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創薬化学におけるータサイエンス・機械学習の基礎

9月開催 医薬系セミナー  更新日:2019年8月 1日
 セミナー番号【910111】10/4 講師1名
☆ 化学構造をコンピュータで扱うための方法、注意点を初心者のために一から解説!

創薬化学におけるータサイエンス・機械学習の基礎


~知識ゼロから始める~

■ 講師 摂南大学 薬学部 准教授 博士(工学) 河合健太郎 氏   (元科研製薬(株))

■ このセミナーで学べる事
・AIや機械学習技術の基礎知識
・創薬におけるAI活用の手順、進め方
・薬理活性の分類、合成ルートの探索、安全性予測など、研究現場での具体的応用方法

■ こんな方におススメ
・今後創薬にAI導入を検討している企業、研究者の方
・一度きちんと機械学習やデータサイエンスについて学びたい研究者、エンジニアの方
・AIの知識に乏しく、社内外のドライ系担当者との協業でいつもお困りの方

■ 開催要領
日 時 :
2019年10月4日(金)10:00~17:00

会 場 :
[東京・五反田]  日幸五反田ビル 8F 技術情報協会 セミナールーム

聴講料 :
1名につき 50,000円(消費税抜、昼食・資料付)
 〔1社2名以上同時申込の場合のみ1名につき65,000円(税抜)〕

  ※定員になり次第、お申込みは締切となります。


プログラム

講師略歴:
 2001.3 北海道大学大学院理学研究科修了
 2001.4 科研製薬株式会社総合研究所
 2018.4 摂南大学薬学部

【講座主旨】

本講座では、Protein Data BankやChEMBLなどの公共のデータベースに登録された情報を活用し、機械学習を中心としたインシリコ創薬へ応用する方法について学ぶことができる。 機械学習を用いることにより、どのようなことが実現できるのか、また、機械学習の方法や結果の解釈について事例を交えて紹介する。頑健な機械学習モデルを構築するために必要なポイントについても検討したい。 本講座では低分子創薬における機械学習の応用について焦点を当てるため、化学構造をコンピュータで扱うための方法と注意点についても述べる。

【講座内容】

・AIと機械学習の基礎
・創薬におけるAI活用の手順と注意点
・創薬における活用可能なデータとその特徴
・応用例(1)化学構造式から薬理活性を分類、予測するAI
・応用例(2)合成ルートを提案するAI 
・応用例(3)化合物の安全性を予測するAI
・創薬におけるAIの「ブラックボックス問題」への対応
・初学者がAIに取り組むために必要な知識
【質疑応答】