in silico解析を利用した創薬/ドラッグリポジショニングの勘所【提携セミナー】

液体微粒子化

in silico解析を利用した創薬/ドラッグリポジショニングの勘所【提携セミナー】

開催日時 未定
担当講師

山西 芳裕 氏

開催場所 未定
定員 未定
受講費 未定

in silico解析を利用した創薬/

ドラッグリポジショニングの勘所

 

【提携セミナー】

主催:株式会社R&D支援センター

 


 

◆セミナー趣旨

近年の生命医科学では、疾患に関するゲノム、トランスクリプトーム、プロテオーム、メタボローム、インターラクトームなどのオミックス情報が得られるようになり、生体内分子の網羅的解析が可能になった。同時に、膨大な化合物や薬物に関するケミカル情報も蓄積されている。本研究では、疾患に関するマルチオミクス情報・臨床情報、化合物に関する化学構造・遺伝子発現・標的分子情報などの医薬ビッグデータを融合解析し、創薬標的分子や治療薬を探索する機械学習手法の開発を行った。疾患・生体分子・医薬品候補化合物ネットワークを大規模に予測するデータ駆動型アプローチであることが特色である。当日は、ドラッグリポジショニング、メカニズムを考慮した薬効予測、創薬標的予測、パスウェイ創薬、漢方薬・食品リポジショニング、ダイレクトリプログラミング、化合物の毒性予測、医薬品分子構造設計への応用例を紹介する。

 

◆習得できる知識

  • 生命医科学におけるデータ駆動型研究がわかる
  • AI創薬の実際がわかる
  • AI医療の実際がわかる

 

◆受講対象

人工知能やビッグデータを用いた創薬に興味がある方。

 

◆必要な前提知識

特に予備知識は必要ありません。基礎から解説いたします。

 

◆キーワード

医薬品,インシリコ解析,AI,ビッグデータ,セミナー,講演

 

担当講師

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 山西 芳裕 氏

 

【ご専門】バイオインフォマティクス、ケモインフォマティクス、機械学習、インシリコ創薬

【ご経歴】
2005年 京都大学大学院理学研究科博士課程 修了、博士(理学)
2005年 フランス École Nationale Supérieure des Mines, Center for
Computational Biology ポスドク
2006年 京都大学 化学研究所 助手・助教
2008年 フランス Curie Institute, Bioinformatics Unit 常勤研究員
フランス Mines ParisTech, Center for Computational Biology 常勤研究員
2012年 九州大学 高等研究院・生体防御医学研究所 准教授
2018年 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
(現在に至る)

【社会活動】
2021.4-現在 日本バイオインフォマティクス学会 副理事長
2016.4-現在 日本バイオインフォマティクス学会 理事
2018.4-2021.3 日本バイオインフォマティクス学会 幹事
2018.4-現在 日本化学会ケモインフォマティクス部会 幹事
2018.4-現在 日本メディカルAI学会 評議員
2019.11-現在 経済産業省「省エネ型電子デバイス材料の評価技術の開発事業」AI-SHIPSプロジェクト委員
2020.12-現在 東京大学情報基盤センターデータ科学専門委員会委員
2013.6-現在 PLoS ONE, Editorial board
2014.12-2018.8 BioMed International, Editorial board
2016.7-現在 Genes & Genetic Systems, Editorial board
2017.1-現在 Molecular Informatics, Editorial board
2019.7-現在 F1000Research Chemical Information Science Gateway, Advisory Board
2021.4-現在 Journal of Computer Aided Chemistry, Editorial board

 

セミナープログラム(予定)

1. ドラッグリポジショニング

 

2. メカニズムを考慮した薬効予測

 

3. 創薬標的予測

 

4. パスウェイ創薬

 

5. 漢方薬・食品リポジショニング

 

6. ダイレクトリプログラミング

 

7. 化合物の毒性・副作用予測

 

8. 医薬品分子構造設計

 

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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