【増枠!!】AIによるデータ駆動型研究が拓く創薬や医療

今回は、2020年日本バイオインフォマティクス学会年会の大会長も務められた山西芳裕・九州工業大学教授をお招きし、医薬ビッグデータの融合解析によって医薬品候補化合物の潜在的な標的分子や効能、副作用を大規模に予測する機械学習手法の開発についてご講演いただきます。ぜひご参加下さい！

【日時】2021年1月18日（月）19:30 〜 21:00

【場所】Zoom ウェビナー（お申し込みいただいた方には、前日中にURLをお送りいたします）

【演題】『AIによるデータ駆動型研究が拓く創薬や医療』

【内容】 近年の医学・薬学・生命科学では、疾患、薬物、低分子化合物、遺伝子、タンパク質などに関する大量のデータが得られるようになってきた。このようなビッグデータ時代において、創薬や医療においても人工知能AIの重要性が高まっている。 本研究では、化合物に関する化学構造・表現型・遺伝子発現情報、疾患に関する病因遺伝子・環境因子・臨床情報などの医薬ビッグデータを融合解析し、医薬 品候補化合物の潜在的な標的分子や効能、副作用を大規模に予測する機械学習手法（AI基盤）の開発を行った。当日は、ドラッグリポジショニング、パスウェイ 創薬、細胞直接変換リプログラミング、医薬品分子設計への応用例をいくつか紹介する。

【対象】

・製薬・バイオ系企業の研究者の方

・AI創薬スタートアップの方

・医薬ビッグデータの融合解析に興味のあるML/AIエンジニア

・バイオインフォマティクスの創薬応用に興味のあるアカデミアの方

【スピーカー】山西 芳裕 氏（九州工業大学 大学院情報工学研究院 生命化学情報工学研究系 教授）

【キーワード】AI／機械学習／ビッグデータ／オミックス／創薬／医療／ドラッグリポジショニング／医薬品設計

【参加費】無料

【申込締切】2021年1月16日（土）23:59 2021年1月17日（日）18:00

【詳細】https://career.infomics.jp/events/20210118.html

【注意事項】お申し込みいただいた方には、前日中にZoom URLをご登録いただいたメールアドレス宛にお送りします。万が一、当日0時になっても届かない場合はお早めにご連絡下さい。ウェビナー開始後にご連絡を頂いてもご返信できない場合がございます。

皆様のご参加を心よりお待ちしております！