生成AIを活用した近未来の知財戦略－医薬品開発における留意点と課題・展望－

セミナー講師

 青山特許事務所 顧問弁理士　 加藤 浩 氏

■ご経歴1990年4月～2009年3月　特許庁審査官・審判官2009年6月～現在　青山特許事務所・顧問弁理士■ご専門および得意な分野・ご研究特許法、知的財産法、知的財産実務、知的財産政策、薬機法■本テーマ関連学協会でのご活動知的財産大学院協議会　会長大学技術移転協議会　理事バイオベンチャー推進協会　理事日本知財学会、工業所有権法学会等に所属

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

【オンラインセミナー（見逃し視聴あり）】：1名47,300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36,300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

  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、高次構造・機能推定、バーチャルスクリーニング、バーチャル治験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を活用した近未来の知財戦略について解説します。

必要な予備知識

■本テーマ関連法規・ガイドラインなど特許庁「特許・実用新案法 審査基準」特許庁「特許・実用新案法 審査ハンドブック」

習得できる知識

・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

■講演中のキーワード　特許戦略、医薬品、生成AI、人工知能、特許審査