生成AI技術の活用による次世代‘創薬研究(研究開発)’への応用展開と実践例~関連するオープンソースソフトウェアのインストールや使用方法も含む~

2025年現在、生成AIを活用した創薬研究(研究開発)はどこまで実現可能なのか?
本講座では、業務に役立つ座学としての知識はもちろん、講師が開発したOSS(3本)を含む7本のソフトウェアも解説いたします。
インストールや使用方法等、つまずきやすいポイントと共に、聴講後も参考になる貴重な情報を最大限にお届けいたします! 

【項目】※クリックするとその項目に飛ぶことができます

    セミナー趣旨

      インシリコ/AI創薬技術は、創薬の工程で得られるデータを最大限に活用し、開発サイクルの効率化と高速化を実現するための手段として注目されています。最近では、生成AIの急激な発展により、創薬の現場においてもペプチド、並びにリード化合物のde novoデザインに生成AI技術が広く利用されています。
      本講座では、生成AI技術を中心に、インシリコ/AI創薬技術の解説、並びに実践的な活用法について、事例を通して紹介します。また、これらに関連したオープンソースのソフトウェアについては、手法の概要だけではなく、インストール法、並びに使用法も含めて解説します。セミナー終了後、聴講者ご自身の環境で活用する際の参考になると思われます。

    習得できる知識

    ・創薬に関連する生成AI技術の基礎的な知識
    ・インシリコ/生成AI技術の実践的な活用に関連する知識
    ・オープンソースのソフトウェアを用いたインシリコ/生成AI技術の具体的な活用法

    セミナープログラム

    1.リード化合物のスクリーニング
     1.1 インシリコスクリーニング手法の概要
     1.2 Diffusion modelを用いたDocking法
     1.3 オープンソースで利用できるソフトウェアの紹介(インストール及び使用法)
        ・DiffDock(https://github.com/gcorso/DiffDock)
        ・DynamicBind (https://github.com/luwei0917/DynamicBind)
    2.リード化合物の物性予測
     2.1 物性予測手法の概要
     2.2 Molecular Topographic Map (MTM)を用いた物性予測
     2.3 オープンソースで利用できるソフトウェアの紹介(インストール及び使用法)
        ・PyCaret(https://pycaret.org/)
    3.リード化合物の最適化①
     3.1 SAR Transferの概要
     3.2 Analogue Series (AS) Alignmentを用いたリード化合物の最適化
     3.3 DeepASを用いたリード化合物の最適化
     3.4 オープンソースで利用できるソフトウェアの紹介(インストール及び使用法)
        ・AS alignment(https://doi.org/10.1016/j.ejmech.2022.114558)
    4.リード化合物の最適化②
     4.1 Bioisostereの概要
     4.2 Embedded Fragment VectorによるBioisostereの探索
     4.3 オープンソースで利用できるソフトウェアの紹介(インストール及び使用法)
        ・Embedded Fragment Vector(https://doi.org/10.1186/s13321-025-00951-3)
    5.De novoデザイン
     5.1 生成AIを用いたde novoデザイン法の概要
     5.2 Pep2molによるペプチドの低分子化
     5.3 オープンソースで利用できるソフトウェアの紹介(インストール及び使用法)
        ・REINVENT(https://github.com/MolecularAI/REINVENT4)
        ・Pep2mol(https://doi.org/10.1016/j.ejmcr.2025.100249)
    6.Q&A


    *途中、小休憩を挟みます。


    ■講演中のキーワード
    ・インシリコ創薬
    ・AI創薬
    ・de novoデザイン
    ・リード化合物の最適化
    ・バーチャルスクリーニング 

    セミナー講師

     株式会社 理論創薬研究所 代表取締役 博士(薬学)   吉森 篤史 氏

    ■ご経歴
    【ご学歴】
    1994年 北九州高専 電子制御科 卒業
    1996年 豊橋技術科学大学 工学部知識情報工学課程 卒業
    2000年 豊橋技術科学大学大学院 工学研究科修士課程エコロジー工学専攻 修了
    2002年 豊橋技術科学大学大学院 工学研究科博士後期課程環境生命工学専攻 退学
    2005年 博士(薬学)(東京理科大学)取得
    【ご職歴】
    2004年~現在 株式会社理論創薬研究所 設立、代表取締役就任
    (2012年~現在 東京理科大学 客員教授)
    (2024年~現在 静岡県立大学 客員教授)
    (2024年~現在 Bonn University 客員研究員)
    ■ご専門および得意な分野・ご研究
    ・ケモインフォマティクス
    ・分子シミュレーション
    ・AI創薬/インシリコ創薬
    ・ペプチド擬態


    *途中、小休憩を挟みます。


    ■講演中のキーワード
    ・インシリコ創薬
    ・AI創薬
    ・de novoデザイン
    ・リード化合物の最適化
    ・バーチャルスクリーニング 

    セミナー受講料

    【オンライン受講(見逃し視聴なし)】:1名 40,700円(税込(消費税10%)、資料付)
    *1社2名以上同時申込の場合、1名につき29,700円

    【オンライン受講(見逃し視聴あり)】:1名 46,200円(税込(消費税10%)、資料付)
    *1社2名以上同時申込の場合、1名につき35,200円

    *学校法人割引:学生、教員のご参加は受講料50%割引。

    受講について

    • 配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
      (開催1週前~前日までには送付致します)
      ※準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
      (土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)
    • 受講にあたってこちらをご確認の上、お申し込みください。
    • Zoomを使用したオンラインセミナーです
      →環境の確認についてこちらからご確認ください
    • 申込み時に(見逃し視聴有り)を選択された方は、見逃し視聴が可能です
      →こちらをご確認ください

     

    受講料

    40,700円(税込)/人

    ※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です

    開催日時


    13:00

    受講料

    40,700円(税込)/人

    ※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます

    ※銀行振込、コンビニ払い

    開催場所

    全国

    主催者

    キーワード

    医薬品技術   AI(人工知能)

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    医薬品技術   AI(人工知能)

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