ランチョンセミナー
| ▼LS01 | アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 | 10月28日（火）12:00-13:00 | [瑞雲] |
| ▼LS02 | 株式会社Elix | 10月28日（火）12:00-13:00 | [平安] |
| ▼LS03 | シュレーディンガー株式会社 | 10月28日（火）12:00-13:00 | [福寿] |
| ▼LS04 | パトコア株式会社 | 10月29日（水）12:00-13:00 | [瑞雲] |
| ▼LS05 | エルゼビア・ジャパン株式会社 | 10月29日（水）12:00-13:00 | [平安] |
| ▼LS06 | 株式会社モルシス | 10月29日（水）12:00-13:00 | [福寿] |
| ▼LS07 | アヘッド・バイオコンピューティング株式会社 | 10月30日（木）12:00-13:00 | [瑞雲] |
| ▼LS08 | OpenEye, Cadence Molecular Sciences | 10月30日（木）12:00-13:00 | [平安] |
| ▼LS09 | CAS（シーエーエス） | 10月30日（木）12:00-13:00 | [福寿] |
| ランチョンセミナー LS01 アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 |
[瑞雲] 10月28日 12:00-13:00 |
| 第一三共のAWSを活用した次世代創薬基盤の取り組み | |
モデレーター ：片岡 勇人（アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社）
近年、新薬開発の早期実現に向けて、膨大な研究データの統合的な活用を実現するクラウドへの関心が高まっている。特に、研究データの高度な可視化やAI/MLの活用のためにデータ統合的な管理をすることは、創薬研究プロセスの革新を加速させると期待されている。本講演では、第一三共の佐藤様をお招きし、AWSを活用した次世代研究基盤の構築事例や展望をご紹介いただき、AWSからはプラットフォームの構築に関わる各種サービスの活用方法や支援内容について説明する。
| LS01-01 | |
| 佐藤 聖児 （第一三共株式会社 研究開発本部 研究統括部 モダリティ第二研究所 第三グループ） | |
| 「次世代創薬基盤の確立：研究データの統合的活用による創薬プロセスの革新」 | |
| 創薬研究の複雑化と高度化に伴い、膨大な実験データの統合的活用が新薬開発の成否を左右する重要な課題となってきており、研究データ管理システムを中心としながら、クラウドネイティブな次世代創薬研究プラットフォームの構築が積極的に進められている。 本講演では、タンパク質の設計情報から評価データに至る多層的な研究データを、AWSを活用して統合的に管理・分析可能な形式へと変換し、独自開発のダッシュボードによる高度な可視化や、研究データを学習した AI/ML 基盤 を実現する取り組み状況ついて報告する。また、研究データのカタログ化とセルフサービス型データ活用基盤の整備による、データ利活用に向けたシームレスなデータ共有の可能性や、階層的なデータガバナンスの必要性についても述べる。 これらの取り組みは、従来の創薬プロセスを根本から変革し、AI/MLの活用を見据えた次世代の創薬研究基盤の確立を目指すものである。また、継続的に機能アップデートを行い、内外の環境変化に機動的かつ柔軟に対応可能な仕組みとして構築を推進している。 併せて、このデータ駆動型創薬研究プラットフォームの特徴と将来展望についても紹介する。 |
|
| LS01-02 | |
| 寺澤 貴弘（ アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 プロフェッショナルサービス本部） | |
| 「AWSを活用した次世代創薬研究プラットフォーム ～データメッシュアーキテクチャによる統合的データ活用の実現～」 | |
