★ケモインフォマティクスの体験を通し、実装できる人材の育成を目指します！

創薬開発におけるケモインフォマティクス

【提携セミナー】

主催：株式会社情報機構

コード提供について
本講座で紹介した解析を行うための、Jupyter notebookとデータセットを提供します。

創薬にかかる研究開発費が高騰しており、新薬を創ることが困難となっている。そこで、より効率的に新薬候補となる化合物を探索するために、近年は人工知能（AI）をはじめとした情報科学の手法を駆使した創薬が注目されている。そのような創薬における情報科学の活用分野が、ケモインフォマティクスである。化合物の情報を基に、薬としての特性を予測したり、新しい化合物を提案したり、次の実験条件を提示したりと、有効な化合物を探索するためのAI手法の開発が日々進められており、創薬への貢献が目指されている。

本講座では、ケモインフォマティクスの概説と、創薬の分野でインフォマティクスがどのように貢献できるのかを紹介し、AIを用いたケモインフォマティクスの現状と実装を行う。実装に用いたデータは公開することを予定しており、講座の終了後に自社のデータでも同様の分析が行うことができる。自社データで同様の分析を行ってインフォマティクスを実装し、創薬を支援するための足掛かりとなることを目的としている。

◆受講後、習得できること

・ケモインフォマティクスの基本概念を理解できる
・化合物の構造情報から特徴量を算出できるようになり、類似構造の探索や特性の予測ができるようになる
・化合物の構造情報から、機械学習を使って特性を予測できるようになり、特性向上に重要な特性を推測できるようになる
・ベイズ推定を用いた実験計画法の流れを理解し、実務で次に検討するべき実験条件を提案できるようになる

担当講師

滋賀大学データサイエンス学部 准教授 江崎 剛史 先生

セミナープログラム（予定）

1.創薬におけるケモインフォマティクス
1.1　インフォマティクス
1.2　化合物のデータ化
1.3　創薬におけるインフォマティクスで期待されること

2.データ収集
2.1　創薬に関するデータベース
2.2　データ収集の難しさ

3.ケミカルスペースと特徴量
3.1　ケミカルスペース
3.2　構造特徴量
3.3　物理化学的特徴量

4.特性の予測
4.1　回帰モデル
4.2　判別モデル
4.3　モデルの解釈

5.実験条件の提案
5.1　実験条件の提案
5.2　ベイズ推定に基づく実験条件の提案

6.化合物の生成
6.1　構造を文字列として扱う
6.2　自然言語処理手法の活用

7.まとめと質疑

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

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備考

※配布資料・講師への質問等について

●配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
（開催1週前～前日までには送付致します）。
＊準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
（土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）

●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
（全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。）
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり
無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。

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