創薬の分野において、コンピューティング技術の進化が新たな可能性を切り拓いています。本講演会では、量子インスパイア―ド技術を応用し、組合せ最適化問題を高速に解く新技術、深層学習専用プロセッサや汎用原子レベルシミュレータの開発、生成系AIプラットフォームの開発と活用、クラウドコンピューティング技術の活用など、最先端のコンピューティング技術やインフラストラクチャやソフトウェア開発を通じて、創薬研究を加速させる革新的技術を有する企業にご参集いただき、その取り組みと今後の展望についてご講演いただきます。最先端技術や活用事例から新たな知見とインスピレーションを得て、創薬の未来を共に考える場となることを期待しています。
| 日時： | 2024年11月15日（金）13：30－17：35 |
| 場所： | オンライン配信（Zoomウェビナー使用） |
| 世話人： | 黒野昌邦（小野薬品工業株式会社）、植松直也（大塚製薬株式会社）、 近田千春（OpenEye, Cadence Molecular Sciences）、島田裕三（富士通株式会社） |
| 連絡先： | お問い合わせは、下記メールまたはTELにお願いいたします。 TEL: 03-6435-0458 （情報計算化学生物学会（CBI学会）事務局） |
プログラム
- 13:30 - 13:35 開会の挨拶
- 13:35 - 14:15
「量子インスパイアード技術の現状とその応用」
岩井大介（富士通株式会社）
次世代コンピューティング技術として量子コンピュータへの期待が高まっている。期待の中心である量子ゲートコンピュータが実現されれば、大規模量子化学計算も可能になってくるであろうが、その社会実装には、まだしばらくの時間を要すると考えられている。そのような状況の中で社会実装可能な技術として注目されており、日本がリードしているのが量子インスパイアードである。本公演では、量子コンピュータの中の量子インスパイアード（技術とその立ち位置）、および応用事例に関して紹介する。
- 14:15 - 14:55
「深層学習プロセッサMN-Coreの開発と汎用原子レベルシミュレータMatlantis™の創薬応用」
山岸純也、金子紘也（株式会社Preferred Networks）
Preferred Networks (PFN) は深層学習用プロセッサMN-Coreの開発・運用から、深層学習を活用した具体的応用までの垂直統合ソリューションを提供している。本講演ではPFNで開発を行っている深層学習用プロセッサであるMN-Coreの概要やその設計、ならびに深層学習を用いた汎用原子レベルシミュレータ Matlantis™のMN-Coreによる高速化事例・創薬研究への応用事例を紹介する。
- 15:05 - 15:45
「エヌビディアの創薬分野への取り組みとビジョン」
山田泰永（エヌビディア合同会社）
エヌビディアは2010年代前半の段階から分子動力学シミュレーションの高速化や各種の機械学習、ディープラーニングの基盤を通して、間接的にAI・計算創薬を支えてきた。そして昨今の急速な生成AIの勃興を受けて、現在はさらに一歩踏み込んで創薬実務に直接活用可能なソリューションの提供に尽力している。本講演ではそうした取組みの中から、最新のGPUハードウェアや基本ソフトウェア、最新の生成AIをより手軽に創薬に活用するための仕組みである「BioNemo」や「NIM」、さらにこれらを活用中の海外企業の事例などをご紹介する。またAI基盤企業の立場から、稚拙ながらこれらを活用した創薬の近未来像についても考えていきたい。
- 15:45 - 16:15
「創薬の未来をクラウドで創造：AIとGoogle Cloudの可能性」
水江伸久（グーグル・クラウド・ジャパン合同会社）
創薬は、膨大なデータと複雑なプロセスを伴う挑戦的な分野です。AIとクラウド技術は、この挑戦を克服し、創薬研究を新たなステージへと導く鍵となります。本セッションでは、Google Cloudが提供する最先端のAIとクラウドソリューションが、創薬プロセスをどのように変革し、より効率的で革新的な創薬を可能にするのかを解説します。創薬の未来を創造するクラウドの可能性を、ぜひご自身の目でお確かめください。
- 16:25 - 16:55
「Microsoft AzureとAIが切り拓く次世代創薬：最新技術で変わる新薬開発プロセス」
大嶽和也（日本マイクロソフト株式会社）
昨今の急速な技術革新に伴い、創薬研究は新たな転換期を迎えようとしている。本講演では、MicrosoftのAzureとAI技術がどのように創薬のプロセスを加速し、効率化が可能かに焦点を当て論ずる。具体的な活用事例を交えながら、Azureが提供するスケーラブルなデータ解析、シミュレーション、生成AIをはじめとしたAIなどの革新的な技術を紹介する。また、これらの技術がどのようにして薬剤開発の初期段階から臨床試験まで、全体的なプロセスの最適化を支援できるのかを探る。最後に、今後の技術進化がもたらす創薬の未来像についても触れる。
- 16:55 - 17:25
「創薬研究で AWS クラウドを活用する：事例とデザインパターン」
石尾千晶（アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社）
近年、創薬研究では、解析データの大規模化により、スケーラブルな計算環境を実現できるクラウドへの関心が寄せられている。また、生成 AI の発展に伴って、機械学習の技術を応用できる裾野が広がるとともに、ML モデルや基盤モデルを適切に運用する必要性も高まっている。
このセッションでは、創薬パイプラインにおけるクラウドの活用方法について、国内外の事例とともに、AWS上で研究開発を行うためのデザインパターンを紹介する。具体的には、タンパク質/ゲノム言語モデル、大規模バーチャルスクリーニング、ゲノム解析、クライオ電子顕微鏡、化合物立体構造予測/設計などのトピックについて、クラウドの特性を活かしたシステム構築のパターンを示す。
- 17:25 - 17:35 閉会の挨拶
＜14:55 - 15:05 休憩＞
＜16:15 - 16:25 休憩＞
>>>Abstract（要旨）