Drug Discovery AI Factory
セミナーアーカイブ

KIBITを創薬における仮説生成AIに応用した
新規AI創薬支援サービス「Drug Discovery AI Factory」

FRONTEOは、新規性の高い標的分子の選定とその仮説生成からAIを活用する「Drug Discovery AI Factory」構想を掲げ、創薬研究にイノベーションを起こします。この「Drug Discovery AI Factory」構想の責任者、理学博士・豊柴博義氏が目指す創薬の世界、現状のFRONTEOの創薬に対する取り組みを語りました。

豊柴 博義
株式会社FRONTEO 取締役/CTO 博士(理学)

Springer Nature社の600ジャーナルデータの活用で
AI創薬支援サービスを加速させる

FRONTEO Drug Discovery AI Factoryは、創薬とAIの知識をあわせ持つバイオロジストが、自社開発のAIを活用し、新規性の高い標的遺伝子と仮説生成を提案するAI創薬支援サービスです。新たに始まった、Springer Nature社のジャーナル600誌を解析するサービスと組み合わせることで、さらに画期的で新規性の高いアウトプットを実現します。

豊柴 博義
株式会社FRONTEO 取締役/CTO 博士(理学)

Axcelead Drug Discovery Partners×FRONTEO共催セミナー
~創薬研究における 仮説生成AIの活用とターゲットバリデーション~

2023年11月、FRONTEOはAxcelead Drug Discovery Partners社と「AI創薬支援パートナーシップ基本契約」を締結しました。FRONTEOの仮説生成AIとAxcelead DDPの創薬プラットフォーム機能を組み合わせることで、ドライ研究(コンピュータやAIを用いたデータ解析)を通じて仮説を構築し、ウェット研究(細胞、動物などを用いた生物学的試験)で検証するという創薬研究サイクルを効率的に運用するソリューションを目指します。

豊柴 博義
株式会社FRONTEO 取締役/CTO 博士(理学)

伊井 雅幸
Axcelead Drug Discovery Partners株式会社 CSO

AIと創薬研究者の融合"Drug Discovery Best Known Methods"
が「仮説」の生成を可能にする

FRONTEOが提唱する「Drug Discovery AI Factory」構想と、その中のAIエンジンと創薬研究者の融合「Drug Discovery Best Known Methods」について、FRONTEOの研究チーム部長・宮本実氏が語ります。

宮本 実
株式会社FRONTEO ライフサイエンスAI事業本部 ライフサイエンスAI研究チーム 部長 博士(農学)

機能喪失型変異に起因した疾患に対する新しい標的探索法の紹介
~サプレッサー変異遺伝子の効率的な抽出方法~

FRONTEOが「Drug Discovery AI Factory」によって実現した、サプレッサー遺伝子を効率的に抽出するためのアプローチを事例と共に紹介していきます。

宮本 実
株式会社FRONTEO ライフサイエンスAI事業本部 ライフサイエンスAI研究チーム 部長 博士(農学)

Virtual Experiments
~標的遺伝子をノックアウトした世界を生成する~

弊社独自の自然言語AIエンジンで作成した、遺伝子ノックアウト後の疾患状態を予測する解析手法「Virtual Experiments」。抗がん剤抵抗性の課題を例にVirtual Experimentsを活用したソリューションをご紹介いたします。

三上 寿幸
株式会社FRONTEO ライフサイエンスAI事業本部 
ライフサイエンスAI研究チーム
担当部長 博士(理学)

Drug Repositioningを加速するAIソリューション
~想定を超えた適応症候補の提案~

FRONTEO独自の自然言語処理AIエンジン「KIBIT」をベースとしたDRソリューションに関して、Target X (GPCR)の解析事例と共に紹介します。

林 一己
株式会社FRONTEO
ライフサイエンスAI事業本部
ライフサイエンスAI研究チーム 担当部長
博士(薬学)

疾患ゲノム解析と自然言語処理AI「KIBIT」の融合
~新規創薬標的探索の実現~

遺伝子座と遺伝子発現の関連性を特定する手法であるeQTL解析と、膨大な医学・薬学情報を学習したAIエンジン「KIBIT」の機能を融合。従来のゲノム解析の課題を解決し、創薬標的探索を実現する手法について紹介します。

里見 佳典
株式会社FRONTEO ライフサイエンスAI事業本部 AI研究チーム 担当部長 博士(理学), MBA

二次元マッピングに秘められた可能性を紐解く
~可視化された注目遺伝子と疾患・症状の類似性~

研究者達は、遺伝子と遺伝子、あるいは遺伝子と疾患との関連性を確認し、仮説検証を繰り返しています。「KIBIT」は現在明らかな情報を学習し、その先にある可能性も含めた関連性を俯瞰的・網羅的に提示してくれます。

髙橋 記代子
株式会社FRONTEO ライフサイエンスAI事業本部 AI研究チーム

自然言語処理AIを使った仮説生成の
薬剤性肝障害の新規影響因子探索への応用

薬剤性肝障害(DILI)は臨床試験中止および市販後の撤退の主な原因の一つです。DILIと遺伝子の関係に注目して仮説生成の観点からAIのDILI影響因子探索への適用可能性を検討した例を紹介します。

