AIが拓く創薬革命　深層学習の登場から始まった創薬の加速化の最前線は今

なぜAIで創薬なのか、深層学習のしくみ、2024年ノーベル化学賞受賞のAlphaFoldや分子動力学シミュレーションを用いた創薬の最前線など　生体内で動くタンパク質のシミュレーション画像も！

　日本における新薬開発における成功率（承認取得率）は、2000年～2004年が約１万３千分の１であったのに対し、2018年～2022年は約２万３千分の１でした。厳しい状況にある理由としては、新薬開発の対象が原因未解明の複雑な疾患にシフトしてきていることや、研究開発費の高騰、創薬モダリティの多様化などが挙げられます。

　この課題を解決するためにAIをいかなる段階でいかなる用途に活用すべきか。様々な企業がアプローチをする中、当法人では、AIの導入が最も効果的ではあるが最も難しいとされる「薬物標的の同定」の段階からAIを活用すべく、研究を進めています。

　また、創薬の世界に目覚ましい進歩をもたらしている深層学習モデルAlphaFold（2024年ノーベル化学賞を受賞）を用いた研究についてもご紹介します。当法人では、AlphaFoldでタンパク質の立体構造を予測し、分子動力学シミュレーションを用いて、病気の因子と薬との結合をデザインすることで、創薬を劇的に加速化する研究を行っています。

　そもそもAIとは何かや、CT画像はいかにして正確に３D化されるか、などAIの基礎も踏まえながら解説いたしますので、ぜひご参加ください！

日時

2月28日（金）15:00～16:00（15:00～15:45　講演　15:45～16:00　質疑応答）

登壇者

• ＡＩ健康・医薬研究センター　夏目 やよい　センター長（代行）

• インシリコデザインプロジェクト　李 秀栄　プロジェクトリーダー

申込方法

2月26日（水）17:00までに、氏名・所属・連絡先電話番号を書いて、Eメールで国立研究開発法人医薬基盤・健康・栄養研究所　戦略企画部（pr[at]nibiohn.go.jp）へ

※[at]を@に置き換えてください。

【参加条件】科学に関心のある報道関係者であれば、どなたでもご参加いただけます。