要求されるのか
■どの程度の開示が要求されるのか
■広くて強い特許とはどのような特許か
■特許審査への対応について 


日時

受講可能な形式:【Live配信】or【アーカイブ配信】のみ 
【Live配信受講(アーカイブ付)】 2024年3月22日(金)  13:00~16:30
【アーカイブ配信受講】 2024年4月3日(水)  まで受付(配信期間:4/3~4/16)

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    セミナー趣旨

    近年、ChatGPT等の生成AIが急速に進化・普及する中、生成AIを活用した創薬研究への期待が高まっています。例えば、標的探索AI、論文探索AI、ドラッグリポジショニングなどを利用した基礎研究や、バーチャル治験、臨床試験予測などの臨床応用などが注目されています。
    このような状況の下、国内外のプロジェクトにおいて、生成AIを活用した創薬研究が盛んに試行されており、製薬企業においても、生成AIの活用が急務となっています。
    生成AIを創薬研究に活用したり、その研究成果を実用化するためには、特許の取得と活用が必要不可欠です。とくに、生成AIを活用した創薬研究における特許戦略は、今後の研究活動や事業活動にとって有益です。
    本講演では、このような視点から、生成AIを活用した創薬研究における特許戦略の新たな視点について説明し、今後の課題と対応策について解説します。

    ◆講習会のねらい◆
    生成AIを利用した創薬研究の特許動向を把握し、特許を視野に入れた今後の研究開発戦略について理解します。また、生成AIを利用した創薬研究において、どのような特許を取得すべきかについて理解します。さらに、最近の特許登録の事例に基づいて、今後の特許戦略の新たな視点ついて理解することがねらいです。
     
    主催者より
    ハードウエアの進歩とコストダウン、機械学習の深化、ビッグデータの整備などにより、創薬研究に利用されるAI技術は創薬や医薬品開発に大きな革命をもたらそうとしています。創薬研究に利用されるAI技術の特許動向を見据えて、生成系AI技術を用いた研究開発にも特許を視野に入れた戦略が必要となってきます。
    本セミナーでは、生成AIを活用した創薬研究の登録特許の事例を分析し、生成系AI技術を用いた研究において、どのような特許を取得すべきか、どのような立て付けで特許(権利化)が可能なのか、が丁寧に解説されます。この機会をご活用ください。

    セミナープログラム

    1.生成AIを活用した創薬研究の現状と課題
      1.1 生成AIを活用した創薬研究の現状
       (国内外のプロジェクト、製薬企業のAI創薬の現状など)
      1.2 創薬研究に利用されるAI技術の現状
       (最新のAI技術の現状、医工連携の現状など)
      1.3 今後の動向と課題
             (ChatGPT-4、Apple GPT、Google Bard/Gemini、AlphaFold2など)

    2.生成AIを活用した創薬研究の特許動向
      2.1 生成AIを活用した基礎研究の特許動向
       (標的探索AI、論文探索AI、ドラッグリポジショニング(DR)、
                バーチャルスクリーニング、インシリコ創薬など)
      2.2 生成AIを活用した応用研究の特許動向
       (バーチャル治験、臨床試験予測、前臨床試験予測、Virtual Experimentsなど)
    2.3 創薬研究に利用されるAI技術の特許動向
       (二次元マッピング解析、パスウェイマップ、重複差分解析、多面的解析、ベクトル加算解析など)
     
    3.特許を視野に入れた研究開発戦略(AI創薬を中心に)
      3.1 特許出願のタイミング
       (新規な標的物質、医薬用途、DDSなどの特許出願戦略)
      3.2 研究開発に必要な特許調査
       (生成AIと創薬研究の融合領域の特許調査の手法と留意点)
      3.3 製薬分野とAI関連分野との連携の在り方
       (医工連携、産学官連携の在り方など)

    3.どのような特許を取得すべきか(審査基準からの考察)
      3.1 特許を受けるための要件
      3.2 どの程度の進歩性が要求されるのか
      3.3 どの程度の開示が要求されるのか
      3.4 広くて強い特許とはどのような特許か
      3.5 特許審査への対応について
       (拒絶理由への対応方法、面接審査の活用方法、拒絶査定を回避する方法など)

    4.どのような発明に特許が付与されるのか(審査事例集からの考察)
      4.1 癌レベル算出装置(進歩性)
      4.2 認知症レベル推定装置(進歩性)
          4.3 糖度推定システム(記載要件)
      4.4 体重推定システム(記載要件)
      4.5 被験物質のアレルギー発症率の予測方法(記載要件)

    5.生成AIを活用した創薬研究の登録特許の事例分析
      5.1 登録クレームの最近の傾向
      5.2 日米欧の登録クレームの比較
      5.3 必要な実験データの開示の程度
      5.4 発明の効果の主張方法
          5.5 最適な特許明細書・クレームの提案

     □質疑応答□

    セミナー講師

    青山特許事務所 顧問弁理士 加藤 浩​ 氏
    【経済産業省特許庁(特許審査官)に入庁後、特許庁審判部(審判官)を経て現職】
    主なご専門/業務
    知的財産法/弁理士
    簡単な経歴
    東京大学薬学部卒業、同大学院修了(薬学修士)、東北大学大学院工学研究科修了(工学博士)、慶應義塾大学法学部卒業(法学士)。弁理士。薬剤師。1990年に経済産業省特許庁(特許審査官)に入庁後、経済産業省大臣官房総務課企画室、ハーバード大学(留学)、特許庁審判部(審判官)、政策研究大学院大学(助教授)等を経て、2010年より現職。
    日本大学法学部(教授)を兼務。
    東京大学公共政策大学院、非常勤講師。
    最近の著作(書籍)に、共著『知的財産政策とマネジメント』(白桃書房、2008年)、共著『不正競争防止の法実務』(三協法規、2009年)、共著『体外診断用医薬品の開発と承認申請』(技術情報協会、2010年)、共著『次世代バイオ医薬品の製剤設計と開発戦略』(シーエムシー出版、2011年)等。論文は多数。

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