【5/13開催HMT共催オンラインセミナー】眠れるデータを価値に変える〜メタボローム解析とAI論文探索による食品機能性研究の新展開〜

セッション1「未活用メタボロームデータに基づく作用機序推定　〜KIBIT Amanogawaを用いた仮説生成型アプローチ〜」（株式会社FRONTEO）

KIBIT Amanogawaは、非連続的発見という新しいアプローチによって、“未報告”、つまり論文に記載されていない関連性を発見する、仮説生成のための発見型論文探索AIシステムです。独自の自然言語処理AI「KIBIT」による医学・薬学研究の客観的・網羅的な解析の実現とともに、従来のキーワード検索では発見できなかった情報を見つけることが可能となり、研究者はキーワードによらない関連性の高い論文の網羅的な探索や予想外の発見、気づきから新たな着想を得ることができます。
本講演では、取得されたまま十分に活用されていない、いわゆる「眠れるメタボロームデータ」に着目し、これらのデータから食品機能性の作用機序をどのように導き出せるかを紹介します。
ブロッコリースプラウト摂取後の代謝変動データを例に、従来の論文探索手法では見出すことが困難であった腸内環境および腸管機能との関連性について、KIBIT Amanogawa を用いて解析します。実測データの解析結果を基に、未報告の関連性も含めた網羅的な KIBITによる論文探索を行い、作用機序に関する仮説の生成および検証を行います。
メタボロームデータを単なる解析結果の理解に留めることなく、食品機能性に関するエビデンスへと昇華させることで、研究成果の価値最大化に貢献する新たな視点を提案します。

セッション2「メタボローム解析を用いた機能・ヘルスクレーム予測『臨床機能性評価支援パッケージ』」（ヒューマン・メタボローム・テクノロジーズ株式会社）

食品の機能性表示制度が定着する中、ヒト臨床試験による科学的エビデンスの重要性はかつてないほど高まっています。しかし、「多額の費用を投じたのに有意差が出ない」「データのばらつきが大きく、再現性が低い」といった課題は、多くの研究開発担当者の大きな悩みとなっています。
本講演では、この課題を打破する最新ソリューション「臨床機能性評価支援パッケージ」をご紹介します。本手法の核となるのは、代謝物（メタボローム）の網羅的解析による「機能予測」です。小規模な予備試験から本試験の成功確率を事前に見極めることで、開発のムダを削ぎ落とし、効率的なエビデンス構築を実現します。
講演では、本パッケージがどのように臨床試験の「勝ち筋」を見出すのか、具体的な事例を交えて詳しく解説いたします。

お申し込み、セミナーの詳細はこちら：https://humanmetabolome.com/jpn/seminarandsociety/seminar20260513/

 

【日時】　2026年5月13日（水） 14:00～15:00

【形式】　オンライン（Zoom Webinars）

【定員】　500名

【参加条件】
フリーアドレスをご利用の方・当社の同業者の方、ご所属先が不明な方のお申し込み等はご遠慮いただいております。
当日Zoomにアクセスする際にはお申し込み時に記載した氏名・メールアドレスをZoom参加入力欄へ記載をお願いいたします。