| 創薬研究データの統合的活用を実現する次世代基盤について、その技術的構成要素と実装アプローチを解説する。本講演では特に、研究データ可視化基盤と機械学習基盤の構築事例を理解する上で重要となる技術的背景に焦点を当てる。具体的には研究データの収集から可視化までの一連のプロセスを支えるAWSサービスの活用方法と、データメッシュアーキテクチャを活用したプロダクト間の疎結合なデータ連携の実現方式について説明する。さらに、AWSプロフェッショナルサービスによる技術支援の特徴についても言及する。 クラウドネイティブ技術を活用しながら、顧客との密接な対話を通じて業務プロセスへの理解を深め、段階的な改善を重ねていく実践的なアプローチについて述べる。これらの解説を通じて、次世代創薬基盤の技術的な理解を深めるとともに、クラウド技術を活用した研究基盤構築における効果的な進め方についての知見を共有する。 |
|
| ランチョンセミナー LS02 株式会社Elix |
[平安] 10月28日 12:00-13:00 |
| 創薬困難ターゲットと注目モダリティへの挑戦──Elix DiscoveryTM活用事例と最新動向 | |
| モデレーター ：坪内 朝子（株式会社Elix） | |
Elix DiscoveryTMは、直感的なGUI（Graphical User Interface）で最適な化合物プロファイルの予測モデルを自動構築可能なほか、多様な構造生成の機能を有しており、「人間が思いつかない構造を提案する」という点が強みとなっています。さらに、当社独自開発モデルを含む厳選された構造生成モデルを活用しながら、GUI上で作成した予測モデルをはじめとする各種パラメータを直感的に最適化し、高速に化合物設計を行うことができます。またLBDD（Ligand-Based Drug Design）による分子構造生成だけでなく、ドッキングシミュレーション等を活用したSBDD（Structure-Based Drug Design）手法にも対応しているため、より多くの手法を試すことができます。 Elixはプラットフォームの提供に加え、当社のこれまでの豊富な経験・ノウハウと、最新のAI技術を組み合わせて、パートナー企業との共同研究プロジェクトも推進し、革新的な医薬品候補の創出に貢献することを目指しています。 本セミナーでは、共同研究事例の１つとして、従来標的分子の選定が困難とされてきたターゲットに対するElix DiscoveryTMの活用について、PRISM BioLab社よりご講演いただきます。あわせて、弊社からは、製薬会社を含む多くの研究機関から注目を集めているモダリティに対するケーススタディをご紹介いたします。 |
|
| LS02-01 | |
| 藤間 達哉（株式会社PRISM BioLab） | |
| 「構造生成AI×部分構造置換；誰にも発想できないアイソステアの発見」 | |
| 弊社のペプチド模倣低分子骨格PepMetics®による社内創薬プログラムにて、Elix社との共同研究を通してAIによる部分構造生成を実施しました。代謝安定性が課題になるフェノール部位の置換を目的として構造生成をした結果、創薬化学者にとって思いもよらない構造群に圧倒されました。しかし、生成構造の中から方針を定めて選抜した数化合物を合成した結果、フェノールの置換に成功しましたので詳細をご紹介します。 |
|
| LS02-02 | |
| 石田 祐 （株式会社Elix） | |
| 「Molecular Glue Degrader: 標的タンパク質のさらなる拡大に向けて」 | |
| Molecular glue degraders（MGDs）の標的とするタンパクの拡大はこの領域の最重要課題であり、アカデミアやバイオテックの間で活発に研究が進められています。本公演では、標的タンパク拡大に向けた最新の研究から、注目の論文を紹介いたします。また、特定のタンパクを標的とするMGDsに関して、新たなコンセプトに基づくElix DiscoveryTMを用いた構造生成検討に関して併せてご紹介いたします。本セミナーを通じて、MGDsの創薬戦略における新たな示唆を提供し、今後の研究開発のヒントとなれば幸いです。 | |
| ランチョンセミナー LS03 シュレーディンガー株式会社 |
