〜 人工知能と分類機械学習の統合による疾患の薬剤標的分子探索、バーチャルスクリーニングに対する人工知能の応用 〜
・AI創薬に向けた最新技術を先取りし、応用するための講座
・パラダイム変革をもたらす、膨大な網羅的生命情報とディープラーニングを活用した医療・創薬の画期的技術を解説する特別セミナー！
ディープラーニングと生体ビッグデータを活用した医療・創薬技術とその応用
講師の言葉
近年、バイオテクノロジーの発展によって膨大な網羅的生命情報が蓄積され、医療・創薬はビッグデータ時代を迎えつつある。これらの生体ビッグデータを活用した生体分子プロファイル型の創薬/ドラッグリポジショニング（DR）の研究が進展し、近年は、さらに最近注目を集めている人工知能（AI）、とくにDeep Learning（深層学習）を適用した、新しい創薬方法論、すなわちAI創薬へと発展している。講師自らの研究を含め国際的な研究状況を解説し、将来の展望を論じる。
セミナー詳細
| 開催日時 |
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|---|---|
| 開催場所 | 日本テクノセンター研修室 |
| カテゴリー | 化学・環境・異物対策、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 | ・製薬企業において新しい創薬の方法論を探索されている方 ・人工知能の創薬やディープラーニングへの応用に関心がある方 ・生体ビッグデータの医療・創薬への応用に関心がある方 |
| 予備知識 | ・創薬化学の基礎的な知識 ・遺伝子発現プロファイルや生体ネットワークの基礎知識 |
| 修得知識 | ・Deep Learningの本来の特性と医療・創薬への応用の方向性 ・生体ビッグデータは創薬・DRに役立つか、人工知能は創薬に何をもたらすか、などの予測や将来の方向性 |
| プログラム |
１．生体分子プロファイル型の計算創薬/ERの基本概念
コ創薬との違い
と「AI創薬」
ク」準拠型アプローチ
２． ビッグデータ創薬/DR（非学習型方法）
３． AI創薬/DR（学習型方法） |
| キーワード | ディープラーニング 生体ビッグデータ バイオテクノロジー 網羅的生命情報 AI創薬 生体分子プロファイル型計算創薬 生体分子ネットワーク 深層自己符号化 薬剤標的分子探索 |
| タグ | 統計・データ解析、バイオ・遺伝子、医療・再生医療、創薬・医薬品結晶、臨床試験、データ解析、生体工学 |
| 受講料 |
一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込) |
| 会場 |
日本テクノセンター研修室〒 163-0722 東京都新宿区西新宿２－７－１ 新宿第一生命ビルディング（２２階）- JR「新宿駅」西口から徒歩10分 - 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分 - 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分 電話番号 : 03-5322-5888 FAX : 03-5322-5666 |
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