創薬研究において、日々の論文情報や公開データベースのチェック、重要な情報の知見・知識をアップデートすることは必要不可欠な作業です。しかし文献の数は年々増加しており、すでに人の力で必要な情報を網羅することは困難となっています。
論文探索AI「KIBIT Amanogawa」なら、Pubmedに掲載された3000万報以上の膨大な論文情報の中から類似性・関連性の高い論文情報を即時検出・解析します。
従来のキーワード検索では発見できなかった情報や、検索者によるバイアスの掛からない情報を見つけることが可能となり、医学・創薬研究における客観的・網羅的な分析を実現します。
●「仮説生成に特化した発見型概念検索AIシステム「KIBIT Amanogawa」」
本セクションではKIBIT Amanogawaに搭載されたAIアルゴリズムやシステムの概要をご紹介いたします。
●「Parkinson's diseaseー論文探索AIで創薬標的を解析する」
本セクションでは、KIBIT Amanogawaを実際に創薬研究者が活用しどのように仮説生成を行っているか、そのアプローチをパーキンソン病の標的解析事例を交えてご紹介いたします。
※2023年12月25日（月）に開催した「パーキンソン病の標的解析から学ぶ 論文探索AIを活用した仮説生成」と同事例を取り扱います。予めご了承ください。
登壇者
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 担当課長
博士（薬学）
野村 城司
熊本大学大学院にて博士号を取得後、帝人ファーマ株式会社に入社。創薬の探索研究から前臨床研究まで従事しプロジェクトリーダー、薬理グループリーダーを歴任。帝人株式会社の経営企画、事業戦略・機能戦略立案に従事。2023年10月FRONTEOに入社し、KIBITを用いた解析方針立案、解析、仮説生成を担当。
株式会社FRONTEO
ライフサイエンスAI事業本部
AI創薬チーム 担当部長
中園 豪
福岡大学理学部で応用物理を専攻。
広告業界でBtoB ビジネスにおいてキーアカウントマネジャーとして従事。
製薬業界では主に希少疾患、血液疾患、小児疾患を対象に、MR、マーケティング、学術等を経験。前職は武田薬品工業でエリアマネジャーとして従事。
現在ライフサイエンスAI事業本部にてAI創薬事業の拡大に取り組む。
フリーアドレスをご利用の方・当社の同業者の方、ご所属先が不明な方のお申し込み等はご遠慮いただいております。
参加費
無料