高木 優奈
株式会社FRONTEO ライフサイエンスAI事業本部 AI研究チーム

AIを活用した
孤発性ALSの新規標的探索

3000万報以上の論文情報からアンバイアスに解析するAIを用いて、「いかにAIと語らいながら新規標的のヒントを引き出すか」という視点で孤発性ALSの新規標的を探索した事例を紹介します。

林 一己
ライフサイエンスAI事業本部
ライフサイエンスAI研究チーム 担当部長
博士(薬学)

Vol.01

自然言語処理AIを使った仮説生成の
薬剤性肝障害の新規影響因子探索への応用

FRONTEOが提唱する「Drug Discovery AI Factory」構想に則って、FRONTEOの研究チーム部長・宮本実氏が「薬剤性肝障害DILI」の影響因子探索の仮説生成について語ります。

宮本 実
株式会社FRONTEO ライフサイエンスAI事業本部
ライフサイエンスAI研究チーム 部長 博士(農学)

Vol.02

機能喪失型変異に起因した疾患に対する新しい標的探索法の紹介
~サプレッサー変異遺伝子の効率的な抽出方法~

FRONTEOが提唱する「Drug Discovery AI Factory」構想に則って、FRONTEOの研究チーム部長・宮本実氏が「薬剤性肝障害DILI」の影響因子探索の仮説生成について語ります。

宮本 実
株式会社FRONTEO ライフサイエンスAI事業本部
ライフサイエンスAI研究チーム 部長 博士(農学)

KIBIT Amanogawa
セミナーアーカイブ

仮説生成に特化した
発見型概念検索AIシステム「KIBIT Amanogawa」

FRONTEOの自社開発AIエンジン「KIBIT」を搭載した論文検索AI「KIBIT Amanogawa」は、PubMedを学習させ、独自の自然言語処理 AIの技術を論文探索に活用した「発見型概念検索」システムです。類似性・関連性のある論文を高い精度で発見できる、研究者の仮説生成を加速させるシステムとして注目を集めています。

白水 愛
株式会社FRONTEO ライフサイエンスAI事業本部 AI創薬チーム

創薬研究者による
「KIBIT Amanogawaを活用した仮説生成の事例」

「KIBIT Amanogawa」は独創的な「発見型概念検索」を取り入れることで、創薬研究者の仮説生成を加速させます。その具体例を「KIBIT Amanogawa」開発者本人が解説していきます。

豊柴 博義
株式会社FRONTEO 取締役/CTO 博士(理学)

創薬研究者が解説。論文探索AI「KIBIT Amanogawa」による
目的に応じた検索事例

「KIBIT Amanogawa」は、PubMed上の論文情報の中から類似性・関連性の高いデータを即時検出・解析します。実際に創薬研究者がどう活用しているのか、目的別に事例を交えて紹介します。

野村 城司
株式会社FRONTEO ライフサイエンスAI事業本部 AI研究チーム  博士(薬学)

Vol.01

創薬研究者による
「KIBIT Amanogawaを活用した仮説生成の事例」

「KIBIT Amanogawa」は独創的な「発見型概念検索」を取り入れることで、創薬研究者の仮説生成を加速させます。その具体例を「KIBIT Amanogawa」開発者本人が解説していきます。

豊柴 博義
株式会社FRONTEO 取締役/CTO 博士(理学)

FRONTEO AI Innovation Forum 2023
セミナーアーカイブ

中外製薬におけるAI創薬と自然言語AIを活用した標的探索の可能性

がん・バイオに強みを持つ研究開発型製薬企業は、AIを創薬にどう活かしたのか? FRONTEOと取り組んだ事例を交えつつ、自然言語AIと標的探索の関係性をたっぷりと語っていただきました。

中外製薬株式会社
和田 学 氏
研究本部 バイオロジー基盤研究部
主席研究員 グループマネジャー
博士(医学)


田辺三菱製薬におけるデータ駆動型創薬の取り組み

創薬現場の課題をAIがどう解決するのか、今後の問題点はどこにあるのか──長年創薬の現場に携わってきた齊藤氏が、田辺三菱製薬とFRONTEOが共同で行った創薬標的探索をベースに解説します。

田辺三菱製薬株式会社
齊藤 隆太 氏
創薬本部 創薬基盤研究所
(兼務)創薬本部 創薬企画部
創薬企画グループ
主任研究員
博士(農学)

中外製薬におけるAI創薬と自然言語AIを活用した標的探索の可能性

がん・バイオに強みを持つ研究開発型製薬企業は、AIを創薬にどう活かしたのか? FRONTEOと取り組んだ事例を交えつつ、自然言語AIと標的探索の関係性をたっぷりと語っていただきました。

中外製薬株式会社
和田 学 氏
研究本部 バイオロジー基盤研究部
主席研究員 グループマネジャー
博士(医学)

田辺三菱製薬におけるデータ駆動型創薬の取り組み

創薬現場の課題をAIがどう解決するのか、今後の問題点はどこにあるのか──長年創薬の現場に携わってきた齊藤氏が、田辺三菱製薬とFRONTEOが共同で行った創薬標的探索をベースに解説します。

田辺三菱製薬株式会社
齊藤 隆太 氏
創薬本部 創薬基盤研究所
(兼務)創薬本部 創薬企画部 創薬企画グループ
主任研究員
博士(農学)