[福寿] 10月28日 12:00-13:00 |
| 実験と計算・情報科学の融合がもたらす抗体研究の革新 | |
モデレーター ：高岡 雄司（シュレーディンガー株式会社）
抗体研究の分野では、実験技術と計算・情報科学を融合したアプローチが急速に進展し、新たな知見と抗体設計手法が生まれつつあります。本セミナーではまず、ハイスループット相互作用解析や機械学習モデルなどの情報科学的アプローチを統合した、抗体の取得から特性解析・最適化に至る一連のパイプライン構築事例を取り上げます。続く講演では、VHH抗体構造予測における最新の計算手法の比較と、その抗原・抗体複合体構造予測への展開を目指した取り組みを紹介します。これら二つの講演を通じて、実験と計算の密接な連携が可能にする抗体研究の革新、加速について議論します。
| LS03-01 | |
| 松長 遼（東京大学大学院工学系研究科バイオエンジニアリング専攻） | |
| 「実験と計算・情報科学の融合による抗体取得と特性解析」 | |
| 近年、抗体設計において実験技術と計算・情報科学の融合が急速に進展している。本講演では、我々が開発したハイスループット相互作用解析系などの実験技術と、タンパク質言語モデルを用いた特性予測モデルなどの情報科学的アプローチを統合した、抗体の取得・特性解析・最適化に至る一連のパイプラインを紹介する。また、そのプロセスで求められる計算科学的アプローチについて論じる。 |
|
| LS03-02 | |
| 市原 収 （シュレーディンガー株式会社） | |
| 「VHH構造予測の最前線：どこまで予測可能になったのか」 | |
| 本講演では、VHH（ラマ由来ナノボディ）の構造予測に関する複数の計算手法を比較・評価し、それぞれの手法の特性や課題を明らかにすることを目的とした研究事例を紹介します。Maestroに搭載されている抗体構造データベースからラマVHH抗体の構造情報を抽出し、ホモロジーモデリングおよびAlphaFold2（AF2）を用いて構造予測を実施しました。得られたモデルは、実際の構造と比較することで予測精度を検証し、両手法の長所・短所を評価しました。構造予測における課題のひとつとして、通常のFv構造とVHH構造との違いにも着目しました。特に、CDR H3ループは、いずれの抗体形式においても予測が難しい領域として知られていますが、VHHでは軽鎖による構造の固定化が起こらないため、コンフォメーションの自由度が高く、予測の難易度はさらに高いと考えられます。こうした背景を踏まえ、CDR H3ループ構造に対するレプリカ交換分子動力学（RE ST MD）法による構造サンプリングや、CDR H1およびH3ループ間の相互作用を考慮した構造予測手法の検討も行いました。また、構造単体の予測にとどまらず、得られたVHHモデルを用いた抗原との複合体構造予測にも取り組み、解像度10−15Å程度の低分解能のCryoEMマップとタンパク質―タンパク質（P–P）ドッキング手法を活用した初期的な検証結果についても紹介します。 | |
| ランチョンセミナー LS04 パトコア株式会社 |
[瑞雲] 10月29日 12:00-13:00 |
| データ駆動型戦略とAI支援型探索がもたらす創薬・研究の次世代モデル | |
モデレーター ：宮崎 大祐（パトコア株式会社）
近年、創薬研究と研究開発の現場では、膨大なデータを活用した新しいアプローチが急速に進展しています。本セミナーでは、データ駆動型戦略による創薬革新と、AI Agentを活用した研究支援の新潮流という2つのテーマを通じて、研究者・知財担当者に向けた最新の知見と実践例を紹介します。
第一部では、メカニズム駆動型創薬を中核としたデータ駆動型戦略を取り上げます。標的優先順位付け、薬剤再位置付け（ドラッグ・リポジショニング）、適応拡大といった各段階において、疾患関連遺伝子やネットワーク解析を駆使し、堅牢な生物学的知見に基づく創薬プロセスを実例とともに解説します。
第二部では、研究現場の情報探索を変革する「AI Agent」の活用に焦点を当てます。従来の検索支援を超え、背景文献の解析から仮説構築、戦略立案まで伴走する新しい研究支援のあり方を、PatSnap社の「Eureka AI Agent」を題材に紹介します。創薬研究、知財分析、新素材探索など具体的なシナリオを通じて、研究効率化に加え、新たな発想の創出や意思決定スピード向上への寄与を示します。
