AIによる新規化学物質の安全性評価とその信頼性～AI-SHIPSを例として～【提携セミナー】
| 開催日時 | 未定 |
|---|---|
| 担当講師 | 船津 公人氏 |
| 開催場所 | Zoomによるオンライン受講 |
| 定員 | 未定 |
| 受講費 | 未定 |
★安全性試験の「期間と費用」を大幅に削減できる新しい評価法！
★毒性発現メカニズムに基づく毒性予測の実現とその予測精度とは！
AIによる新規化学物質の安全性評価とその信頼性
～AI-SHIPSを例として～
【提携セミナー】
主催：株式会社技術情報協会
講座内容
データ駆動化学の世界では、化学物質のさまざまな特性や物性の予測が行わ れるが、なかでも一般化学物質の毒性予測は大変ニーズが高い半面、技術的には難しい分 野であり、長年の開発にもかかわらず、決定版といえるシステムは生み出されてこなかっ た。2017年6月から5年の開発期間を通して、経済産業省プロジェクト「次世代型安全性予 測手法の開発」（AI-SHIPSプロジェクト）が進められてきた（講演者がプロジェクトリー ダー）。システムはすでに完成しており、毒性発現メカニズム基づく毒性予測を実現させ るためのそのユニークな発想と予測精度の高さで、国際的評価も高まっている。本講演で は、AI-SHIPSの詳細について述べることにする。
習得できる知識
AIによる一般化学物質の毒性予測の概要について学習します
担当講師
奈良先端科学技術大学院大学 データ駆動型サイエンス創造センター センター長/特任教授 船津 公人氏
セミナープログラム（予定）
１．AI－SHIPSプロジェクトの実施の背景
２．機能性化学物質の開発プロセスにおける課題
３．AI-SHIPSシステム開発の基本方針と対象物質
４．本予測システムの開発基本方針と特色
５．本プロジェクトの概要：毒性発現機序を考慮したインビボ毒性予測
６．インビボ毒性予測モデルの構築に向けた細胞内イベントの評価とその予測モデル構築の戦略
７．どのようにして毒性発現機序を考慮した毒性予測モデルを構築するか？
８．船津の3層モデル
９．本プロジェクトにおける毒性予測：HESSの利用
１０．各インビトロ試験実施内容とパラメータ（in vitroモデルの目的関数）化について
１１．in vitro/in vivoモデル
１２．生理学的薬物動態（PBPK）予測
１３．AI-SHIPSプロジェクトの成果
１４．今後の課題
公開セミナーの次回開催予定
開催日
未定
開催場所
未定
受講料
未定
備考
資料は事前に紙で郵送いたします。
お申し込み方法
★下のセミナー参加申込ボタンより、必要事項をご記入の上お申し込みください。
※お申込後はキャンセルできませんのでご注意ください。
※申し込み人数が開催人数に満たない場合など、状況により中止させていただくことがございます。
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