開催概要

【セミナー内容】

●「AIを活用した孤発性ALSの新規標的探索:AIと仲良くなろう」
現在、ヒトでは2万超の遺伝子が報告されています。しかし、論文中で疾患との関連が論じられている遺伝子は実はごく少数です。この原因の一つに研究者の確証バイアスが関わっていると言われています。つまり、多くの研究者は極めて限定的な情報の中で独自性を発揮することに腐心していると言えます。
FRONTEOが独自に開発した自然言語処理AIエンジンKIBITは3000万報以上の論文情報からアンバイアスに創薬標的のヒントを提供してくれます。今回は「いかにAIと語らいながら新規標的のヒントを引き出すか」という視点で孤発性ALSの新規標的探索事例をご紹介いたします。

●「AI創薬支援サービスの機能強化:Springer Natureの600ジャーナルデータを活用」
疾患との関連性が未報告な標的分子を創薬研究者が発見することが現在、極めて難しくなっています。FRONTEO Drug Discovery AI Factoryでは、大手製薬企業や国際的研究機関で培った豊富な創薬経験とAIに対する深い理解を併せ持つバイオロジストが自社開発の自然言語処理AIを活用し、独自の解析手法を用いることで新規性の高い標的遺伝子とその仮説生成を短期間に複数提案することが可能となりました。
AIとバイオロジストの融合による、創薬研究の大幅な効率化・加速化・成功確率向上への支援について紹介します。
またSpringer Natureのジャーナル600誌を解析する新たなサービスの開始を先日発表いたしました。強化されたDrug Discovery AI Factory機能についても合わせてご案内します。

【日時】 2024年3月28日(木) 12:00~13:00

【形式】 オンライン(Zoom Webinars)

【参加条件】
フリーアドレスをご利用の方・当社の同業者の方、ご所属先が不明な方のお申し込み等はご遠慮いただいております。当日Zoomにアクセスする際にはお申し込み時に記載した氏名・メールアドレスをZoom参加入力欄へ記載をお願いいたします。


登壇者
 


株式会社FRONTEO
執行役員 Drug Discovery AI Factory Executive Officer
ライフサイエンスAI事業本部長 兼 行動情報科学研究所長
CTO 博士(理学)
豊柴 博義

早稲田大学大学院 理工学研究科数学専攻。理学博士(数学、2000年に博士号取得)課程中の1999年より九州大学医学部附属病院の医療情報部にて医療データの統計解析を担当する。2000年よりアメリカ国立環境健康科学研究所(NIEHS)において、データ解析による発がんプロセスの研究などに参加。2004年からは独立行政法人国立環境研究所にて、毒性データの統計解析・疫学研究のデザインとデータ解析の研究に従事。2006年に武田薬品工業に入社し、バイオインフォマティクス分野の研究員、グローバルデータサイエンス研究所・日本サイトバイオインフォマティクスヘッド、サイエンスフェローを歴任。また、臨床試験データにおける遺伝子発現データ解析やターゲット探索、さらに免疫と癌におけるバイオマーカー探索にも携わる。
2017年よりFRONTEOでライフサイエンスAIの開発に従事。ライフサイエンスの領域に特化したAIアルゴリズムを開発。テキストのベクトル化という特徴を生かし、現在までに論文探索、創薬支援、認知症診断支援、転倒予測などのさまざまなAI製品をこの人工知能をベースに開発している。
2019年よりライフサイエンスAI CTO。2021年には執行役員に就任。数学的アプローチによる、AIの社会実装を更に推進する。


株式会社FRONTEO
ライフサイエンスAI事業本部 ライフサイエンスAI研究チーム 担当部長
博士(薬学)
林 一己

薬学博士号を取得後、山之内製薬(現アステラス製薬)に入社。炎症・循環器・腎臓領域を担当しリサーチマネージャーとして活躍。ドラッグリパーパシング室立ち上げDR研究に従事。KIBITを用いた解析方法の考案、解析方針立案、解析、仮説生成を担当。

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