本セミナーを通じて、データとAIを統合的に活用することで、創薬や研究開発の現場にどのような付加価値をもたらすかを、理論と実践の両面から学ぶ機会を提供します。
| LS04-01 | |
| ウズマ・サイード （Excelra 社 生物学（バイオインフォマティクス）グループ統括責任者／アソシエイトディレクター） | |
| 「創薬の変革：メカニズム駆動型アプローチによる戦略的展開」 | |
| 近年、データ駆動型戦略が創薬を加速し、承認成功率向上に寄与している。その中核となるメカニズム駆動型創薬は、標的優先順位付け、薬剤再位置付け（ドラッグ・リポジショニング）、および適応拡大を、堅牢な生物学的知見に基づき推進するアプローチである。 標的同定では、作用機序（MoA）と標的の疾患生物学的役割を解明することで、化合物が病態をどのように修飾するかを評価する。疾患関連遺伝子シグネチャーを経路・ネットワークにマッピングし、共発現解析やタンパク質間 相互作用解析などを用いることで、疾患プロセスに関与する新規標的を抽出できる。 リポジショニングでは、遺伝子発現や構造・疾患類似性、薬剤–疾患関連、経路重複など多様な情報を統合し、文献・臨床データに裏付けられた高精度な薬剤–標的–疾患対応を構築する。 適応拡大では、MoAを基軸に薬剤と標的を新たな疾患コンテキストへ結び付け、治療領域間の共通性を明らかにする。 本発表では、これらの手法を統合したフレームワークを提示し、標的選定からリポジショニング、適応拡大に至る創薬の各段階での応用事例を紹介する。 |
|
| LS04-02 | |
| 佐々木 雄亮（ パトコア株式会社） | |
| 「プロンプトから戦略へ：創薬・材料・IPで実装するEureka AI Agent」 | |
| 研究開発の現場では、文献・特許・データベースの検索が日常的に行われています。 従来のキーワード検索から、自然言語によるプロンプト検索へと移行する流れが広がりつつある現在、次のステップとして注目されるのが「AI Agent」です。AI Agentは単なる検索支援にとどまらず、研究者の問いに対して背景文献を横断的に解析し、仮説構築や戦略立案までを伴走する、新しい研究支援の形を実現します。 本発表では、PatSnapの「Eureka AI Agent」を題材に、その具体的な活用可能性を紹介します。 創薬、知財戦略、マテリアル探索といった異なる研究シーンを想定したデモを通じて、以下の点を示します。 ・創薬研究の初期探索支援：膨大な論文・特許から疾患関連分子を抽出し、作用機序やバイオマーカーとの関連を可視化。 ・研究戦略・知財分析：抗体医薬やADC分野における主要プレイヤーや技術トレンドを俯瞰し、データに基づいた戦略立案をサポート。 ・新素材探索：特定の物性条件を満たす候補物質を迅速に提示し、開発の試行錯誤を効率化。 「Eureka AI Agent」は効率化ツールに留まりません。 研究者・知財担当者の発想を広げ、“検索で終わらず、次の一手まで示す”パートナーです。 本セッションを通じて、情報収集の負荷軽減、新しい切り口の発見、意思決定のスピード向上が、どのように現場の成果に結び付くかを具体的に示します。 |
|
| ランチョンセミナー LS05 エルゼビア・ジャパン株式会社 |
[平安] 10月29日 12:00-13:00 |
| エージェントからチャットボットへ、LLM時代の基盤を見失わない旅路 | |
| モデレーター ：齋藤 美里、伊橋 彩（エルゼビア・ジャパン株式会社） | |
ランチョンセミナー |
|
| LS05-01 | |
| Dr. Frederik van den Broek（Senior Director Professional Services and Consulting） | |
| 「エージェントからチャットボットへ、LLM時代の基盤を見失わない旅路」 |
| LS06-01 | |
| 東田 欣也（株式会社モルシス） | |
