AIスタートアップ

セミナー情報
プログラム

セミナー情報

【第68回AIセミナー】「AIが拓く新たな医薬品研究」

終了しました。

大量情報の蓄積とその活用により医薬品研究は、その関連分野を巻き込みながら、大きな転換期を迎えています。その中で人工知能（AI）が果たす、あるいは期待される役割には、必ずしも従来の範疇にとどまらない、大きなものがあります。今回、その最先端を走るお二人の講師をお招きして、多様なデータに基づく新たな医薬品研究の発展に向けた、研究の現状や動向になどについてご講演いただきます。

名称	【第68回AIセミナー】「AIが拓く新たな医薬品研究」
日時	2023年8月10日（木） 15:00 - 17:00
受付時間	接続可能時間：14:50-17:00
場所	Zoomウェビナーによるオンライン開催 ※お申し込み後に自動配信されるメールにて参加URLをご案内いたします。
定員	500
参加費用	無料
連絡先	人工知能セミナー窓口
注意事項・定員になり次第締切ります。・産総研は、お送りいただいた情報をセミナー運営以外の目的には使用しません。・講演の録画やアップロードはご遠慮ください。

セミナーの受付は終了しました。

プログラム

15:00 - 16:00	言語処理が可能とするデータ駆動型探薬というアプローチ荒牧英治（奈良先端科学技術大学院大学　教授）
	概要現在の医療AIは限定的である。現在、認可されているAI機器は、内視鏡画像診断支援、X線CT画像診断支援、COVID-19画像解析といったように画像を対象としたものが主となっている。これに対して、医療分野の自然言語処理（我々は、医療言語処理と呼んでいる）は、主に、リスク推定、指標確立、臨床研究のためのデータベース整備に用いられてきた。このように医療言語処理の有効性は、大規模サンプルでの後ろ向き解析の自動化にあると考えらえている。この有効性を踏まえて、我々は医薬品情報分野、特に医薬品の新たな使用法の探索に焦点を当てた研究を立案する。医薬品の使用法の探索（本研究では探薬という新しい用語を当てる）とは、有害事象に関連するリアルワールドテキストを駆動力とすることで、有害事象抑制効果を有する既存薬を探索することを指す。本講演では、進行中の既存薬の探索の可能性について、現況を報告する。
	略歴平成12年京都大学総合人間学部基礎科学科卒業。平成17年東京大学大学院情報理工系研究科博士。同年、東京大学医学部附属病院特任助教、京都大学特任准教授を経て、令和2年より現職。講演資料 PDF: 7,271KB
16:00 - 17:00	深層学習の創薬分野への応用石谷隆一郎（株式会社Preferred Networks　エンジニアリングマネージャー）
	概要深層学習は飛躍的な発展をとげ、画像や文章の認識、生成などで大きな成果をあげているが、生物学や化学、特に創薬分野においても、近年、その活用が広がってきている。これらの分野では、ゲノム配列やタンパク質、核酸、ペプチド、低分子化合物といった多種多様なデータが対象となるが、それが深層学習に有利に働き、すでに大きな成果が出始めている分野もある一方で、依然として深層学習の適用が難しい分野も残されている。本講演では、深層学習が創薬分野において、どのように応用されているか、最近の事例を含めて紹介したい。
	略歴 2003年東京大学大学院理学系研究科博士課程修了。東京工業大学生命理工学研究科、東京大学医科学研究所、東京大学大学院理学系研究科を経て、2018年より株式会社Preferred Networks リサーチャー、エンジニアリングマネージャー、東京大学大学院理学系研究科特任教授。専門は計算機シミュレーションと深層学習の創薬応用など。