●「AIを活用した二次元マッピングによるFAAHを標的とする薬剤の新規適応症候補探索」
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】　いずれかご都合の良い時間帯をお選びください。
・昼の部：2024年11月28日（木） 12:10~13:00
・夕方の部：2024年11月28日（木） 16:10~17:00

【形式】　オンライン（Zoom Webinars）
※本講演はいずれも収録配信となります。あらかじめご了承ください。

【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
ライフサイエンスAI事業本部
AI創薬チーム 担当部長
中園 豪

福岡大学理学部で応用物理を専攻。
広告業界でBtoB ビジネスにおいてキーアカウントマネジャーとして従事。
製薬業界では主に希少疾患、血液疾患、小児疾患を対象に、MR、マーケティング、学術等を経験。前職は武田薬品工業でエリアマネジャーとして従事。
現在ライフサイエンスAI事業本部にてAI創薬事業の拡大に取り組む。

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 担当課長
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。​