| 「Beacon：創薬研究の効率化と最適化を実現する意思決定支援ソリューション」 | |
| 近年、さまざまな新しい創薬モダリティが開発されており、臨床・商業両面での成功が投資と活動の活性化を促しています。しかし、これらの創薬研究には科学的な複雑性が伴い、膨大な公的データの収集・分析が大きな課題となっています。 Beaconは、こうした課題に対応するために設計された、各モダリティに特化したデータベースソリューションです。40,000以上の情報源から手作業でキュレーションされたデータを活用し、創薬研究者が臨床試験、薬剤、企業、契約情報などを詳細に検索・比較できる環境を提供します。 本講演では、抗体薬物複合体（ADC）にフォーカスして、Beacon ADCの以下の特徴について紹介します：
株式会社モルシス Beacon ウェブサイト：https://www.molsis.co.jp/products/beacon/ Hanson Wade社（開発元）ウェブサイト：https://hansonwade.com/beacon-life-sciences-data/ |
|
| LS06-02 | |
| 木村 嘉朗（株式会社モルシス） | |
| 「抗体研究を支援する分子モデリング手法：MOEを用いたADCモデリングと抗体の物性予測」 | |
| MOEは、低分子・ペプチド・抗体・核酸などの多様なモダリティのモデリングとシミュレーションに対応しています。さらに、柔軟な独自の開発環境により、既存機能のカスタマイズや新機能の開発も容易に行えます。ADCは、抗体の標的特異性と低分子薬の強力な細胞障害活性を組み合わせた次世代のがん治療薬として近年注目されていますが、その分子モデリングでは、抗体、ペイロード、リンカー、修飾位置などの様々な要素を考慮する必要があります。MOE上で開発されたADC Builderは、これらを考慮したモデリングを効率的かつ網羅的にできます。また、抗体医薬品の開発可能性の評価には、抗原に対する親和性・選択性の調整だけでなく、溶解性・凝集性・粘性などの物性の調整も重要です。特に製剤研究においては添加剤を考慮することも求められます。MOEには、表面パッチ解析、物性推算などの機能があり、これらを効果的に支援できます。本発表では、ADC BuilderやMOEの抗体の物性予測について具体的な事例を交えて紹介します。 株式会社モルシス MOEウェブサイト：https://www.molsis.co.jp/products/moe/ Chemical Computing Group社（開発元）ウェブサイト：https://www.chemcomp.com/ |
|
| ランチョンセミナー LS07 アヘッド・バイオコンピューティング株式会社 |
[瑞雲] 10月30日 12:00-13:00 | |
| 量子時代のChem-Bio Informatics | ||
| モデレーター ：大上 雅史（アヘッド・バイオコンピューティング株式会社） | ||
| アヘッド・バイオコンピューティング株式会社は、IT創薬・AI創薬に関連するソフトウェア開発および研究開発を行う、東京科学大学認定のベンチャー企業です。従来から、分子シミュレーションや機械学習を活用したバーチャルスクリーニング、AlphaFoldなどのタンパク質立体構造予測の応用、細胞培養の最適化など、多様な創薬技術の高度化に取り組んできました。2023年度よりNEDO「量子・古典ハイブリッド技術のサイバー・フィジカル開発事業」に参画し、量子コンピューティングとAIを組み合わせた創薬向け大規模バーチャルスクリーニング手法の開発を進めています。本セッションでは、今後本格化する量子時代を見据え、Chem-Bio Informatics分野において量子コンピューティングがどのように貢献できるのか、NEDO事業での経験などをもとに、その展望と技術的課題について議論します。基礎研究から応用展開、さらには産業界との連携の観点まで幅広く意見を交わす機会となれば幸いです。 |
|
|
| LS07-01 | |
| 柳澤 渓甫（東京科学大学 情報理工学院） | |
| 「FraSCO-VS: 量子アニーリング技術を用いたフラグメントベースバーチャルスクリーニング」 | |
