【第21回AIセミナー】「創薬研究へのAIの活かし方～今AI創薬に求められるデータとキュレーション～」

2018/02/23(金)13:30 〜 17:00 開催

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人工知能, データベース

イベント内容

【第21回AIセミナー】「創薬研究へのAIの活かし方～今AI創薬に求められるデータとキュレーション～」

産業技術総合研究所人工知能研究センターでは、人工知能研究に関する情報交換を目的として、原則として月に一度、外部の方やセンター内研究者を講師とする人工知能セミナーを開催しています。

今回は、創薬・ライフサイエンスの研究分野の多様かつ膨大なデータを目的に応じて活用可能にする技術やデータベースについて議論します。

基本的にどなたでも無料でご参加いただけますが、事前申込が必要です。人工知能に興味のある方は奮ってご参加ください。多くの方々にご参加いただき活発な議論が行われることを期待しています。

要旨

創薬・ライフサイエンスの分野では、化合物からタンパク質の活性、表現型、(Q)SARに至るまで多様かつ膨大なデータベースが開発され、日々アップデートが行われています。こういった膨大なデータの効率的な処理による情報抽出とデータの質を担保するキュレーションの自動化が喫緊の課題となっています。また今後の創薬・ライフサイエンスデータの一層の蓄積を考えると、データを最大限に活かすために、人工知能の活用に大きな期待が寄せられています。本セミナーでは、創薬研究の核の一つである化合物とタンパク質の相互作用予測に向けた研究や創薬・ライフサイエンス研究の基盤をなすデータベース開発の第一線でご活躍の先生をお招きし、創薬支援に向けた最新の研究やデータベースのキュレーション技術等ついてご講演いただきます。

基本情報

名称：【第21回AIセミナー】「創薬研究へのAIの活かし方～今AI創薬に求められるデータとキュレーション～」
日時：2018年2月23日（金）13:30-17:00
受付時間：12:50 - 17:00　※ 受付時間外に来られた場合には対応できないことがございます。
場所：〒135-0064 東京都江東区青海二丁目5番10号テレコムセンタービル東棟14階
Asia startup office MONO
URL：https://mono.jpn.com/telecom-center-access/
定員：200名
参加費用：無料
主催：産業技術総合研究所人工知能研究センター
連絡先：人工知能セミナー窓口
本セミナーは、国立研究開発法人新エネルギー産業技術総合開発機構（NEDO）による委託事業「次世代人工知能・
ロボット中核技術開発（次世代人工知能分野）」による活動となります。

注意事項

他の方に参加の機会をお譲りするためにも、参加ができないと分かった場合は早めのキャンセルをお願いします。
本名でのご登録をお願いします。
産総研は、お送りいただいた情報をセミナー運営以外の目的には使用しません。
懇親会の予定はありません。

プログラム

13:30-13:35	開会のご挨拶富井　健太郎（産業技術総合研究所　人工知能研究センター　研究チーム長）
13:35-14:15	「医薬候補化合物自動探索装置：自動設計と自動合成の融合による医薬品探索の自動化」石原　司（産業技術総合研究所　主任研究員）概要：医薬品の創出は数年に渡る歳月と幾多の試⾏錯誤を伴い、⽣産⼒向上は製薬産業における至上命題である。近年における機械学習の飛躍的な進化は、医薬候補化合物の設計を自動化しうる。我が国の優位点である機械化技術の深化は、医薬候補化合物の合成を自動化しうる。我々は、医薬品創出に資する支援技術の確⽴に向け、自動設計と自動合成の具現化と融合による医薬候補化合物自動探索装置の完成を目指している。・目標像︓365 日24 時間稼動し、高活性化合物を自律的に探索する・試験稼働結果︓臨床試験化合物に匹敵する化合物を自動で創出した本発表では、自動設計装置と自動合成装置にて構成される自動探索装置の概要、および、その試験稼働にて設計および合成した化合物の⽣理活性を紹介する。略歴： 1993年　アステラス製薬株式会社（前、山之内製薬株式会社）入社 2015年　産業技術総合研究所生命工学領域客員研究員併任 2017年　産業技術総合研究所入所現在、生命工学領域主任研究員
14:15-14:55	「圧縮情報処理と大規模バイオデータ処理への応用」田部井　靖生　先生（理化学研究所　革新知能統合研究センター　圧縮情報処理ユニット　ユニットリーダー）概要：圧縮情報処理とは、データを小さく圧縮し解凍することなく処理する技術である。近年、様々な分野でデータは大規模化しており、大規模化したデータを効率よく処理する技術が必要とされているため、圧縮情報処理技術の研究が盛んに行われている。さらに、大規模データを効率よく分析するために人工知能分野への応用やバイオデータ処理への応用も行われている。そこで本講演では、圧縮情報処理の概要と最近の応用事例を紹介する。略歴： 2009年9月　東京大学大学院新領域創成科学研究科情報生命科学専攻修了 2009年10月日本学術振興会特別研究員(PD) 2010年4月　科学技術振興機構ERATO湊離散構造処理系プロジェクト　研究員 2013年10月科学技術振興機構さきがけ研究者 2017年4月理化学研究所革新知能統合研究センターユニットリーダー
14:55-15:10	休憩
15:10-15:50	「薬物動態予測システムの構築のための人工知能を用いた取り組み」江崎　剛史　先生（医薬基盤・健康・栄養研究所　バイオインフォマティクスプロジェクト　特任研究員）概要：近年の創薬にかかる研究開発費用の高騰に伴い、創薬創出においてアカデミアが担う役割の重要性が広く認識されてきつつある。そこで我々は、AMEDの創薬支援推進事業「創薬インフォマティクスシステム構築」において、アカデミアにおける創薬研究を支援するシステムの開発を目指し、データベース、そして薬物動態パラメータの予測モデル構築を遂行している。データベースには公共データベースから抽出したデータも蓄積しており、データの量及び質を充実させるためには、データの実験条件などを精査して収集することが必要となる。そこで、膨大な文献から必要なデータだけを抽出するための自動化を同時に進めている。本発表では、既に稼働しているデータベースと各種薬物動態パラメータの予測システムの現状について紹介するとともに、研究遂行において生じた課題と自動化への取り組み、そして今後の展望について述べる。略歴： 2010年岡山大学大学院修士課程修了、2016年大阪大学大学院博士課程修了（博士（理学））、2012年から理化学研究所生命システム研究センターで勤務後、2016年より医薬基盤・健康・栄養研究所で創薬支援システムの構築に従事、現在に至る。
15:50-16:30	「データベースから高精度の構造を得るためには」前田　美紀　先生（農業・食品産業技術総合研究機構　上級研究員）概要：現在様々な種類の化合物データベース、解析プログラムが存在し、配布・公開されている。これらのデータ・ツールを使い自分自身で解析した場合、得られた結果は現実に使えるのだろうか？　個々の精度が100%でない以上データセット・ツールを組み合わせれば組み合わせるほど得られる結果の精度は低くなっていく。つまり有効な結果を導くためには各段階の要素の精度を上げていくしかない。我々は天然化合物の三次元構造データベースの構築を行っているが、現在のマニュアルキュレーションに至る過程で直面した数々の課題を題材として、化学構造データベースにおける潜在的な問題点について考察する。
16:30-17:00	「パネルディスカッション」モデレーター: 水口　賢司　先生（医薬基盤・健康・栄養研究所　バイオインフォマティクスプロジェクト　プロジェクトリーダー）