●「二次元マッピングに秘められた可能性を紐解く：可視化された注目遺伝子と疾患・症状の類似性」
研究者達は日々更新される最新情報をキャッチしながら、遺伝子と遺伝子あるいは遺伝子と疾患との関連性を想像し、検証することを繰り返しています。しかしながら、すべての情報を繋ぎ合わせ、その関連性を俯瞰的・網羅的に想像することは容易ではありません。弊社独自の自然言語処理AIエンジン「KIBIT」は現在明らかとなっている情報を学習し、その先にある可能性も含めた関連性を俯瞰的・網羅的に提示してくれます。
本セミナーでは、「KIBIT」で作成した注目遺伝子と疾患・症状の類似性を可視化した二次元マッピングを用いて、注目遺伝子が標的となり得る最適な適応疾患を俯瞰的・網羅的に探索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】　2024年1月26日（金） 12:00~13:00

【形式】　オンライン（Zoom Webinars）

【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 CTO Drug Discovery AI Factory Executive Officer
ニューロ言語科学研究所 所長 兼 行動情報科学研究所 所長
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 
髙橋 記代子

東京理科大学大学院を卒業後、大正製薬株式会社に入社。免疫、感染症領域にて創薬の薬理研究に従事。現在、Drug Discovery Best Known Methods (DD-BKM) を用いた解析、仮説生成を担当。​