生成AIを活用した医薬品特許戦略の新たな視点(タイミングと特許調査)~生成AIを活用した登録特許の事例分析~

<どのような特許を取得すべきか(審査基準)>
<どのような発明に特許が付与されるのか(審査事例)>

▼生成AIを創薬研究に活用し、その研究成果を実用化するために特許の取得と活用が必要不可欠
▼AI創薬の特許戦略のリスクと留意事項に配慮することも重要
▼生成AIを活用した医薬品開発の登録特許の事例分析  
 ~登録クレーム/必要な実験データ開示/発明効果の主張・立証/最適な特許明細書・クレーム~ 

 

日時

Live配信受講(アーカイブ付)】 2024年10月28日(月)  13:00~16:30
アーカイブ配信受講】 2024年11月12日(火)  まで受付(配信期間:11/12 ~11/25)
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※Live配信受講者には、特典(無料)として「アーカイブ配信」の閲覧権が付与されます。

セミナー趣旨

近年、生成AIが急速に進化・普及する中、生成AIを活用した医薬品開発への期待が高まっています。例えば、ドラッグリポジショニング、バーチャルスクリーニング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。
生成AIを創薬研究に活用し、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を活用した特許戦略ついて検討することにより、研究成果を事業活動に最大限に活かすことができます。ただし、AI創薬の特許戦略のリスクと留意事項に配慮することも重要です。
本講演では、このような視点から、生成AIを活用した医薬品開発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を活用した医薬品開発の特許動向(国内・外国)を習得し、研究開発や特許実務に活かすことができる。
・生成AIを活用した医薬品開発に関する特許実務を習得し、質の高い最適な特許出願と権利化を行うことができる。
・生成AIを活用した医薬品特許の活用方法を習得し、特許活用を視野に入れて研究開発や特許実務を行うことができる。
・生成AIを活用した医薬品開発の登録特許の最新事例を分析し、このような知見に基づいて研究戦略や特許戦略の策定を行うことができる。

セミナープログラム

1.生成AIを活用した医薬品開発の現状と課題
 (1) 生成AIによる創薬研究の現状
 (2) 最近の動向と課題
  ・ChatGPT-4、Apple GPT、Google Bard/Gemini、AlphaFold2など

2.生成AIを活用した医薬品開発の特許動向
 (1) 生成AIを活用した基礎研究の特許動向
  ・ドラッグリポジショニング(DR)、Virtual Screening、インシリコ創薬など
 (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
 (3) 創薬・診断技術に利用されるAI技術の特許動向
  ・二次元マッピング、パスウェイマップ、重複差分解析、多面的解析など
 
3.生成AIを活用した医薬品開発の特許出願戦略
 (1) 特許出願のタイミング
  ・新規な標的物質、医薬用途、DDS等の特許出願戦略
 (2) 研究開発に必要な特許調査
  ・生成AIと創薬の融合領域の特許調査と留意点
 (3) 製薬分野とAI関連分野との連携の在り方
  ・医工連携、産学官連携など

4.AI創薬の特許戦略のリスクと留意事項
 (1) プライバシーの保護への対応
 (2) 生成AIに関する専門人材の確保
 (3) データの収集と活用の基盤整備
 (4) 情報フォーマットの標準化

5.どのような特許を取得すべきか(審査基準)
 (1) 特許を受けるための要件
 (2) どの程度の進歩性が要求されるのか
 (3) どの程度の開示(実施例)が要求されるのか
 (4) 広くて強い特許とはどのような特許か
 (5) 特許審査への対応について
  ・拒絶理由への対応方法、拒絶査定を回避する方法など

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

7.生成AIを活用した医薬品開発の登録特許の事例分析
 (1) 登録クレームの最近の傾向
 (2) 日米欧の登録クレームの比較
 (3) 必要な実験データの開示の程度
 (4) 発明の効果の主張・立証の方法
 (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
略歴
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。

主なご専門/業務
知的財産法/大学教授、弁理士

その他 所属・役職
・日本知財学会・事務局
・工業所有権法学会・会員
・研究イノベーション学会(編集委員会・編集理事)
・日本機械学会(法工学専門会議・副幹事)
・情報処理学会(EIP運営委員)
・バイオベンチャー推進協会・理事
・日本医薬品情報学会・会員
・知的財産大学院協議会・会長

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全国

主催者

キーワード

医薬品技術   知的財産マネジメント   AI(人工知能)

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