【中止】インシリコ/AI創薬の技術概観と医薬品研究開発サイクルの効率化(リード化合物のスクリーニング／物性予測／設計方法／Denovoデザイン)～豊富な実践例やオープンソースソフトウェアの利活用等も含めて最新情報を解説する～<Zoomによるオンラインセミナー・見逃し配信あり>
| 開催日 |
13:00 ～ 16:00 締めきりました |
|---|---|
| 主催者 | 株式会社 情報機構 |
| キーワード | 医薬品技術 CAE／シミュレーション AI（人工知能） |
| 開催エリア | 全国 |
| 開催場所 | 会場での講義は行いません。 |
☆生成AI等の急速な普及に伴い、医薬品開発現場にも大きな転換期が訪れています。 ☆本講座では、インシリコ/AI創薬の基礎から実践的知識に至るまで、具体的な事例紹介やOSSの活用方法等も含めて、丁寧に解説いたします！
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
■経歴【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【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)■専門および得意な分野・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
セミナー受講料
【オンラインセミナー（見逃し視聴なし）】1名36,300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25,300円
【オンラインセミナー（見逃し視聴あり）】1名41,800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30,800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
セミナー趣旨
分子シミュ―レーション、並びにインシリコ/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、創薬に現場においてペプチドのデザイン、並びにリード化合物のde novoデザインや最適化に生成AI技術が利用されています。 本講座では、インシリコ/AI創薬技術、並びにオープンソースのソフトウェアの解説、そして、これら技術の活用法を具体的な事例を通して紹介します。特にオープンソースのソフトウェアについては、インストール、並びに利用法も含めて解説しますので、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。
■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
習得できる知識
・インシリコ/AI創薬技術の基礎知識・インシリコ/AI創薬技術に関連したオープンソースソフトウェアの知識・分子シミュレーション、並びにインシリコ/AI創薬技術の活用法
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 スクリーニング手法の概要 1.2 拡散モデルを用いた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2．リード化合物の物性、毒性予測 2.1 物性予測手法の概要 2.2 オープンソースで利用できるソフトウェアの紹介 2.3 Molecular Topographic Map (MTM) 2.4 MTMとConvolutional Neural Networkを用いた物性予測3．リード化合物の設計① 3.1 Matched Molecular Pairs (MMP) 3.2 Matched Molecular Series (MMS) 3.3 SAR Matrix/Molecular Grid Map (MGM) 3.4 事例紹介4．リード化合物の設計② 4.1 SAR Transferの概要 4.2 Analogue Series (AS) Alignment 4.3 DeepAS 4.4 事例紹介5．De novoデザイン 5.1 生成AIによるde novoデザイン法の概要 5.2 オープンソースで利用できるソフトウェアの紹介 5.3 生成AIによるタンパク質、ペプチドデザイン法 5.4 生成AIによる低分子化合物のデザイン法 5.5 事例紹介6．Q&A