インシリコ・生成AI技術・AIAgentの活用による‘創薬研究’開発の高速化と実践例解説~リード化合物のスクリーニング・物性予測・最適化やDenovoデザイン等に役立つ、OSSの使用方法も含む~

日々進化を続ける‘生成AI×創薬研究(研究開発)’の最前線!
2026年7月現在、何をどこまで実現することが可能なのか?
3.5時間の講義を通じて、貴重な情報を最大限にお届けいたします! 

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    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る。最近では、生成AIの急激な普及により、ペプチド、並びにリード化合物のde novoデザインにおいても、生成AI技術が広く利用されている。さらには、AI Agentを活用した創薬研究も実施されるに至っている。
      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、事例を通して紹介する。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を行う。最後に、AI Agentを活用した化学構造の最適化戦略について紹介をする。本講座で紹介した内容は、受講者の皆さまがご自身の環境でAI創薬技術を活用する際の参考になるものと考えている。

    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
    ・AI Agentの知識と活用法

    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 Boltzを用いた複合体構造の予測と化合物のスクリーニング
     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)
         ・Boltz (https://github.com/jwohlwend/boltz)
         ・GNINA (https://github.com/gnina/gnina)
    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)
         ・Chemprop (https://github.com/chemprop/chemprop)
    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.AI Agentを用いた化合物のde novoデザイン
     5.1 創薬向けAI Agentの概要
     5.2 ローカルLLMの導入と利用方法
     5.3   Model Context Protocol (MCP)によるLLMと外部プログラムとの連携
     5.4 AI Agent (X-DeepSARM)による化合物のde novoデザイン
     5.5 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)
         ・gpt-oss (https://github.com/openai/gpt-oss)
         ・X-DeepSARM (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2667318526000024)
    6.Q&A


    *途中、小休憩を挟みます。


    ■講演中のキーワード
    ・AI Agent
    ・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 University of Bonn, Affiliated Scientist)
    ■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
    ・AI Agent
    ・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 45,100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34,100円

    【オンライン受講(見逃し視聴あり)】:1名 50,600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39,600円
    *「見逃し視聴あり」でお申込の場合、当日のご参加が難しい方も後日セミナー動画の視聴が可能です。

    学校法人割引:学生、教員のご参加は受講料50%割引。

    主催者

    開催場所

    全国

    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

    ※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

    45,100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

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