| 量子アニーリング技術は組合せ最適化問題を効率的に解く新たな技術であり、昨今注目を集めている。組合せ最適化問題は創薬分野でも普遍的に存在している。我々はフラグメント分割に基づくタンパク質化合物ドッキング計算手法や、多数の化合物を同時に評価するバーチャルスクリーニング向け手法を開発してきた。本講演では、我々が開発したバーチャルスクリーニングに量子アニーリング技術を用いた手法 FraSCO-VS を例として、構造ベース創薬 (SBDD) における量子アニーリング技術の応用について紹介する。 |
|
| LS07-02 | |
| 大上 雅史（アヘッド・バイオコンピューティング株式会社） | |
| 「創薬バイオ分野における量子コンピューティングの展望と課題（パネル討論）」 | |
| 創薬およびバイオテクノロジー分野における量子コンピューティング技術の活用に向けて展望と課題を議論します。前半でご登壇いただく柳澤渓甫先生のほか、産業界およびアカデミアの関係者数名にご登壇いただく予定です。 | |
| LS08-01 | |
| OpenEye, Cadence Molecular Sciences | |
| 「モジュール型ケモインフォマティクス – ツールキットで一つずつ課題を解決する –」 | |
| 急速に進化する計算創薬の分野において、モジュール性、保守性、相互運用性はイノベーションを生み出す鍵となります。ここでいう「モジュール性」とは、複雑な計算ワークフローを信頼性の高い小さな構成要素（モジュール）に分割し、それらを組み合わせて柔軟にシステムを構築できる性質を指します。この考え方により、開発や保守が容易になり、異なるツールや技術との連携もスムーズになります。 本セミナーでは、ケモインフォマティクスおよび分子モデリングのツールキットを、科学アプリケーションの基盤となるモジュールとして紹介し、それらが効率的で堅牢なワークフローを実現する上で果たす役割を解説します。 具体的には、OpenEye CMS Toolboxの機能を取り上げ、OEChem、Omega、MolProp、FastROCSといったツールキットが、分子標準化パイプラインからWebアプリケーション、さらには超大規模な仮想ドッキングワークフローまで、研究者がカスタムソリューションを構築するためにどのように活用できるかを紹介します。 さらに、PubChemの化学構造標準化パイプラインをはじめとする実例を通じて、ツールキットを用いた開発アプローチが、学術および産業の両分野で有用であることを示します。また、ツールキットベースのワークフローをクラウド環境に構築・運用し、サードパーティツールと統合できる高スケーラブルなプラットフォームであるOrion Cloud Platformについても紹介します。 本セミナーでは、OpenEye CMSソフトウェア環境の全体像をお伝えするとともに、計算創薬およびケモインフォマティクス分野の専門家がモジュール性と再利用性を活かした科学ソフトウェア開発に取り組むためのヒントを提供します。 |
|
| ランチョンセミナー LS09 CAS（シーエーエス） |
[福寿] 10月30日 12:00-13:00 |
| CAS BioFinderTM 創薬研究におけるAI活用のための新ソリューション | |
ランチョンセミナー CAS BioFinderTMは、創薬に不可欠な実験データやドメイン知識を一元管理し、AI 活用により様々な予測を実現することを目的として開発しています。生物活性、化学構造、パスウェイ、疾患関連バイオマーカー、抗体や ADC、その他モダリティ等に関する詳細なデータと、予測モデルを統合することで、生物学および創薬化学の研究開発グループ双方における開発プロセスをサポートします。 AIの活用が進む中、CAS は成功の鍵となる高品質のデータを提供するコンテンツ パートナー」 として活動しています。 新しいソリューションが創薬研究プロセスをどのように進化させ、加速できるかをぜひご覧ください。 |
|
| LS09-01 | |
| 中村 和仁（CAS） | |
| 「CAS BioFinderTM 創薬研究におけるAI活用のための新ソリューション」 |