創薬研究の現場では電子実験ノートを中心に電子化が進んできましたが、データの利活用という点では、データの逸散防止にとどまるところが多く、一層の活用方法が期待されています。
本セミナーでは最新のソリューションを利用することで、蓄積された様々な研究データを研究者たちが、どのように共有し、議論できるようなるか、さらには、意思決定に繋げていけるのかをご紹介いたします。
併せて、電子実験ノートの最新の状況、機械学習への応用についてもご紹介いたします。
※プログラムは予告なく変更する場合がございます。ご了承下さい。
プログラム
- 13:00-13:05
- 開会のご挨拶
- 第1部
- データの利活用を加速するオンラインコミニュケーションからデジションメーキングまで
- 13:05-13:55
- 創薬研究におけるコラボレーションツールを活用したアイディア管理と意思決定
グループごとに、様々なツールで用意された分析の結果、議論の内容を単一のプラットフォームで議論、共有し、一連のアイディア管理の方法をご紹介します。
- 13:55-14:25
- 製剤開発やプロセス開発におけるLC/MSデータをはじめとする大量の実験データからの迅速な意思決定
迅速な意思決定を行うために、プロセスに関する情報、実験装置/分析装置の情報など、実験に関わる全てのデータを必要な時に必要な形で取り出し、容易に比較・検討できるプラットフォームをご紹介します。
- 第2部
- 電子実験ノートの新領域への拡大、AI創薬への活用
- 14:40-15:05
- モダリティ新時代に対応する電子実験ノート
これまでの医薬品は低分子医薬が大半を占めていましたが、近年では抗体医薬、核酸医薬、 遺伝子治療、細胞治療・再生医療などモダリティの選択肢が広がりつつあり、研究内容も多様化しています。 分子生物学を用いた研究の電子実験ノート(ELN)の使い方にフォーカスし、 追加された新機能を中心にご紹介いたします。
- 15:05-15:50
- in vitroデータ利活用が可能に！AI技術を活用した化合物特性予測および予測モデル構築
AI創薬基盤「SCIQUICK」および富士通独自技術である「DeepTensorを搭載した化合物の特性予測/モデル構築」では、 化学構造式と実験値を用意するだけで、AI学習と予測が行えます。本公演では、一連のデータ利活用と予測結果をもとにした薬物相互作用評価の流れご紹介します。
- 15:50-15:55
- 閉会のご挨拶
| 時間 | 内容 | |
|---|---|---|
| 13:00-13:05 |
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| 第1部 |
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| 13:05-13:55 |
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| 13:55-14:25 |
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| 第2部 |
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| 14:40-15:05 |
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| 15:05-15:50 |
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| 15:50-15:55 |
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お申込受付期間が終了したため、
受付を締め切らせていただきました。
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