Programプログラム
時間 | 内容 |
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16:00~16:05 | ご挨拶 |
16:05~16:35 | SynAI:AIを活用した抗がん剤相乗効果予測プラットフォーム(講演言語:英語) |
16:35~16:45 | Q&A |
今回の創薬技術ウェビナーでは、がん治療における薬剤の相乗効果を予測するために設計された
先進的なプラットフォーム 「SynAI」 を紹介します。
AIを搭載したSynAIは、開発の初期段階で薬剤候補の治療効果を高めることを目的としています。
SynAIが他のソリューションと一線を画しているのは、予測において決められた化合物や
細胞株の組み合わせに依存しないという独自のアプローチ方法になります。
代わりに、特定のin vitro細胞株と組み合わせた化合物のSMILE シーケンス(※)を使用して、
潜在的な相乗効果を予測できることも特長です。
この革新的な方法により、予測プロセスで化合物の合成や構造解析を行う必要がなくなります。
腫瘍学において、がんに対する画期的な革新的な解決策を追求した結果、
有望な領域である薬剤の相乗効果が注目されるようになりました。
この概念は急速に進化が進み、最先端のがん研究の中心的かつ極めて重要なテーマとなっています。
がんは単一の病気ではなく、遺伝子と分子の複雑な相互作用を伴う無数の症状からなる病気です。
単一の薬剤が特定の経路を標的とする一方で、がんは他の標的とならない経路を利用して適応し、薬剤耐性をもたらします。
このような背景から、複数の利点をもたらす薬剤の組み合わせが脚光を浴びるようになりました。
(※)SMILEシーケンス:(Simplified Molecular Input Line Entry System)は、
化学構造をコンピューターで簡単に読み取りや処理ができる形式で表現する表記システムのこと。
具体的には、原子、結合、接続性など化合物の分子構造に関する情報を1つの文字列としてエンコードします。
この形式は、化合物の構造情報を効率的に保存や転送するためのデジタル形式として広く利用されています。
入力効率:
SynAIはSMILE配列のみを使用して動作するため、実際の化合物合成の必要がありません。このアプローチにより、候補のスクリーニングに関連するコストが大幅に削減されます。
コストと時間の節約:
化合物の構造情報が不要なため、初期のスクリーニング段階が加速されます。SynAI は純粋な in silico 予測を提供し、研究プロセスを合理化します。
継続的な学習:
SynAIの中心となるのは、再トレーニングが可能なように設計されたAIコアです。新しい実験データを継続的に更新できるため、時間の経過とともに予測精度が向上します。
2022年にCrown Bioscienceのデータサイエンスおよびバイオインフォマティクス部門にシニアプリンシパルサイエンティストとして入社。
ライデン大学でバイオインフォマティクスの博士号と修士号を取得し、オランダのインホランド大学でコンピューターサイエンスの学士号を取得。
ハイコンテンツイメージング処理、人工知能、オミックスデータモデリング、および高性能コンピューティングアーキテクチャにフォーカスした研究を実施。
時間 | 内容 |
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16:00~16:05 | ご挨拶 |
16:05~16:35 | SynAI:AIを活用した抗がん剤相乗効果予測プラットフォーム(講演言語:英語) |
16:35~16:45 | Q&A |
Crown Bioscienceは腫瘍学・がん免疫学に関する創薬を推進する前臨床およびトランスレーショナルプラットフォームをグローバルに提供する医薬品開発受託機関 (CRO)です。
Crown Bioscienceの前臨床向けサービスを日本国内に拡充させるため、MBL(JSR株式会社のライフサイエンス事業のグループ会社である株式会社医学生物学研究所)とのジョイントベンチャーとして、2022年9月にサービスの提供を開始いたしました。ミッションは創薬研究を支援し、人類の健康に貢献することであり、最先端の技術と最高品質基準を維持することで貢献します。
アメリカで実績のあるCrown Bioscienceの日本法人となります。日本での法人化によりグローバルスタンダードな環境で研究が可能になります。
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