●「 疾患ゲノム解析と自然言語処理AIの融合による、新規創薬標的探索の実現」
疾患ゲノム解析は、疾患の原因から創薬標的を見出すことが期待され、これまで世界中で多くの研究が実施されてきました。一方で、膨大な疾患ゲノム情報が得られているにも関わらず、複雑な疾患メカニズムを特定することが困難であるために、治療法の開発に至っていない疾患も多く存在します。従来のゲノム解析手法では、ゲノム情報と疾患の発症を結びつけることが困難であることも理由の一つであると考えられます。
本セミナーでは、遺伝子座と遺伝子発現の関連性を特定する手法であるeQTL解析と、膨大な医学・薬学情報を学習した自然言語処理AIエンジン「KIBIT」の機能を融合することで、従来のゲノム解析の課題を解決し、創薬標的探索を実現する手法について具体例を交えて紹介します。

●「仮説生成に特化したAI創薬研究支援ソリューション」
疾患との関連性が未報告な標的分子を創薬研究者が発見することが現在、極めて難しくなっています。FRONTEO Drug Discovery AI Factoryでは、大手製薬企業や国際的研究機関で培った豊富な創薬経験とAIに対する深い理解を併せ持つバイオロジストが自社開発の自然言語処理AIを活用し、独自の解析手法を用いることで新規性の高い標的遺伝子とその仮説生成を短期間に複数提案することが可能となりました。
AIとバイオロジストの融合による、創薬研究の大幅な効率化・加速化・成功確率向上への支援について紹介します。

【日時】　2023年12月21日（木） 12:00~13:00
情報交換会 (リアル会場でご参加の方のみ)：同日13：00～13：30

【形式】　オンライン（Zoom Webinars）＆リアル会場同時開催
※リアル会場ではお弁当・お飲み物をご用意しております。是非ランチョンセミナーとしてご参加ください。

【会場】　株式会社FRONTEO 品川本社 4階 AI Tech Lounge
（住所　 〒108-0075　東京都港区港南2-12-23 明産高浜ビル）
※定員20人（先着順です。定員超過した場合はキャンセル待ちとなります）

【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。

株式会社FRONTEO
執行役員 Drug Discovery AI Factory Chief Executive Officer
ライフサイエンスAI事業本部長 兼 行動情報科学研究所長
CTO 博士（理学）
豊柴 博義

早稲田大学大学院 理工学研究科数学専攻。理学博士（数学、2000年に博士号取得）課程中の1999年より九州大学医学部附属病院の医療情報部にて医療データの統計解析を担当する。2000年よりアメリカ国立環境健康科学研究所（NIEHS）において、データ解析による発がんプロセスの研究などに参加。2004年からは独立行政法人国立環境研究所にて、毒性データの統計解析・疫学研究のデザインとデータ解析の研究に従事。2006年に武田薬品工業に入社し、バイオインフォマティクス分野の研究員、グローバルデータサイエンス研究所・日本サイトバイオインフォマティクスヘッド、サイエンスフェローを歴任。また、臨床試験データにおける遺伝子発現データ解析やターゲット探索、さらに免疫と癌におけるバイオマーカー探索にも携わる。
2017年よりFRONTEOでライフサイエンスAIの開発に従事。ライフサイエンスの領域に特化したAIアルゴリズムを開発。テキストのベクトル化という特徴を生かし、現在までに論文探索、創薬支援、認知症診断支援、転倒予測などのさまざまなAI製品をこの人工知能をベースに開発している。
2019年よりライフサイエンスAI CTO。2021年には執行役員に就任。数学的アプローチによる、AIの社会実装を更に推進する。

株式会社FRONTEO
ライフサイエンスAI事業本部 ライフサイエンスAI研究チーム 担当部長
博士（理学）, MBA　
里見 佳典

大阪大学大学院修了後、武田薬品工業株式会社に入社。メタボロミクス、プロテオミクス等のオミクス解析とバイオインフォマティクスを活用し、ゲノム創薬やトランスレーショナルリサーチ等を担当。その後、塩野義製薬においてデジタルヘルス事業企画に従事。
KIBITとバイオインフォマティクスを駆使して、新たな解析手法の開発を担当。