日本薬学会第144年会一般シンポジウム
「AIで切り拓く未来の創薬・医療」
2024年3月31日(日) 15:30 〜 17:30
パシフィコ横浜 会議センター
オーガナイザー
有馬 英俊（第一薬大薬）
関嶋 政和（東工大情報理工）
シンポジスト（所属）講演題目
加納 学 (京大院情報) 人工知能／機械学習を活用した医療用デバイスおよびサービスの最適設計
有馬 英俊（第一薬大薬）DDSにおける人工知能の活用：脂質ナノ粒子と超分子設計への展望
山西 芳裕（名大院情）機械学習による新薬候補の探索と構造設計
関嶋 政和（東工大情報理工）標的蛋白質のヒット化合物探索に向けた機械学習手法に関する研究
（要旨）
医療と創薬の領域において、人工知能（AI）と機械学習（ML）の活用は急速に進展している。本シンポジウムでは、「AIで切り拓く未来の創薬・医療」と題し、AI/MIの技術がどのように医療や創薬に応用されているかを探るため、本領域の最前線で活躍している4名のシンポジストによる講演を行った。加納 学先生（京都大）は、AI/MLを用いた局所脳冷却デバイスの設計に関する最新の研究を紹介した。このデバイスは、てんかんや脳卒中などの異常脳活動を抑制するための重要な技術であり、AIを用いて効率的な冷却システムの開発が進められている。有馬英俊先生はDDS領域におけるAI技術の進展に焦点を当て、特に脂質ナノ粒子と超分子のデザインにおけるAIの利活用の具体的な事例について紹介した。山西芳裕先生（名古屋大）は多階層オミクス情報と医薬ビッグデータの融合解析におけるAIの利用について紹介した。疾患や生体分子、制御化合物ネットワークの予測、医薬品候補化合物のスクリーニング、および医薬品分子の構造設計への応用が議論された。関嶋政和先生（東京工大）は「機械学習を用いた化合物の最適化と創薬への応用」と題して講演を行った。本シンポジウムは、本年会の最終日午後の最終セッションだったにも関わらず、多くの方々にご参加いただき、活発な質疑応答が行われ、成功裡に終了した。